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大数据和云分析的需求

2015-12-14

大数据和云分析的需求

大数据和云分析的需求越来越多，许多厂商希望采用机器对机器（M2M）通信和使用预测分析和虚拟化的网络解决方案，获得更好的业务成果。

有了正确的解决方案做更多的

根据信息管理Frost &沙利文，从一个新的研究表明有一个转变，在商业世界中发生。组织要与物联网（IOT）做的更多，这意味着他们要从反应预测分析。这一愿望的虚拟网络和M2M通信也意味着服务供应商正在寻求先进的测试解决方案，为大数据和云分析。

报告显示，市场上赚取了超过650000000美元的收入，去年。在四年，专家预测将达到1630000000美元。市场包括测试技术，提供可视性网络，探针为基础的网络基础设施测试和服务保证。有了这些功能，供应商可以监控网络指标，数据分析是有用的。的特点也有利于处理M2M通信，产生了海量的数据，可以在网络上很紧张。

MSP协助分析

Frost &沙利文的调查结果表明，网络运营商应积极提供经验和服务卓越的品质。在新的物联网的挑战面前，领先的托管服务提供商（MSP）正在寻找超越传统的分析解决方案。为了保持竞争力，企业要深入挖掘他们的数据，利用实时统计，数据挖掘和历史事实，这样做只能通过预测分析。

预测分析解决方案被证明是提高业务，帮助企业做出更好的商业决策。这正是为什么MSP经常会收到新的数据源和洞察，需要更新的仪表板或更改应用程序的数据类型要求。数据可视化工具，加快与最小风险决策过程。这些工具使用结构化和非结构化数据，这些信息可以帮助企业快速响应不断变化的需求。这样的工具来构建算法的使用也导致了更快的搜索，可定制客户的商业目标。

MSP需要了解他们客户的投资欲望，发现预测分析，分析和操作提示。对此，要将大数据和云分析解决方案帮助客户前进。正如最近的行业研究显示，组织获得更清晰的了解大数据的要求，工具的能力和最佳实践。MSP将帮助公司扩大他们如何使用分析技术总的相关信息，从大量的数据中发挥关键作用。

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