（一）預測分析。預測分析是一種統計或數據挖掘解決方案，包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的算法和技術。可為預測、優化、預報和模擬等許多其他用途而部署。

（二）NoSQL數據庫。非關系型數據庫包括Key-value型(Redis)數據庫、文檔型(MonogoDB)數據庫、圖型(Neo4j)數據庫;雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現在已經開始了第二代運動。

（三）蒐索和認知商業。當今時代大數據與分析已經發展到一個新的高度，那就是認知時代，認知時代不再是簡單的數據分析與展示，它更多的是上升到一個利用數據來支撐人機交互的一種模式。

（四）流式分析。目前流式計算是業界研究的一個熱點，流式計算研究在互聯網領域持續升溫，流式分析可以對多個高吞吐量的數據源進行實時的清洗、聚合和分析;對存在於社交網站、博客、電子郵件、視頻、新聞、電話記錄、傳輸數據、電子感應器之中的數字格式的信息流進行快速處理並反饋的需求。

（五）內存數據結構。通過動態隨機內存訪問(DRAM)、Flash和SSD等分布式存儲系統提供海量數據的低延時訪問和處理;

（六）分佈式存儲系統。分佈式存儲是指存儲節點大於一個、數據保存多副本以及高性能的計算網絡;利用多臺存儲服務器分擔存儲負荷，利用位置服務器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。

《大數據技術前沿》是2016年3月電子工業出版社出版的圖書，作者是阮彤。

內容簡介

本選題以科普的方式系統地闡述了大數據前沿技術與研究進展，對技術的來源、結論、對比、用途以及開源軟件進行了深入淺出的描述，並不過多地涉及數學符號及基礎原理。以大數據可視化為切入點，通過自然語言處理、社交網絡挖掘、語義網絡與知識圖譜三方面非結構化數據處理技術，闡述大數據經典應用，利用基於圖數據庫、內存計算、分佈式存儲系統的大數據存儲與管理作為大數據平台支撐，進而探討基於眾包技術擴充數據來源與提高數據質量，並圍繞大數據環境下的隱私保護問題，探討了大數據安全技術。