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大数据的主要研究方向有数据存储与管理数据分析与挖掘数据可视化数据实时处理与流计算1大数据存储与管理随着数据量的不断增长，如何有效地存储和管理海量数据成为了大数据研究的关键问题大数据存储技术主要包括分布式。

Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用 动静结合独特的展示效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间除了支持使用Excel作为报表设计器，完美兼容Excel的配置项支持Excel所有。

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的通过开发“Drill”Apache开源项目，组织机构将有望建立。

最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC移动大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱业务分析企业状况核心指标监控预警等不同风格功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康。

2DataMiningAlgorithms数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的集群分割孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度3预测性分析。

大数据可视化工具有很多，其中就有思迈特软件Smartbi我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型1统计数据可视化用于对统计数据进行展示分析，一般。

一需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的业务目标业务范围业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求包括需要分析的主题各主题可能查看的角度需要发泄企业各方面的。

这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度#xF52E预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断#xF4DD语义引擎由于非结构化数据的多样性带来了。