企业使用大数据分析的10种关键技术

　　在大数据分析技术是多种技术和加工方法的组合。使它们有效的原因是企业集体使用它们以获得战略管理和实施的相关结果。
 

　　尽管投资热情高涨，而且雄心勃勃地利用数据的力量来改造企业，但成功的结果却各不相同。组织仍在努力打造所谓的“数据驱动”文化。报告启动该项目的高管中，只有40.2%的报告成功。大型转型需要时间，而绝大多数公司都渴望实现“数据驱动”，但只有极少数公司意识到了这一雄心。文化转型很少在一夜之间发生。
 

　　在大数据发展的这一点上，大多数公司面临的挑战与技术无关。采纳的最大障碍与文化挑战有关：组织一致性，抵抗或缺乏理解以及变更管理。
 

　　以下是支持企业大数据的一些关键技术：
 

　　1)预测分析
 

　　作为企业规避决策风险的主要工具之一，预测分析可以帮助企业。预测分析硬件和软件解决方案可以通过处理大数据来用于发现，评估和部署预测方案。这样的数据可以帮助公司为即将发生的事情做好准备，并通过分析和理解问题来帮助解决问题。
 

　　2)NoSQL数据库
 

　　这些数据库可用于可扩展数量的存储节点上的可靠，高效的数据管理。NoSQL数据库将数据存储为关系数据库表，JSON文档或键值对。
 

　　3)知识发现工具
 

　　这些工具使企业可以挖掘存储在多个源上的大数据(结构化和非结构化)。这些源可以是不同的文件系统，API，DBMS或类似平台。借助搜索和知识发现工具，企业可以隔离和利用信息以使其受益。
 

　　4)流分析
 

　　有时，组织需要处理的数据可以存储在多个平台上并以多种格式存储。流分析软件对于过滤，聚合和分析此类大数据非常有用。流分析还允许连接到外部数据源，并将其集成到应用程序流中。
 

　　5)内存中的数据结构
 

　　这项技术有助于在系统资源(例如动态RAM，闪存或固态存储驱动器)之间分配大量数据。依次启用低延迟访问和连接节点上的大数据处理。
 

　　6)分布式存储
 

　　分布式文件存储包含复制数据，是一种应对独立节点故障以及大数据源丢失或损坏的方法。有时，还复制数据以在大型计算机网络上实现低延迟的快速访问。这些通常是非关系数据库。
 

　　7)数据虚拟化
 

　　它使应用程序能够检索数据而无需实施技术限制，例如数据格式，数据的物理位置等。Apache Hadoop和其他分布式数据存储用于将其实时或接近实时地访问存储在各种平台上的数据，数据。虚拟化是最常用的大数据技术之一。
 

　　8)数据整合
 

　　对于大多数处理大数据的组织而言，一个关键的运营挑战是以对客户交付品有用的方式处理TB级数据。数据集成工具使企业可以跨多个大数据解决方案简化数据，例如Amazon EMR，Apache Hive，Apache Pig，Apache Spark，Hadoop，MapReduce，MongoDB和Couchbase。
 

　　9)数据预处理
 

　　这些软件解决方案用于将数据处理为一致的格式，并可以用于进一步分析。数据准备工具通过格式化和清理非结构化数据集来加速数据共享过程。数据预处理的局限性在于它的所有任务都无法自动化并且需要人工监督，这可能既繁琐又耗时。
 

　　10)数据质量
 

　　大数据处理的一个重要参数是数据质量。数据质量软件可以利用并行处理进行大数据集的清理和充实。这些软件被广泛用于从大数据处理中获得一致且可靠的输出。
 

　　总而言之，大数据已被用于提高运营效率，并且基于最新的最新信息做出明智决策的能力正迅速成为主流规范。
 

　　毫无疑问，大数据将继续在全球许多不同行业中发挥重要作用。它绝对可以为企业组织创造奇迹。为了获得更多收益，对员工进行大数据管理培训非常重要。正确管理大数据，您的业务将更加高效。