大数据，是IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。在未来的十年内，将是由“大数据”引领的一个智慧科技的时代，随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。
分析技术意味着对海量数据进行分析以实时得出答案，由于大数据的特殊性，大数据分析技术还处于发展阶段，老技术会日趋完善，新技术会更多出现。大数据分析技术涵盖了以下的五个方面：
1、可视化分析
数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观地感受到结果。
2、数据挖掘算法
图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
3、预测分析能力
数据挖掘可以让分析师对数据承载信息更快更好地消化理解，进而提升判断的准确性，而预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。
4、语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理
数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
那么大数据怎么去落地呢，企业需要搭建的大数据服务器硬件配置有什么要求如何选择?总的来说呢，是有5大要求。
1. 高性能原则
服务器处理器性能很关键，CPU的主频要高，要有较大的缓存。保证所选购的服务器，不仅能够满足运营系统的运行和业务处理的需要，而且能够满足一定时期业务量的增长。
2. 可靠性原则
服务器要具备冗余技术，同时硬盘、网卡、内存、电源此类设备要以稳定耐用为主，性能其次。考虑服务器系统的可靠性，不仅要考虑服务器单个节点的可靠性或稳定性，而且要考虑服务器与相关辅助系统之间连接的整体可靠性
3. 可扩展性原则
服务器的IO要高，否则在CPU和内存都是高性能的情况下，会出现瓶颈。除此之外，服务器的扩展性要好，为的是满足企业在日后发展的需要。如：CPU型号升级、内存扩大、硬盘扩大、更换网卡、增加终端数目、挂接磁盘阵列或与其他服务器组成对集中数据的并发访问的集群系统等。这都需要所选购的服务器在整体上具有一个良好的可扩充余地。
4. 安全性原则
服务器的材料上来说要具备高硬度高防护性等条件，其次服务器的冷却系统和对环境的适应能力要强，这样才能够在硬件上满足服务器安全的要求。服务器需要在其自身，包括软硬件，都应该从安全的角度上设计考虑，在借助于外界的安全设施保障下，更要保证本身的高安全性。
5. 可管理性原则
尽量选择支持系统多的服务器，因为服务器兼容的系统越多，你就可以拥有更大选择空间。
综上，首先大数据服务器硬件配置上，对性能的要求较高，尤其是CPU，内存，以及硬盘等硬件方面都有很高的要求。其次就是存储数据的安全性和稳定性，保障长期运作的服务器随时读取写入等操作不会出现错误。除此外，考虑到成本，大数据服务器除了全新的购买，也可以通过租用的方式进行搭建。
