作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在现代信息社会里，数据的爆炸性增长已经给传统行业带来巨大的商机，并促进了人工智能、机器学习、云计算等新兴技术的出现。作为数据驱动的经济领域，数据分析和挖掘技术成为绩效提升和产品优化的关键环节，也是各个公司争相追逐的新兴市场。本文将围绕Big Data Technologies (BDT)、Big Data Analytics (BDA)以及一些典型应用场景展开介绍。首先对BDT与BDA进行简单介绍，然后分别介绍一些重要的Big Data Applications。最后讨论一下BDT、BDA与AI的结合对未来的发展趋势和挑战。
2.基本概念术语说明
2.1 Big Data Technologies (BDT)
Big Data Technologies (BDT)包括两个主要的分支：数据采集、存储和处理。数据采集方面包括网络数据采集、数据库数据采集、日志文件数据采集等；存储方面包括分布式文件系统、数据仓库、高性能存储设备等；处理方面包括批处理、实时计算和搜索引擎等。
Big Data Technologies (BDT)的发展可以从以下三个阶段展开：文章来源：https://uudwc.com/A/zkvGg
- 海量数据收集阶段，包括网页浏览数据、移动应用程序用户数据、社交媒体数据、无线通讯数据等；
- 大规模数据集成阶段，包括将海量数据存储到分布式文件系统中，通过批处理、实时计算等方式进行数据分析；
- 分析结果呈现阶段，包括用图形、可视化的方式展现分析结果。
2.2 Big Data Analytics (BDA)
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