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這些年，大數據作為一個時髦概念，出現頻率很高，關注度也很高。它不隻是一項數據存儲技術，而是一係列和海量數據相關的抽取、集成、管理、分析、解釋技術，是通過獲取、存儲、分析，從大容量數據中挖掘價值的一種全新的技術構。

大數據的處理過程可以分為大數據采集、存儲、結構化處理、隱私保護、挖掘、結果展示(發布)等。各種領域的大數據應用一般都會涉及到這些基本過程，但不同應用可能會有所側重。

選擇合適的大數據技術平台應當考慮以下因素：

（1）平台的集成度

好的平台應該具有較高的集成度，為用戶提供良好的操作界麵，具有完善的幫助和使用手冊、係統易於配置、移植性好。同時隨著目前軟件開源的趨勢，開源平台有助於其版本的快速升級，盡快發現其中的bug，此外，開源的架構也比較容易進行擴展，植入更多的新算法，這對於最終用戶而言也是比較重要的。

（2）平台的功能與性能

由於不同平台側重的功能不同，平台的性能也就有很多需要考察的方麵。比如對於存儲平台來說，數據的存儲效率、讀寫效率、並發訪問能力、對結構化與非結構化數據存儲的支持，所提供的數據訪問接口等方麵就是比較重要的。對於大數據挖掘平台來說，所支持的挖掘算法、算法的封裝程度、數據挖掘結果的展示能力、挖掘算法的時間和空間複雜度等，是比較重要的指標。

（3）是否符合技術發展趨勢

大數據技術是當前發展和研究的熱點，其最終將走向逐步成熟，可以預見在這個過程中，並非所有的技術平台都能生存下來。隻有符合技術發展趨勢的技術平台才會被用戶、被技術開發人員所接受。因此，一些不支持分布式、集群計算的平台大概隻能針對較小的數據量，側重於對挖掘算法的驗證。而與雲計算、物聯網、人工智能聯係密切的技術平台將成為主流，是技術發展趨勢。