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支持大数据分析发展的关键技术一览

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大数据对于任何组织来说都是一笔巨大的资产,因为它有助于获得有关业务增长的宝贵见解。它服务于企业改进现有的营销活动和方法。企业可以有效地使用数据来训练机器分析必需品。

大数据体系在不断延伸和发展,在发展道路上,支持大数据技术不断有所突破的主要涉及到这些技术。

预测分析:

预测分析可帮助企业针对任何威胁做出有效决策和警告。因此,大数据在有效评估、理解和生成解决方案方面发挥着关键作用。

优化工具

工具在识别存储在各种来源的结构化和非结构化数据方面发挥着重要作用,这些来源可以是 API、DBMS 等。借助这些工具,可以将数据隔离并相应地用于个人利益。

流分析

通常,数据以各种格式跨多个平台存储。该软件非常有利于选择最适用的数据,收集它们,并进一步分析信息以获取组织的利益。

这种分析角色对于连接到外部数据源并使其成为应用程序流的一部分也至关重要。

分发数据:

内存数据结构至关重要,因为这项技术有助于在固态存储设备、动态内存和闪存之间分配大量数据。

贮存 :

分布式存储可以存储复制的数据。这种规定有助于应对节点故障或重要数据源中的任何损坏。

整合数据:

处理 TB 级数据对任何企业来说都是一个具有挑战性的角色。他们需要这样做才能满足客户的要求。一些大数据解决方案可以命名如下:

Hadoop、Apache Spark、MongoDB、亚马逊、EMR 等。

处理数据

数据被处理成可用于未来分析的格式。通过非结构化数据集格式化加速了数据共享过程。与数据处理相关的每项任务都无法自动化。人类必须监督可能耗时且乏味的任务。

质量

数据质量是处理数据的重要因素。数据质量软件在通过并行处理丰富大型数据集方面发挥着关键作用。该软件生成可靠且一致的输出。

结论:

所有这些技术在提高系统的整体效率和做出非常明智的决策方面都发挥着至关重要的作用。它在重要的业务领域发挥着巨大的作用。