在線大數(shù)據(jù)分析（在線大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)站）

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本文目錄:

• 1、新手處理大量的數(shù)據(jù)用什么數(shù)據(jù)分析工具？

• 2、大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和分析方式

• 3、《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》epub下載在線閱讀，求百度網(wǎng)盤云資源

• 4、國(guó)內(nèi)外有哪些比較好用的bi數(shù)據(jù)分析工具

一、新手處理大量的數(shù)據(jù)用什么數(shù)據(jù)分析工具？

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二、億級(jí)數(shù)據(jù)，秒級(jí)響應(yīng)

支持滾動(dòng)加載，大大提升報(bào)表的加載速度；采用負(fù)載均衡，內(nèi)置查詢引擎能進(jìn)行線性擴(kuò)充；支持MPP高速緩存庫(kù)抽取數(shù)據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)億級(jí)數(shù)據(jù)，秒級(jí)響應(yīng)！

三、強(qiáng)大的計(jì)算能力

提供分布式計(jì)算，支持表計(jì)算、跨庫(kù)計(jì)算、OLAP多維計(jì)算、時(shí)間智能計(jì)算、SQL擴(kuò)展、Python擴(kuò)展，所有的表現(xiàn)層使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型，具備非常強(qiáng)大的計(jì)算能力！

四、保障系統(tǒng)穩(wěn)定性

平臺(tái)支持分布式session共享、擴(kuò)展包熱加載，持續(xù)擴(kuò)展產(chǎn)品補(bǔ)丁包更新機(jī)制，還能可視化地進(jìn)行系統(tǒng)檢查和監(jiān)控，安全有效地保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

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二、大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和分析方式

大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和分析方式

對(duì)中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以詮釋中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)和技術(shù)趨勢(shì)。同時(shí)，會(huì)通過在線講座和中國(guó)讀者解讀中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)，以及大數(shù)據(jù)對(duì)IT技術(shù)、架構(gòu)、管理以及格局的影響。中橋結(jié)合中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的調(diào)研數(shù)據(jù)和分析，將分成四個(gè)系列對(duì)“中國(guó)大數(shù)據(jù)價(jià)值和趨勢(shì)”進(jìn)行解讀。

在前面3個(gè)系列里，中橋就大數(shù)據(jù)分析對(duì)未來24個(gè)月、企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析投入重點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)分析對(duì)IT資源的需求進(jìn)行了分析。在這一系列里，中橋?qū)⒕痛髷?shù)據(jù)的分析方式和技術(shù)進(jìn)行闡述。

大數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)價(jià)值和數(shù)據(jù)類型

越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)分析能夠帶給企業(yè)業(yè)務(wù)的價(jià)值。中橋的多選項(xiàng)調(diào)查結(jié)果顯示(圖1)，企業(yè)認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析能夠帶來的主要業(yè)務(wù)價(jià)值依次是：提高生產(chǎn)過程的資源利用率，降低生產(chǎn)成本;根據(jù)商業(yè)分析提高商業(yè)智能的準(zhǔn)確率，降低傳統(tǒng)“憑感覺”做決策的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);動(dòng)態(tài)價(jià)格優(yōu)化利潤(rùn)和增長(zhǎng);獲取優(yōu)質(zhì)客戶。這表明大數(shù)據(jù)已經(jīng)對(duì)企業(yè)的成本、業(yè)務(wù)決策、利潤(rùn)有著直接的影響。中橋的另外一組調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，目前越來越多的企業(yè)級(jí)用戶考慮從批量分析(大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的第一階段)向近實(shí)時(shí)分析(第二階段)發(fā)展，從而提高IT創(chuàng)造價(jià)值的能力。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析在快速?gòu)纳虡I(yè)智能向用戶智能發(fā)展。中國(guó)市場(chǎng)正逐步從大數(shù)據(jù)降低成本向大數(shù)據(jù)加速業(yè)務(wù)增長(zhǎng)、提高利潤(rùn)以及突破創(chuàng)新發(fā)展。

目前中國(guó)用戶主要是通過數(shù)據(jù)分析來提高整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。從圖2對(duì)數(shù)據(jù)類型的調(diào)查結(jié)果來看，目前，中國(guó)企業(yè)的數(shù)據(jù)分析還是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，如數(shù)據(jù)庫(kù)或事務(wù)性數(shù)據(jù)。此外辦公文件、計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)日志文件、文本/信息等也是企業(yè)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的主要來源，同時(shí)也是能夠攫取出價(jià)值的數(shù)據(jù)類型。

