大数据，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。
一、建立大数据分析服务器的五个基本方面
1、可视化分析：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点
3、预测性分析能力：大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎：大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理：大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据分析服务器搭建需要注意哪些？
1.数据库的高功能准则
确保所选购的服务器，不只能够满意运营体系的运转和业务处理的需求，并且能够满意必定期间业务量的添加。
结论：大数据服务器处理器功能很重要，CPU的主频要高，要有较大的缓存，当然了解iis服务器的安装和配置的入门操作或许能帮你。
2.数据库安全牢靠性准则
牢靠性准则是一切选择设备和体系中首要思考的，尤其是在大型的、有很多处理请求的、需求长时间运转的体系上。
结论：大数据服务器要具有冗余技能，一起像硬盘、网卡、内存、电源此类设备要以稳定经用为主，功能其次。
3.数据库的可扩展性准则
确保所选购的服务器具有优异的可扩展性准则。
结论：大数据服务器的IO要高，否则在CPU和内存都是高功能的情况下，会呈现瓶颈。除此之外，服务器的扩展性要好，为的是满意公司在日后开展的需求。
4.服务器的安全性准则
服务器处理的大都是有关体系的中心数据，其上寄存和运转着重要的买卖和主要的数据。
结论：首要从大数据服务器的资料上来说要具有高硬度、高防护性等条件，其次服务器的冷却体系和对环境的适应能力要强，这么才能够在硬件上满意服务器安全的请求。
5.服务器利于可办理性准则
服务器既是中心又是体系全体中的一个节点有些，就像网络体系需求进行办理保护一样，也需求对服务器进行有用的办理。这需求服务器的软硬件对规范的办理体系支撑，尤其是其上的操作体系，也包含一些主要的体系部件。
结论：大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营