什么是大数据技术?通俗一点

技术，其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案。它是一个很宽泛的概念，涵盖了数据科学、平台、指数体系等各类应用技术。下面以的形式，详细介绍技术的相关内容。

1. 数据科学与技术的专业

据了解，数据科学与技术的专业是以计算机、数学和统计学为支撑性学科，同时还涉及到其他应用拓展性学科，如管理学、社会学、经济学、生物学等。这意味着技术是一门综合性的学科，需要多领域的知识结合来进行学习和应用。

2. Hive的使用

Hive是一个用于处理大规模数据集的开源数据仓库工具。通过元数据来描述HDFS上的结构化文本数据，它类似于传统关系型数据库中的表。使用Hive，可以通过定义表的方式来描述HDFS上的结构化文本数据，包括各列数据名称、数据类型等，从而方便我们进行数据处理。此外，Hive还支持类SQL的查询语言，可以方便地进行数据的查询和分析。

3. 应用技术

技术是指的应用技术，包括各类平台和指数体系等。是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。应用技术的发展，为的处理和分析提供了重要的支持。通过运用各类平台和工具，可以对进行合理的存储、管理和分析，从中发现有用的信息和规律。

4. 与管理会计的关系

技术对于支持管理会计理念与方法的落地非常重要，是推动管理会计功能发挥和价值实现的重要手段和推动力量。管理会计是以数据为基础的决策支持系统，而技术可以提供大规模的数据处理和分析能力，有助于管理会计的数据获取、数据处理和数据分析工作。

5. 的特点

具有以下特点：

Volume(大量)：的信息数据规模巨大，资讯海量。

Variety(多样)：来自各种不同的来源，具有多样性。

Velocity(快速)：的生成速度非常快，需要快速处理和分析。

Value(价值)：包含着丰富的信息和价值，可以从中发现新的商业机会和价值。

6. 处理分析的应用场景

的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的重要组成部分。在移动互联网、数字家庭、物联网、社交网络和电子商务等领域，不断产生大量的数据。技术可以应用于这些领域，从中分析用户行为、挖掘商业机会、提升决策效率等。

技术是一个综合性的学科和应用领域，涉及多种技术和工具。通过合理地应用技术，可以处理和分析大规模的数据，从中获取有用的信息和规律，为决策和业务提供支持。在不断发展的信息时代，技术将在各个领域发挥着越来越重要的作用。