大数据技术的应用领域非常广泛，具有巨大的潜力和价值。目前已经广泛应用于商业、政府、教育、医疗、金融、制造业等各个领域。本书从大数据专利技术出发，对大数据采集与预处理技术、大数据存储技术、大数据计算技术、大数据应用分析技术和大数据可视化技术五类关键技术及其重要分支的发展现状与趋势、专利技术布局进行介绍，以期为读者了解大数据技术及其专利布局情况提供参考。
适读人群 ：知识产权从业人员 大数据领域相关技术人员
本书基于创新主体对上述领域的专利保护需求， 从专利数据分析的视角为读者展现大数据产业的专利全景图 。
创新是引领发展的第一动力。 大数据作为驱动新一轮科技变革和推动经济高质量发展的新型生产要素， 在激发商业模式创新、 不断催生新业态、 促进新兴领域业务创新增值、 提升企业核心价值方面具有不可替代的作用。 无论是人工智能智能体执行推理和决策任务， 还是生成式人工智能大模型海量训练数据的处理和存储， 其背后都需要先进的大数据技术来支撑。
本文集作者主要来自专利局审查协作北京中心。审协北京中心承担部分专利申请的审查工作，业务范围主要有发明专利申请的实质审查、PCT国际申请的国际检索和国际初步审查、发明、实用新型、外观设计专利申请的初步审查、专利复审案件的审查、做出实用新型专利的专利权评价报告、为企业提供技术与法律咨询服务。业务涵盖机械、计算机、生物技术、电力、航空航天、能源、通信、医药等全部技术领域。 '
第1 章 绪论
1.1 引言
1.2 大数据技术概述
第2 章 大数据采集与预处理
2.1 大数据采集与预处理概述
2.2 数据库采集
2.3 日志采集
2.4 互联网数据采集
2.5 数据清洗
2.6 本章小结
第3章 大数据存储
3.1 大数据存储
3.2 分布式文件系统
3.3 数据库模型
3.4 存储虚拟化与存储云
3.5 本章小结
第4 章 大数据计算
4.1 大数据计算概述
4.2 大数据计算模型
4.3 大数据查询引擎
4.4 大数据计算任务调度
4.5 大数据计算资源调度
4.6 本章小结
第 5章 大数据应用
5.1 大数据应用介绍
5.2 电子商务大数据应用
5.3 电力大数据应用
5.4 环境气象大数据应用
5.5 本章小结
第6章 大数据可视化
6.1 大数据可视化概述
6.2 文本和文档可视化
6.3 层次和网络数据可视化
6.4 本章小结
第7 章 结语
7.1 大数据关键技术专利布局特点
7.2 未来大数据技术创新面临的挑战
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