編輯“大數(shù)據(jù)”（章節(jié)）

== 技術(shù)與工具 ==
* 分布式計(jì)算：例如[[Apache Hadoop]]和Spark，用于存儲(chǔ)和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

* NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)：例如[[MongoDB]]、Cassandra和HBase，適用于存儲(chǔ)非關(guān)系型數(shù)據(jù)。

* 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：如Amazon Redshift和Google BigQuery，用于分析大型數(shù)據(jù)集。

* 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)：利用算法來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式、預(yù)測(cè)趨勢(shì)和行為。

* 可視化工具：Tableau、Power BI等可視化工具，能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀、易于理解的可視化圖表，幫助用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律。

* 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理：Kafka、Storm等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理工具，能夠?qū)?shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行高效處理和分析。

* 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、身份認(rèn)證等技術(shù)，保障大數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。