
大数据时代 CIO们必备五大硬功
目前,大数据仍然不算普及,但并不代表大数据是没有意义的技术,其价值及分析结果已经令很多企业家垂青。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,这技术仍然处于快速成长的初期,这领域仍有很多未定型的技术畴,潜能可谓无法预视。现在企业最想知道的,应该是紧贴发展趋势吧。以下有五项技术趋势,CIO会更了解如何时署合适自身业务的大数据方案:
1.基于云的大数据分析
Hadoop是用于处理大型资料集的一个框架和一组工具,这个最初设计在物理机上工作,但是目前这种现象已经改变,越来越多的基于云的数据处理技术出现,例如Amazon AWS的Elastic MapReduce (EMR),Google BigQuery中的资料分析服务,IBM的Bluemix云平台等等,这些都是基于云的大数据分析平台。
就目前而言,大数据的分析工作正开始向公用云迁移,因为大数据分析需要一个安全、稳定、可靠的审计环境。目前已经有很多公司开始跟云服务公司合作,希望得到一个能够横跨多个部门的云平台来支援公司的业务资料分析。随着云平台成本的降低,这个趋势将越发明显,部署大数据已经不再是大企业专利。
2.Hadoop:新的企业资料作业系统
Hadoop分散式的分析框架,如今正在演变成分散式资源管理器,它可能将是资料分析的一个通用作业系统。有了这些系统,你可以将不同的资料操作和分析操作插入到Hadoop分散式存储系统中来执行。由于SQL、MapReduce,在记忆体中,串流处理、图形分析和其他类型的工作负载都能够在 Hadoop上有足够的性能运行,越来越多的企业将会使用的Hadoop作为企业资料中心。
3.更多的预测分析
随着大数据的发展,分析师不仅会累积更多的数据一起工作,而且还将处理大量许多属性的工具。但是随着大数据行业的发展,针对旧资料的分析更多的是为了提供预测的功能,毕竟人们更希望利用已有的资料来对未来预测有利的用途。
4.更多,更好的NoSQL
替代传统的基于SQL的Relational Database的产品被称为NoSQL,如今开始在特定种类的分析应用程式中普及。以这一增长趋势估计,预计未来将有15至20个开源的NoSQL资料库共同存在,他们各自有专长,这些资料库会得到快速的发展。
5.在记忆体分析
使用记忆体来加快分析处理的技术如今越来越受欢迎,实时分析是很多企业使用者都喜欢的产品,目前很多基于记忆体的分析管理工具以及出现,其中以亚马逊的HANA一体机尤为明显。
总结:资料分析是一个热门行业,未来有很大发展的空间,所以目前很多厂商都针对大数据分析领域推出产品,但是对于企业使用者来说,在选择产品的时候要注意,由于目前资料分析尚没有到达成熟的市场时期,所以市场上的分析工具参差不齐,在选择产品的时候还是要选择知名品牌为好。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04