回答:大数据的技术大数据技术包括:1)数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。2)数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。3)基础架构: 云存储、分布式文件存储等。4)数据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language Processin...
回答:这个我有经验,我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中,数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容,但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析:它更多的强调的是一个逻辑思维能力,强调的是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析:它就在数据分析的基础上涉...
回答:在大数据领域大概有四个大的工作方向,除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外,还有大数据平台架构与研发,除了以上四个大的工作方向之外,还有一个工作方向是大数据技术推广和培训,这部分工作目前也有不少人在从事。大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台,这部分工作的难度较高,从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平...
回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io(www.zhugeio.com)可能更偏向于非技术人员的业务分析,比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性,但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型,比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等,很多工具可以任意拖拽去做分析,但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛,所以,当一些模型被标准化以...
回答:真利益相关,不请自来,人在中国,刚下...算了,在办公室。帆软,其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年,入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport,后来研发BI商业智能finebi,产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案,包括阿米巴经营管理,数字化运营体系搭建项目,很成熟很老牌的厂商。FineReport报表软件是一款纯...
回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多,海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点,暂时没有太好的解决方案,kylin等框架也只是一个折中方案,如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案,分钟级别可以返回。
来自Wikibon社区的大数据宣言为公司提供有效的业务分析工具和技术是首席信息官的首要任务。有效的业务分析(从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析)使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解,当这些见解转...
随着医疗卫生信息化迅速发展 医学研究正步入大数据时代 大数据的许多承诺正在医疗行业变成现实 大数据的实时处理和数据分析 可以让医疗领域的从业者 更快更全面的做出决策和行动 该领域正在慢慢成熟 随着云计算、...
... SoftServe 进行了这项研究,调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。该数据显示,大数据分析技术尽管相对较新,仍然有 86% 的公司运用了大数据系统。此外,大中型公司认为大数据分析是必须的,...
大数据将成为本年度的云计算。这是必然发生的结果:随着时间的推移,企业产生的数据集已经越来越大了,这些数据包括客户购买偏好趋势、网站访问和习惯、客户审查数据等等;那么您怎样才能把这么大量的数据整理...
Forrester分析师James Kobielus在一篇关于大数据的博客中指出:关键不在于采用什么方法,而在于能够使用任意可用工具或方法真正地解决问题。 近几年在解决大数据问题的迫切感驱使下,许多组织的数据架构师开...
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摘要: 如果你初来乍到,大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论,让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。 让我们开始吧: 1.算法。算法如何与大数据相关?即...
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支持客户在云计算中进行大数据分析的挑战并没有因为存储设备问题的解决而结束。云计算供应商们纷纷表示,针对网络和整个云计算架构,需要一个更为全面的方法。 这就意味着承认大数据分析并不适合使用云计算,Savvis公...
大数据时代 数字与人类文明 数字是人类发明的最重要的概念之一,与整个人类文明进程相伴相生 早在8000年前美苏尔地区商人利用泥球计算商品销量 商鞅也说过经典的强国知十三数:竟内仓、口之数,壮男、壮女...
如今Apache Hadoop已成为大数据行业发展背后的驱动力。Hive和Pig等技术也经常被提到,但是他们都有什么功能,为什么会需要奇怪的名字(如Oozie,ZooKeeper、Flume)。 Hadoop带来了廉价的处理大数据(大数据的数据容量通常是10-100...
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