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大数据分析:利用向外扩张技术挖掘商业价值

来源:成都侦探服务公司 www.chengdudc8.com 点击数: 发布时间:2018-09-19 09:12
  大数据分析技术在企业领域的价值已经非常明确,充分利用好信息的能力一直是IT部门面临的重要挑战和挑战。不要为我们工作。

各方面的改进使得从半结构化数据中获得有价值的信息成为可能,Hadoop提出的新方案充分考虑了如何在构建层上适应跨商业服务器集群的分布式运行环境。

新的分析工具和巨大的处理能力为我们打开了大门,今天公司可以利用它们来检查巨大的业务和外部数据,并得出有价值的结论。

从数据池中挖掘有价值的信息从而增强知识的能力并不是什么新鲜事。事实上,在一个多世纪以前,这种方法甚至在计算机、数据库和其他主流技术之前,就成为了科学和商业的支柱。

大约十年前,即使是最强大的金融公司也几乎不可能分析和处理如此庞大的数据集合,尤其是半结构化数据。

然而,今天,各方面的进步使得从半结构化数据中获得有价值的信息成为可能。各种开源NoSQL数据库,包括MongoDB、Cassandra、Couchbase和Neo4j,提供了类似于规模经济的扩展机制:添加更多的计算和存储e容量,用户可以简单地将新的商业服务器合并到整个体系结构中——一个保证单个nodesData失败的体系结构不会丢失。

大型数据解决方案可以在内部环境和公共云平台上运行,这是许多大型数据解决方案的主要目标。扩展计算允许数据科学家以分而治之的方式处理大型数据计算问题,这是一种返回cor的分布式过程。同时,先进的分析和数据可视化技术使得庞大而复杂的数据集易于理解,能够被不同领域的专家用来探索更深层次的趋势和规律。

近年来,大数据技术的市场规模呈现出急剧上升的趋势。根据IDC发布的2014年预测,大数据技术和服务市场将保持26%的复合年增长率,到2018年总估值将达到415亿美元,这是一个粗略的比率。是整个信息技术市场的六倍。

大数据对企业的好处是显而易见的。企业可以从只能通过应用服务器或(更长的)备份磁带甚至文件柜提供的数据中获得重要信息。有了正确的数据可视化工具,大数据可以帮助所有领域的专业人员建立更直观的链接与有价值的信息,并捕捉重要的模式,分析师可能忽略。

例如,苹果的iBeacon跟踪客户活动的轨迹,并不跟踪客户正在进入商店,而是跟踪当他们经过商店中的位置时他们在做什么。这些包括他们之前停止了什么产品,或者他们要停留多久。结合他们最终购买的产品,苹果可以发现如何更有效地改革商店组织以及产品标签和销售。

简捷的脚本可以帮助医生每年开出14亿张处方。它使用来自医生办公室、药房、医院和实验室的数据分析来诊断哪些患者可能拒绝药物治疗或不同药物之间可能的副作用。

在2013年进行的一个试点项目中,通用电气从25个不同航线收集了15000个航班的完整飞行信息,产生了高达14GB的每班飞行的指标。通用电气最终合并了这些结核病级别的飞行数据集,以实现高达10倍的成本节约。ANS每年监测100万个航班,总飞行数据为15000个TB。

数据分析机制的应用是高效和迅速发展的,迫使联邦贸易委员会(FTC)警告一些公司,大型数据分析技术可能导致某些执行目标的公正违背或损害特定群体。强调了一些长期被认为安全无害的常见数据,如电费、点击流数据、信用卡交易信息,甚至收费站记录,它们现在能够从处理大型数据分析中得出新的结论,并且很可能侵犯隐私权。

当今大数据世界最令人兴奋的要素之一是寻找与业务密切相关但未被包括在收集类别中或未被保存的数据源。简单地说,这可能需要您将现有的销售趋势与关键的经济数据混合在一起。机制使得个人隐私观察者非常紧张。外部数据提供者提供的数据可能描述出令人惊讶的详细隐私信息。

随着云计算越来越流行,可以链接到数据分析机制的可用数据源的数量也在急剧增加,其中包括挖掘社交媒体数据、金融数据和医疗数据的能力,这些数据通常由定义良好的API访问并交付。虽然它本身没有任何实用价值,但是这种数据与其他时间序列数据结合时往往会带来重要的关键信息。

