双轴大数据技术指的是同时利用结构化数据和非结构化数据进行分析的技术。它并非单一技术，而是一种整合多种技术的分析方法，旨在从不同数据源中提取更全面的信息，从而获得更深入的洞察。
理解双轴大数据技术，关键在于认识到结构化数据和非结构化数据的区别以及它们各自的价值。结构化数据，例如数据库中的表格数据，具有清晰的组织结构，易于计算机处理和分析。我们可以轻松地从中提取统计指标，建立预测模型。我曾经参与一个项目，需要预测某电商平台的销售额。通过分析过去几年的订单数据（结构化数据），我们建立了一个相当准确的预测模型，为公司决策提供了有力支持。
但仅仅依靠结构化数据是不够的。非结构化数据，例如文本、图像、音频和视频，包含着丰富的信息，但它们缺乏统一的结构，难以直接进行分析。处理非结构化数据需要更高级的技术，例如自然语言处理 (NLP) 和图像识别。我记得另一个项目，我们试图了解客户对新产品的反馈。除了销售数据（结构化数据），我们还分析了来自社交媒体的评论和客户服务电话记录（非结构化数据）。通过NLP技术，我们识别出客户对产品设计和用户体验方面的担忧，这些信息在单纯依靠销售数据时是无法获得的。
将结构化数据和非结构化数据结合起来分析，能够得到更全面的结论。例如，我们可以将客户的购买历史（结构化数据）与他们的社交媒体活动（非结构化数据）关联起来，从而更准确地描绘客户画像，实现更精准的营销。
技术上面应用了三层结构，AJAX框架，URL重写等基础的开发。并用了动软的代码生成器及数据访问类，加进了一些自己用到的小功能，算是整理了一些自己的操作类。系统设计上面说不出用什么模式，大体设计是后台分两级分类，设置好一级之后，再设置二级并选择栏目类型，如内容，列表，上传文件，新窗口等。这样就可以生成无限多个二级分类，也就是网站栏目。对于扩展性来说，如果有新的需求可以直接加一个栏目类型并新加功能操作
然而，双轴大数据技术的应用并非一帆风顺。数据整合是最大的挑战之一。不同数据源的数据格式、存储方式和质量差异很大，需要花费大量时间和精力进行清洗、转换和整合。此外，需要掌握多种分析技术，并且需要具备一定的编程能力来处理和分析这些数据。在实际操作中，我们常常需要借助各种工具和平台，例如Hadoop、Spark等大数据处理框架，以及各种数据可视化工具。
最后，值得强调的是，双轴大数据技术并非万能药。它的有效性取决于数据的质量和分析方法的合理性。只有在充分理解业务需求和数据特点的基础上，才能有效地利用双轴大数据技术，获得有价值的洞察。
