随着科技的快速发展，互联网已经和人们的生活息息相关，IT技术也在快速的发展。信息化的变革发生在世界各国的各行各业，大数据的多样化、快速并且带来大量信息的特征也被各个行业所熟知并努力的去发掘和利用大数据的价值。数据化渗透到社会方方面面。充分正确的认识大数据的优势和劣势，充分利用大数据带来的机遇，才能有效的应对大数据带来的技术上的挑战。
大数据技术是基于大数据进行模型构建，并进行评价、推荐和预测等具体应用的基础。大数据分析技术在近年得到快速发展，智能化、实时化和易用性成 为了分析技术的发展特征。
1.智能化
在分析技术方面，大数据与机器学习相结合形成的新型人工智能，已经成为近年最为引人瞩目的趋势。大数据与机器学习正让数据分析在统计分析的基础上，更快速地实现智能关系发现和预测，在海量数据的基础上，以深度学习为代表的创新算法 ，通过大规模并行计算，不断迭代演化，最终形成了能够战胜人类的数据智能。
2.实时化
实时分析是大数据技术的另一个发展方向。随着大数据技术的深入发展，各类应用对于数据的实时分析和处理的要求不断提高。与针对历史数据的聚合和分析不同，实时数据分析具有更强的时效性，也对数据存储、计算和呈现提出了更高要求。实时性预示着大数据将更深 度地融入人们的工作和生活之中，在交通、翻译等需要及时响应的领域中，大数据会体现出更强大的作用。
3.易用性
近年来，随着技术的不断成熟，大数据应用的门槛不断降低。从数据汇集、模型构建到可视化应用方面都提供了高质量的解决方案。易用性为大数据在垂直领域的应用铺平了道路。
北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，可兼容Windows，Linux， Android，M |
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