大数据分析不是一个利基业务。它实际上是一个复杂的领域,用户可以从大量的平台中进行选择,每个平台都有自己的优缺点。事实上,大多数企业用户最终都会使用各种不同类型和品牌的新数据库解决方案。除了现有的传统数据库。

最后,我们现在有能力完成这一系列的分析任务。越来越多的自动化系统足以将大型数据分析与业务流程集成在一起,允许操作系统对多个阈值设置作出接近实时的响应。ry调用这种机制嵌入式分析,该机制还可以引入可编程的、有针对性的配置解决方案或支持此类服务的工具。

Hadoop可以说是处理大规模结构化和非结构化数据的首选平台,其技术方案采用分布式处理框架和开发环境,通常只有借助于特定的应用程序开发技巧才能有效地使用。

数据处理过程和大型数据分析作为服务的兴起,也对中断起到了巨大而深远的作用。亚马逊目前使用其Kinees平台作为数据处理解决方案,而谷歌则将数据处理引入其基于云的大型数据产品BigQuery。利用这种数据流技术,开发者可以每秒发送多达100000行的实时数据,并可以近乎实时地分析它们。这种能力对于需要实时信息的商业智能应用显然是至关重要的。

现在的一个大问题是,专用的大数据分析工具是否将在已经具备业务分析基础设施的公司中起作用。许多公司已经开发了数据仓库策略,而新的大型数据解决方案公开挑战他们部署的传统机制。同时,移动到一个新的数据分析基础设施意味着我们将面临许多设计和实现挑战,包括数据集成、数据安全、数据治理、数据可视化和数据复杂性。

商业智能(Business Intelligence,BI)的传统设计思想是分析结构化数据,提取实用的结论性信息。然而,由于相关数据集往往过于陈旧或规模有限,从分析中得出的结论往往有限。只是企业掌握的业务数据的一小部分。

大数据技术的兴起带来了商业智能的一系列关键发展,包括以下能力:

同时,使用结构化和非结构化数据将数据聚合为一组信息逻辑,然后进行可视化。

在分析期间指导结构变化,因此可以通过解耦结构化或非结构化物理数据的底层结构来实现灵活性。

使用现有或接近实时的数据允许关键应用程序、业务流程和涉众查看每分钟更新的当前数据。

访问云环境中的外部数据源允许业务智能分析工具捕获企业外部的数据,然后加强或改进数据分析过程。

甚至政府机构也开始提供按需数据,正如世界各地的新兴数据提供者正在按需向企业用户提供关键的商业智能服务支持一样。

将数据分析绑定到业务流程和应用程序允许它们以自动化的方式处理问题,而无需人工干预。

通过将不同复杂度、格式和时间线的大规模数据集成到单个结构化输出中,可以获得更好的结果。然后从不同的角度通过动态分析模型帮助企业从相关信息中得出结论,这些模式捕获了适用于分析机制的所有数据形式,包括多维、单维、面向对象、实时过程等。在。

请记住,最普遍的趋势是最大限度地收敛结构化和非结构化数据。非结构化数据可能来自各种数据源类型,包括:

商业智能工具仍在发展以进一步增强对大型数据分析任务的支持。它们提供更好的数据可视化处理能力,利用接近实时的信息和更广泛的结构化和非结构化数据类型。

大数据分析的关键挑战是数据源本身的增长规模可能不具有固有的结构。我们将这些数据源聚合成一组更明确的结构,专门为数据查询构建,然后将整个结构传递给数据分析API,服务或业务智能工具,用于处理数据可视化或其他类型的交互分析任务(详情参见图1)。

那么,这一切是如何运作的呢首先,非结构化和结构化的数据将被收集到一组文件系统中。这里,我们考虑使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)。

从理论上讲,HDFS与其他大型数据数据库技术方案没有什么不同,但是我们可以使用各种不同的机制来处理数据库中的数据。或者,您可能会发现在大型数据体系结构内有多种数据库技术。需要确定结构的实际状态。

当使用Hadoop进行包括结构化和非结构化数据的大型数据分析时,该分析引擎可以在几秒钟内将处理结果返回到商业智能工具。SE应用程序,或使用数据分析API或服务来分析业务流程。

在Hadoop中,数据以块的形式存储在Hadoop集群中的不同节点内(参见图1)。这个文件系统创建这些块的多个副本,并以可靠的方式将它们发布到整个集群,旨在实现期望的检索速度。D是多种多样的,但一般来说,HDFs通常具有128MB的块大小,并在集群中的多个节点上复制。

