多值数据库（MultiValue Databases）：多值数据库是一种非关系型数据库，它能够直接理解三维数据，这对直接操作 HTML 和 XML 字符串是很好的。

自然语言处理（Natural Language Processing）：自然语言处理是被设计来让计算机更加准确地理解人类日常语言的软件算法，能够让人类更加自然、更加有效地和计算机交互。

神经网络（Neural Network）：根据这个描述（），神经网络是一个受生物学启发的非常漂亮的编程范式，它能够让计算机从观察到的数据中学习。已经好久没有一个人会说一个编程范式很漂亮了。实际上，神经网络就是受现实生活中脑生物学启发的模型....... 与神经网络紧密关联的一个术语就是深度学习。深度学习是神经网络中一系列学习技术的集合。

模式识别（Pattern Recognition）：当算法需要在大规模数据集或者在不同的数据集上确定回归或者规律的时候，就出现了模式识别。它与机器学习和数据挖掘紧密相连，甚至被认为是后两者的代名词。这种可见性可以帮助研究者发现一些深刻的规律或者得到一些可能被认为很荒谬的结论。

射频识别（Radio Frequency Identification／RFID）：射频识别是一类使用非接触性无线射频电磁场来传输数据的传感器。随着物联网的发展，RFID 标签能够被嵌入到任何可能的「东西里面」，这能够生成很多需要被分析的数据。欢迎来到数据世界。

软件即服务（SaaS）：软件即服务让服务提供商把应用托管在互联网上。SaaS 提供商在云端提供服务。

半结构化数据（Semi-structured data）：半结构化数据指的是那些没有以传统的方法进行格式化的数据，例如那些与传统数据库相关的数据域或者常用的数据模型。半结构化数据也不是完全原始的数据或者完全非结构化的数据，它可能会包含一些数据表、标签或者其他的结构元素。半结构化数据的例子有图、表、XML 文档以及电子邮件。半结构化数据在万维网上十分流行，在面向对象数据库中经常能够被找到。

情感分析（Sentiment Analysis）：情感分析涉及到了对消费者在社交媒体、顾客代表电话访谈和调查中存在的多种类型的交互和文档中所表达的情感、情绪和意见的捕捉、追踪和分析。文本分析和自然语言处理是情感分析过程中的典型技术。情感分析的目标就是要辨别或评价针对一个公司、产品、服务、人或者时间所持有的态度或者情感。

空间分析（Spatial analysis）：空间分析指的是对空间数据作出分析，以识别或者理解分布在几何空间中的数据的模式和规律，这类数据有几何数据和拓扑数据。

流处理（Stream processing）：流处理被设计用来对「流数据」进行实时的「连续」查询和处理。为了对大量的流数据以很快的速度持续地进行实时的数值计算和统计分析，社交网络上的流数据对流处理的需求很明确。

智能数据（Smart Data）：是经过一些算法处理之后有用并且可操作的数据。

Terabyte：这是一个相对大的数字数据单位，1TB 等于 1000GB。据估计，10TB 能够容纳美国国会图书馆的所有印刷品，而 1TB 则能够容纳整个百科全书 Encyclopedia Brittanica。

可视化（Visualization）：有了合理的可视化之后，原始数据就能够使用了。当然这里的可视化并不止简单的图表。而是能够包含数据的很多变量的同时还具有可读性和可理解性的复杂图表。

Yottabytes：接近 1000 Zettabytes，或者 2500 万亿张 DVD。现在所有的数字存储大概是 1 Yottabyte，而且这个数字每 18 个月会翻一番。

Zettabytes：接近 1000 Exabytes，或者 10 亿 Terabytes。

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