大数据的来源可以不依靠人工，这是由于大数据技术本身具有自动化处理和分析数据的能力。以下是一些原因：
1. 数据采集自动化：大数据技术可以通过各种传感器、网络设备和其他自动化工具实时收集大量数据。这些数据可以自动传输到中央数据库或云平台，无需人工干预。
2. 数据存储自动化：大数据技术可以自动将采集到的数据存储在分布式文件系统、数据库或其他存储系统中。这些系统可以根据数据的特性自动进行索引、压缩和优化，提高存储效率。
3. 数据处理自动化：大数据技术可以自动执行数据清洗、转换、集成等操作，以便于后续的分析和挖掘。例如，可以使用自然语言处理（NLP）技术自动识别和处理文本数据，使用机器学习算法自动发现数据中的模式和关联。
4. 数据分析自动化：大数据技术可以自动执行数据分析任务，如统计分析、预测建模、异常检测等。这些任务通常需要复杂的算法和模型，而大数据技术可以快速生成结果并可视化展示。
5. 数据可视化自动化：大数据技术可以自动生成数据可视化图表和报告，帮助用户直观地了解数据分布、趋势和关联。这些可视化工具通常基于模板和算法，可以根据用户的需求自动调整和定制。
6. 数据挖掘自动化：大数据技术可以自动执行数据挖掘任务，如分类、聚类、关联规则等。这些任务通常需要复杂的算法和模型，而大数据技术可以快速生成结果并优化性能。
总之，大数据技术可以通过自动化处理和分析数据，减少人工干预，提高数据处理的效率和准确性。这使得大数据来源可以不依靠人工，而是依赖于先进的技术和算法来实现数据的采集、存储、处理、分析和可视化。
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