1、Z-Suite通过以下核心技术支持PB级别的大数据处理：跨粒度计算（In-Database Computing）、并行计算（MPP Computing）和列存储（Column-Based）。这些技术使得Z-Suite的分析引擎能够找到最优化的计算方案，将开销较大和昂贵的计算任务移动到数据存储位置直接进行，即库内计算。
2、五木恒润科技有限公司 上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。
3、规范性分析则是基于数据和业务目标，提出最优的决策建议。这种分析主要是为了解决实际问题，提供决策支持。例如，在医疗资源分配中，可以通过规范性分析来确定最优的资源分配方案，以最大化医疗效果和效率。总的来说，大数据分析的类型包括描述性分析、解释性分析、预测性分析和规范性分析。
遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据技术的关键在于处理海量数据，并从中提取有价值的信息。这个过程涉及多个技术层面，包括数据采集、预处理、存储管理、处理与分析以及可视化展示。 数据采集技术 数据采集技术通过RFID、传感器、社交网络和移动互联网等多种渠道，实现对结构化、半结构化和非结构化数据的收集。
三是海量数据存储 ，为了适应自动驾驶的需求，越来越多的雷达和摄像头被部署在汽车上，行车过程中会产生大量的数据。 特别是自动驾驶出租车的企业对数据的存储容量需求是很大的，现在单车一天生成的数据量在8GB左右，但实际上，现在主流汽车的存储容量在2GB到4GB之间。
自动驾驶在开发过程中需要采集大量的数据，构建相应的场景数据集，进行算法训练；基于场景数据和真值可以做场景分析，并建立相应的算法评测体系；基于场景数据建立虚拟环境，并生成测试场景，极大地提高自动驾驶系统的测试验证效率。
华为海量存储领域总裁尚海峰分享了三个关键战略方向：一是领先的硬件和软件创新，如专用硬件和高效算法，满足特定场景的高效率需求；二是业务模型的革新，推广可用容量业务模型，降低采购和运营成本；三是行业深度洞察，持续优化产品以适应行业特定要求，推动企业数字化进程。
自动驾驶 AI 训练，承担着数据加工和转化任务，工作流程包括数据的上传，预处理，筛选，标注，清洗，训练等多个环节。这些步骤中，会涉及到对海量数据的汇聚存储，预处理（解密，抽帧，去畸变等），数据在不同存储系统间的高速流转，与第三方标注平台对接时的权限控制，以及异地多中心间的数据传输。