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大数据存储解决方案
篇一:大数据分析解决方案
大数据分析的三个技巧
.cn/cio/ XX 年 01 月 08 日 09:03 来源:CIO 时代网
【文章摘要】大数据的性质是有他的三个特点(数据
量大、种类多、处理速度快)决定的,数据分析的角色和作
用理所当然是由大数据的性质决定的。当数据分析作用于大
数据时,大数据必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组
织中扮演着多种角色和担负着多重责任。数据分析的职位是
由 DJ Patil 和 Jeff Hammerbacher 制定的,他们试图称呼
数据组的同事们,而又不想因为称呼而限制他们的能力。
(because of improper job title like business analyst
or research scientist Building Data Science Teams)
随着大数据在驱动企业成功中越来越有决定性作用,
数据分析也变得越来越受欢迎。然而,一些领导者对数据分
析扮演的角色和它所起的作用仍然不是很了解,就像很多时
候领导者不知道怎么从大数据中抽取有用的信息,虽然很清
楚的知道这些大数据是很可信的。他们的脚步落后了——他
们的眼光在大数据的利用上其实是模糊的。
大数据的性质是有他的三个特点(数据量大、种类多、
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处理速度快)决定的,数据分析的角色和作用理所当然是由
大数据的性质决定的。当数据分析作用于大数据时,大数据
必须身兼数职。意思就是数据分析在一个组织中扮演着多种
角色和担负着多重责任。
多种知识的掌握
为了解决数据量大的问题,大数据平台(例如:Apache
Hadoop、LexisNexis HPPC)要求数据是被整理过的。数据
分析员应该具有大数据平台应用的全方位知识,这样才能熟
练的应用数据平台处理大数据。数据分析元应当具有以下知
识:
1、了解大数据平台的框架,例如:DFS 和 MapReduce,
他们的编程框架提供强大的应用程序设计。这就意味着数据
分析员还要有软件构筑和设计的能力。
2、精通大数据平台支持的编程语言,例如: Java,
Python, C++, or ECL, 等等。
3、具有熟练的数据库知识,特别是用到 SQL 语言的数
据库,像:HBase, CouchDB, 等等。因为大数据平台经常需
要数据库来存储和转换数据。
4、具有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域的专
业知识。
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一个企业的成功不是由数据量决定的,而是由能否成
功的从大数据中发现和抽取有用的知识模式和关系决定的,
然后用这些有价值的信息创造出有价值的产品。统计学、机
器学习和数据挖掘可以很好的用于理解数据和发掘数据的
价值。自然,为了成功数据分析者必须具备这些领域的专门
知识。会使用一些数据挖掘工具或者平台(例如:R, Excel,
SPSS and SAS)是最好的,可以《Top Analytics and big data
software tools》这本书。
5、熟练应用自然语言处理的软件或工具。大数据的
内容大都来自于文本文件、新闻、社交媒体和报告、建议书
等等。因此了解和掌握至少一种自然语言处理软件或工具对
于做一个成功的分析者起着决定性的作用。
6、应用至少一种数据可视化工具。为了更有效的演示
数据存在的模式和关系,能应用好数据可视化工具无疑是对
数据分析员的一个加分。这里有 20 款数据可视化工具的链
接。
创新——好奇
随着数据变化速度的加快,经常也会有新的发现和问
题出现,数据分析员应该对那些变化敏感、对新发现好奇,
并且找出应对新问题的方法。他 /她也要热情的及时相互沟
通,从新问题中探索新产品的思路和解决方案,成为产品创
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新的驾驭者。
商业技能
首先,数据分析员多元化的性质决定了数据分析员要
好很强的沟通能力,在企业里数据分析员必须和不同的人沟
通,其中包括:沟通和理解业务需求、应用程序的要求、把
数据的模式和关系翻译给市场部、产品开发组和公司高管看。
对于企业来说有效的沟通是及时采取行动应对大数据新发
现的关键。数据分析员应该是能联系所有,很好的沟通者。
第二、数据分析员要具有良好的规划和组织能力。这
样他/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确的优先顺序、
保证按时完成任务。
第三,数据分析员应该具有说服力、激情、和演讲能
力。才能引导人们基于数据的发现做出正确的决定,让人们
相信新发现的价值。数据分析员在某种意义上说是领导者,
驱动产品创新。
所有这些大数据的性质决定了数据分析员该具备的
技巧和他们在企业中扮演的角色。
盘点大数据分析的十二大杀手锏
分类: BI MapReduceXX-11-19 13:12 218 人阅读 评
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当数据以成百上千 TB 不断增长的时候,我们需要一
种独特技术来应对这种前所未有的挑战。 大数据分析迎来
大时代
全球各行各业的组织机构已经意识到,最准确的商务
决策来自于事实,而不是凭空臆想。这也就意味着,他们需
要在内部交易系统的历史信息之外,采用基于数据分析的决
策模型和技术支持。互联网点击数据、传感数据、日志文件、
具有丰富地理空间信息的移动数据和涉及网络的各类评论,
成为了海量信息的多种形式。
极具挑战性的是,传统的数据库部署不能处理数 TB 数
据,也不能很好的支持高级别的数据分析。在过去十几年中,
大规模并行处理( MPP)平台和列存储数据库开启了新一轮
数据
分析史上的革命。而且近年来技术不断发展,我们开始
看到,
技术升级带来的已知架构之间的界限变得更加模糊。更
为重要的是,开始逐步出现了处理半结构化和非结构化信息
的 NoSQL 等平台。
大数据分析迎来大时代
本文中,我们将向大家介绍迄今为止,包括 EMC 的
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