我们人类用户只处理文件,这意味着内容在进入文件系统之前并不严格结构化。然后,数据映射机制生效,通过处理非结构化内容来定义与内容相关的核心元数据。SERS可能需要不同类型的元数据,这些非结构化数据经常被重复映射到最优分析状态。

在某些情况下,我们还需要HadoopHive的帮助。Hive是一个数据仓库系统,它可以聚合、临时查询和分析存储在Hadoop集群中的大型数据集。NurtTurm取决于每个人的实际需求和所使用的商业智能工具的数据集成能力。

另一个选项是ApachePig。Pig是一个面向Hadoop的用于创建MapReduce规划的高级平台。它从MapReduce引擎中抽象出规划计划。Pig也像Hive一样使用其独特的语言与数据交互。

业务智能工具将连接到集群以获得相应的文件元数据信息。通常,业务智能工具直接处理在分析用例或模型中已经存在的数据结构(参见图2)。底层结构化数据或非结构化数据的CT表示。

从这里开始,系统将从数据存储节点中检索出真实的数据块,并将其带回到自己的结构中,在实际应用中,物理和逻辑节点的数量是随机的,这取决于系统的实际需求和体系结构的设计方式。

MapReduce并行缩放模式将从Hadoop集群收集数据。系统负责处理详细的操作信息和管理跨多个可用服务器资源的进程加载机制。

请求所指向的结果集被返回到Business Intelligence Tool,用于随后的可视化或其他处理,通常与特定的数据结构相关。

商业智能工具可以将数据分层递送给定义的模型,包括将数据直接从结果集加载到用于复杂分析处理的维度模型,或者将其递送给图形表示过程。

商业智能工具中使用的结构可以专门用于数据分析。相关信息存在于文件系统集群中,并且元数据根据用例所需的支持被映射到相应的内容。MIC和灵活的商业智能解决方案。

这是一个非常常见的场景,商业智能工具的选择可以包括各种不同类型的特定解决方案。还利用了大型数据技术的大量本机能力,包括在对象利用等分析模型中以不同方式处理结构化和非结构化数据的能力。

一些商业智能工具可以将汇总或聚合的数据加载到一组临时多维数据集结构中(详细信息参见图3)。这允许分析人员以最实用的方式可视化来自大型数据系统的信息。

这种模式的不同之处在于结构化和非结构化数据现在可以被可视化。此外,新的和扩展的分析机制可以通过传递这样的可用数据来实现,例如:

商业智能工具使用大量的分析模型和结构来分析大数据。在这种情况下,数据将被加载到一组多维临时模型中,并在这里以各种方式可视化。

在大数据分析领域,最重要的是新的思维方式正在出现。今天,任何想研究数据的人都可以探索数据。我们的愿景不再局限于有限的专有业务数据范围,也不再局限于我们组织活动的能力。nize和编辑数据是想象力。此外,我们的分析模型,如预测模型,能够提供更理想的处理结果,同时提高数据的完整性。

高度关注大数据可以说贯穿了整个垂直行业,但是专业知识和投资已经显示出广泛且明显不同的分散趋势(详细信息参见图4)。G数据技术受众2012。

到2014年,我们的重点已经转移到向在业务流程中扮演操作角色的人员交付数据,或者使用数据分析机制与应用程序或业务流程建立直接关系。对于通常采用我们前面提到的各种技术解决方案的大型数据分析系统的构建者来说,这意味着人们需要从原始业务领导者的商业智能角度转移到实际操作者的功能维度。

您的组织是否投资于相关的技术解决方案以通过特殊设计来应对大数据级别的实际挑战

Gartner表示,几乎所有的垂直行业都在投资于大型数据分析,教育、交通和医疗行业最为活跃。

在大多数情况下,这意味着支持实时或接近实时的数据分析机制。最直接的例子是仓库经理需要通过包含未来几个月的库存估计的预测报告来部署人员,或者医生可以判断当前的病人基于患者的整体追踪数据,我们甚至可以使用来自工业机器人的聚合数据来评估整个系统在未来4000小时内是否会失效。

大数据分析可以帮助企业更加具体和准确地检查自己的业务状况,这自然包括业务流程的生产力。TA可视化方案。

例如,借助于数据可视化技术,企业用户可以从详细的角度观察销售过程记录和运输步骤,了解它们与其他业务过程和客户满意度之间的关系。减少意外情况,确保业务合作稳定发展。

