大数据现在已经被人工智能取代了。 我们不首先讨论人工智能。 谈到大数据，我们强调他的技术，但我们在使用大数据时，经常把它的影响当成神话。 例如，广告投放的精准化、社会安全管理的有序化、医药行业的智能化等。
一、构建大数据分析服务器的五个基本方面
1、可视化分析)大数据分析用户既有大数据分析专家，也有普通用户，但两者对大数据分析最基本的要求是可视化分析。 因为可视化分析既能直观地展现大数据的特征，又容易被读者接受，像看图说话一样容易理解。
2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心是数据挖掘算法，各种数据挖掘算法只有基于不同的数据类型和格式，才能更科学地展现数据自身所具有的特征
3、预测性分析能力：大数据分析的最终应用领域之一是预测性分析，可以从大数据中挖掘特征，科学建立模型，然后通过模型引入新数据，预测未来的数据。
4、语义引擎：大数据分析广泛应用于web数据挖掘，从用户的搜索关键字、标记关键字或其他输入语义出发，进行分析，判断用户需求，获得更好的用户体验和
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，无论是学术研究还是商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然，在大数据分析上深入挖掘，有很多更有特点、更深入、更专业的大数据分析方法。
构建大数据分析服务器需要注意什么？
1 .数据库高性能指南
使可选服务不仅满足运营体系运行和业务处理的需要，还能满足一定时期内业务量的增长。
结论大数据服务器的处理器功能很重要，需要CPU运行频率高、缓存大。 当然，了解iis服务器的安装和配置的初步操作可能会有帮助。
2 .数据库安全准则
稳健性准则是所有设备和体系选择中最重要的思考，尤其是大型、有很多处理要求、需要长时间运行的体系。
结论大数据服务器需要具备冗馀技能，硬盘、网卡、内存、电源等设备以稳定使用为主，功能次之。
3 .数据库可扩展性准则
确保所选服务器具有良好的可扩展性准则。
结论大数据服务器的IO必须高。 否则，如果CPU和内存都是高性能的，就会出现瓶颈。 此外，服务可扩展性好，是为了满足未来企业的需要。
4 .服务器安全指南
服务器处理的大部分是有关体系的中心数据，而且还存放着重要的买卖和主要的数据，正在运行。
结论：第一，从大数据服务器资料来看，具有高硬度、高防护性等条件，其次服务器冷却体系和环境适应能力不强，才能在硬件上满足服务器的安全要求。
5 .服务器可处理性准则
服务器是中心，也是整个系统中的一个节点，需要对服务器进行有用的处理，就像网络系统需要保护一样。 该需求服务器的软硬件支持规范的处理体系，特别是其上的操作体系也包含主要的体系部件。
结论在大数据分析中，通常采用反映企业运营状况的数据报告。 另外，热点、人群分析、我们看到的统计值、目标的核心是以数据分析报告的提取的观点来指导运营