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...
X_AirDu
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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...
linkin
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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...
zhangxiangliang
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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...
bang590
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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...
ssshooter
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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。
Paul_King
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...数据中心庞大、复杂的运维问题，以及设备老化问题；但如何采纳云计算仍有没有成熟做法，是否应该公有云+私有云一体，即混合云的方式？2.云计算对大型企业的挑战与机会，主要原因是传统企业决策者、管理者对于新技...
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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...
...据分析，助力企业业务的数据化。 Quick BI核心能力 一、如何保障高性能即席查询 大数据分析的三要素是人、数据、计算与存储，而计算存储作为大数据分析的基础能力。Quick BI兼容Oracle 、Mysql等关系数据库，来支撑小数据集的...
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...据分析，助力企业业务的数据化。 Quick BI核心能力 一、如何保障高性能即席查询 大数据分析的三要素是人、数据、计算与存储，而计算存储作为大数据分析的基础能力。Quick BI兼容Oracle 、Mysql等关系数据库，来支撑小数据集的...
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摘要： 容器开启数据服务之旅系列（二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析 （二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析 概述 本文为大家介绍一种容器化的数据服务Spark + OSS on ACK，允许Spark分布式计算节点对阿里云OSS对象存储...
...：从信息获得动力，危机和机遇同时存在，未来的前景会如何？ 7.VISCOSITY：是否受到困扰？需要采取进一步行动吗？ 8.VIRALITY：它是否传达了一个可以粘贴到演示文档中的信息？ 2.如何能够接触大数据？ 数据在现实生活中无处不...
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