结合企业运营应用,嵌入式大数据分析机制可以带来可观的商业价值。这些数据也可以由来自外部来源的信息组成,如社交媒体或博客上的投诉。

医疗系统倾向于以各种格式和位置存储我们的信息,这使得分析机制很难甚至不可能将这些数据作为单个信息集群来处理。将医学数据作为单个集群,用于商业智能工具进行分析,这可以帮助医学专业人员根据预期的结果查看患者病史和治疗,从而通过设计治疗大大增加了成功治疗该疾病的可能性。

零售企业需要通过深入了解特定的市场和客户来建立自己独特的竞争优势。在这方面,大数据分析也具有很大的潜在价值。通过从庞大的非结构化数据中收集预测数据点来实现产品的成功。

这样的数据可能包含有关现有客户群体的人口统计信息,并与以往的成功产品模型进行比较,从而表明哪些气候模型会影响市场接受度(例如,羽绒服常在极寒的冬天流行)。对数据处理结论进行深入分析,为零售企业的核心决策者了解哪些产品应该大力推广,应该调整优惠销售或其展示位置。

运输系统的核心需求在于效率的提高。例如,航空公司在设置航线时需要选择最顺畅、最赚钱的航线。借助于大型数据分析机制,决策者可以使用h.包含真正反映从外部数据源收集的数据集的关键预测指标的历史信息。

大数据分析允许航空公司从政府机构收集多年来积累的航班数据,包括起飞地点、乘客数量和准时到达记录。然后它们可以将来自其他航空公司的价格信息与这部分数据进行比较。在预测数据中,ey还可以增加过去几年潜在乘客的互联网搜索次数,以及社交媒体中提到的网站频率。通过将这些数据模型传递给商业智能工具,航空公司可以非常清楚地识别出可行的、实际上可以通用的新航线。收入,甚至包括未来的门票销售,甚至提出的价格。

为了最大限度地发挥大型数据分析机制的潜力,我们需要从传统的商业智能和数据仓库系统中解放出来。在开发过程中,每个供应商都在构建纯Hadoop类型的实现;但是现在,企业用户已经意识到,他们的特定需求必须由为特定目的而构建的数据库来满足,该数据库包括内存中、NoSQL,或者一些专注于特定功能的其他数据库技术。

使用公共云作为大型数据技术的主机的方案不仅带来了良好的发展机会,也带来了许多问题。大型数据技术通常采用基于云的多租户机制,并且为用户提供可以在内部环境中运行的版本。尽管公共云在可伸缩性和成本效益方面具有相当大的优势,但是公司仍然需要担心它的安全性和遵从性。此外,大多数当前数据分散在原始生成的地方,需要逐个收集大数据。托管在公共云中的系统。

也就是说,大数据分析具有很大的价值,对于企业的巨大帮助不容忽视。大多数公司需要立即开始建立自己的大数据开发战略,或者更新和调整几年前创建的现有的大数据战略。al,让我们来看看在企业内部实施大型数据分析的几点建议。

从技术角度理解核心业务的实际需求,并基于此创建业务用例。在未来几年内显著降低库存成本。

定义你自己的数据源,它们在哪里它们是什么如何根据需要有效地链接数据源和复制内容这意味着可以精确地定义数据集成问题,从而可以顺利地将数据集成问题从A点传输到B点。

创建一组概念验证机制。用于深入了解技术解决方案本身以及将技术引入企业环境可能产生的复杂问题。

考虑性能、安全性和数据治理问题。这些问题可能被忽略,但它们在成功的实现系统中是不可缺少的。

投资时间和金钱来评估商业智能技术的功能和特性,商业智能和数据可视化为人们检查数据打开了一个窗口,任何限制都会极大地影响数据挖掘和播放的价值。

严格定义成功指标。使用大型数据分析技术一年后,评估哪些元素有效,哪些元素无效。在不造成太多破坏性影响的情况下,我们可以调试技术项目。

最后,确保为这项技术创造一个发展的路线图。它应该包括当前的使用和短期和长期的商业计划。了解与要实施的技术相关的关键发展趋势,包括替代方案、基础技术和潜力S。成功的解决方案供应商,并最终添加哪些选项最适合您的业务未来的发展需求。

资料来源:多个国家客户,版权归作者所有。转载意欲共享无商业用途。如有问题,请与后台删除。

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