大數據，是IT行業的又一次技術變革，大數據的浪潮洶涌而至，對國家治理、企業決策和個人生活都在產生深遠的影響，并將成為云計算、物聯網之后信息技術產業領域又一重大創新變革。在未來的十年內，將是由“大數據”引領的一個智慧科技的時代，隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升、云計算、物聯網應用更加豐富、更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此而產生的數據及增長速度將比歷史上的任何時期都要多、都要快。

分析技術意味著對海量數據進行分析以實時得出答案，由于大數據的特殊性，大數據分析技術還處于發展階段，老技術會日趨完善，新技術會更多出現。大數據分析技術涵蓋了以下的五個方面：

1、可視化分析

數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀地感受到結果。

2、數據挖掘算法

圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。

3、預測分析能力

數據挖掘可以讓分析師對數據承載信息更快更好地消化理解，進而提升判斷的準確性，而預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。

4、語義引擎

非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

5、數據質量和數據管理

數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

那么大數據怎么去落地呢，企業需要搭建的大數據服務器硬件配置有什么要求如何選擇?總的來說呢，是有5大要求。

1. 高性能原則

服務器處理器性能很關鍵，CPU的主頻要高，要有較大的緩存。保證所選購的服務器，不僅能夠滿足運營系統的運行和業務處理的需要，而且能夠滿足一定時期業務量的增長。

2. 可靠性原則

服務器要具備冗余技術，同時硬盤、網卡、內存、電源此類設備要以穩定耐用為主，性能其次。考慮服務器系統的可靠性，不僅要考慮服務器單個節點的可靠性或穩定性，而且要考慮服務器與相關輔助系統之間連接的整體可靠性

3. 可擴展性原則

服務器的IO要高，否則在CPU和內存都是高性能的情況下，會出現瓶頸。除此之外，服務器的擴展性要好，為的是滿足企業在日后發展的需要。如：CPU型號升級、內存擴大、硬盤擴大、更換網卡、增加終端數目、掛接磁盤陣列或與其他服務器組成對集中數據的并發訪問的集群系統等。這都需要所選購的服務器在整體上具有一個良好的可擴充余地。

4. 安全性原則

服務器的材料上來說要具備高硬度高防護性等條件，其次服務器的冷卻系統和對環境的適應能力要強，這樣才能夠在硬件上滿足服務器安全的要求。服務器需要在其自身，包括軟硬件，都應該從安全的角度上設計考慮，在借助于外界的安全設施保障下，更要保證本身的高安全性。

5. 可管理性原則

盡量選擇支持系統多的服務器，因為服務器兼容的系統越多，你就可以擁有更大選擇空間。

綜上，首先大數據服務器硬件配置上，對性能的要求較高，尤其是CPU，內存，以及硬盤等硬件方面都有很高的要求。其次就是存儲數據的安全性和穩定性，保障長期運作的服務器隨時讀取寫入等操作不會出現錯誤。除此外，考慮到成本，大數據服務器除了全新的購買，也可以通過租用的方式進行搭建。