企業(yè)使用大數(shù)據(jù)分析的10種關(guān)鍵技術(shù)

　　在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)是多種技術(shù)和加工方法的組合。使它們有效的原因是企業(yè)集體使用它們以獲得戰(zhàn)略管理和實(shí)施的相關(guān)結(jié)果。
 

　　盡管投資熱情高漲，而且雄心勃勃地利用數(shù)據(jù)的力量來改造企業(yè)，但成功的結(jié)果卻各不相同。組織仍在努力打造所謂的“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”文化。報(bào)告啟動(dòng)該項(xiàng)目的高管中，只有40.2%的報(bào)告成功。大型轉(zhuǎn)型需要時(shí)間，而絕大多數(shù)公司都渴望實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，但只有極少數(shù)公司意識(shí)到了這一雄心。文化轉(zhuǎn)型很少在一夜之間發(fā)生。
 

　　在大數(shù)據(jù)發(fā)展的這一點(diǎn)上，大多數(shù)公司面臨的挑戰(zhàn)與技術(shù)無關(guān)。采納的最大障礙與文化挑戰(zhàn)有關(guān)：組織一致性，抵抗或缺乏理解以及變更管理。
 

　　以下是支持企業(yè)大數(shù)據(jù)的一些關(guān)鍵技術(shù)：
 

　　1)預(yù)測(cè)分析
 

　　作為企業(yè)規(guī)避決策風(fēng)險(xiǎn)的主要工具之一，預(yù)測(cè)分析可以幫助企業(yè)。預(yù)測(cè)分析硬件和軟件解決方案可以通過處理大數(shù)據(jù)來用于發(fā)現(xiàn)，評(píng)估和部署預(yù)測(cè)方案。這樣的數(shù)據(jù)可以幫助公司為即將發(fā)生的事情做好準(zhǔn)備，并通過分析和理解問題來幫助解決問題。
 

　　2)NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)
 

　　這些數(shù)據(jù)庫(kù)可用于可擴(kuò)展數(shù)量的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上的可靠，高效的數(shù)據(jù)管理。NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)表，JSON文檔或鍵值對(duì)。
 

　　3)知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具
 

　　這些工具使企業(yè)可以挖掘存儲(chǔ)在多個(gè)源上的大數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化)。這些源可以是不同的文件系統(tǒng)，API，DBMS或類似平臺(tái)。借助搜索和知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具，企業(yè)可以隔離和利用信息以使其受益。
 

　　4)流分析
 

　　有時(shí)，組織需要處理的數(shù)據(jù)可以存儲(chǔ)在多個(gè)平臺(tái)上并以多種格式存儲(chǔ)。流分析軟件對(duì)于過濾，聚合和分析此類大數(shù)據(jù)非常有用。流分析還允許連接到外部數(shù)據(jù)源，并將其集成到應(yīng)用程序流中。
 

　　5)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
 

　　這項(xiàng)技術(shù)有助于在系統(tǒng)資源(例如動(dòng)態(tài)RAM，閃存或固態(tài)存儲(chǔ)驅(qū)動(dòng)器)之間分配大量數(shù)據(jù)。依次啟用低延遲訪問和連接節(jié)點(diǎn)上的大數(shù)據(jù)處理。
 

　　6)分布式存儲(chǔ)
 

　　分布式文件存儲(chǔ)包含復(fù)制數(shù)據(jù)，是一種應(yīng)對(duì)獨(dú)立節(jié)點(diǎn)故障以及大數(shù)據(jù)源丟失或損壞的方法。有時(shí)，還復(fù)制數(shù)據(jù)以在大型計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)低延遲的快速訪問。這些通常是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。
 

　　7)數(shù)據(jù)虛擬化
 

　　它使應(yīng)用程序能夠檢索數(shù)據(jù)而無需實(shí)施技術(shù)限制，例如數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)的物理位置等。Apache Hadoop和其他分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)用于將其實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)地訪問存儲(chǔ)在各種平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)。虛擬化是最常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)之一。
 

　　8)數(shù)據(jù)整合
 

　　對(duì)于大多數(shù)處理大數(shù)據(jù)的組織而言，一個(gè)關(guān)鍵的運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)是以對(duì)客戶交付品有用的方式處理TB級(jí)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成工具使企業(yè)可以跨多個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，例如Amazon EMR，Apache Hive，Apache Pig，Apache Spark，Hadoop，MapReduce，MongoDB和Couchbase。
 

　　9)數(shù)據(jù)預(yù)處理
 

　　這些軟件解決方案用于將數(shù)據(jù)處理為一致的格式，并可以用于進(jìn)一步分析。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具通過格式化和清理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集來加速數(shù)據(jù)共享過程。數(shù)據(jù)預(yù)處理的局限性在于它的所有任務(wù)都無法自動(dòng)化并且需要人工監(jiān)督，這可能既繁瑣又耗時(shí)。
 

　　10)數(shù)據(jù)質(zhì)量
 

　　大數(shù)據(jù)處理的一個(gè)重要參數(shù)是數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量軟件可以利用并行處理進(jìn)行大數(shù)據(jù)集的清理和充實(shí)。這些軟件被廣泛用于從大數(shù)據(jù)處理中獲得一致且可靠的輸出。
 

　　總而言之，大數(shù)據(jù)已被用于提高運(yùn)營(yíng)效率，并且基于最新的最新信息做出明智決策的能力正迅速成為主流規(guī)范。
 

　　毫無疑問，大數(shù)據(jù)將繼續(xù)在全球許多不同行業(yè)中發(fā)揮重要作用。它絕對(duì)可以為企業(yè)組織創(chuàng)造奇跡。為了獲得更多收益，對(duì)員工進(jìn)行大數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)非常重要。正確管理大數(shù)據(jù)，您的業(yè)務(wù)將更加高效。