而就導(dǎo)致大數(shù)據(jù)問題的數(shù)據(jù)來源調(diào)查顯示(圖3)，毫無疑問，數(shù)據(jù)庫(kù)首當(dāng)其沖，是企業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源;而半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如軟件和網(wǎng)絡(luò)日志、感應(yīng)數(shù)據(jù)、社群等也已經(jīng)納入企業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要范疇，這表明企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到這些數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)的重要性，這也是實(shí)現(xiàn)從(大)數(shù)據(jù)分析第一階段到大數(shù)據(jù)分析第二階段的必要條件。也成為未來24個(gè)月用戶通過IT創(chuàng)造價(jià)值的IT投資重點(diǎn)。

中國(guó)市場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析方法

在了解了企業(yè)大數(shù)據(jù)的來源和種類之后，如何采取有效方式對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而最大程度攫取數(shù)據(jù)價(jià)值，轉(zhuǎn)化為最明智的商業(yè)決策以利于企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，是企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的目的所在。從目前中國(guó)大數(shù)據(jù)分析的分析方法來看(圖4)，有33.8%的企業(yè)選擇針對(duì)具體工作負(fù)載來調(diào)整通用數(shù)據(jù)庫(kù);22.0%的受訪企業(yè)選擇數(shù)據(jù)分析云計(jì)算服務(wù)(如軟件即服務(wù)和/或基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù));還有20.7%的企業(yè)選擇自定義開發(fā)的解決方案。僅4.8%的用戶使用了并行處理(MPP)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，3.3%使用了對(duì)稱處理(SMP)分析數(shù)據(jù)庫(kù)。這一結(jié)果表明，大多數(shù)的中國(guó)企業(yè)仍處于數(shù)據(jù)分析的第一階段。而且，目前中國(guó)用戶大多采用通用數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算或自定義開發(fā)的解決方案和數(shù)據(jù)庫(kù)工具作為大數(shù)據(jù)分析方法，而沒有選擇去購(gòu)買數(shù)據(jù)分析的軟件。

MapReduce可以讓用戶把半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)，從傳統(tǒng)的核心式數(shù)據(jù)分布演進(jìn)到集群或網(wǎng)格式數(shù)據(jù)分布。從圖5關(guān)于數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)的調(diào)查結(jié)果來看，常用的分布式計(jì)算環(huán)境(29.0%)、自定義開發(fā)的解決方案(27.7%)、SMP(對(duì)稱處理)數(shù)據(jù)庫(kù)(16.0%)、公有云平臺(tái)(10.5%)是目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下較為普遍采用的數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)，而使用MapReduce的企業(yè)占比較低(4.8%)。這說明，目前中國(guó)企業(yè)對(duì)MapReduce的認(rèn)同有限，這不僅影響著數(shù)據(jù)分析三個(gè)階段的演進(jìn)速度，也制約著數(shù)據(jù)的采集管理，進(jìn)一步也影響著大數(shù)據(jù)分析四個(gè)環(huán)節(jié)的后面幾個(gè)環(huán)節(jié)。

以上是小編為大家分享的關(guān)于大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值和分析方式的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

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《Spark快速大數(shù)據(jù)分析》（[美] Holden Karau）電子書網(wǎng)盤下載免費(fèi)在線閱讀

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書名：Spark快速大數(shù)據(jù)分析

作者：[美] Holden Karau

譯者：王道遠(yuǎn)

豆瓣評(píng)分：7.9

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2015-10

頁(yè)數(shù)：232

作者簡(jiǎn)介：

Holden Karau是Databricks的軟件開發(fā)工程師，活躍于開源社區(qū)。她還著有《Spark快速數(shù)據(jù)處理》。

Andy Konwinski是Databricks聯(lián)合創(chuàng)始人，Apache Spark項(xiàng)目技術(shù)專家，還是Apache Mesos項(xiàng)目的聯(lián)合發(fā)起人。

Patrick Wendell是Databricks聯(lián)合創(chuàng)始人，也是Apache Spark項(xiàng)目技術(shù)專家。他還負(fù)責(zé)維護(hù)Spark核心引擎的幾個(gè)子系統(tǒng)。

Matei Zaharia是Databricks的CTO，同時(shí)也是Apache Spark項(xiàng)目發(fā)起人以及Apache基金會(huì)副主席。

四、國(guó)內(nèi)外有哪些比較好用的bi數(shù)據(jù)分析工具

國(guó)內(nèi)外有很多好用的bi數(shù)據(jù)分析工具，比如思邁特軟件Smartbi。

思邁特軟件Smartbi是國(guó)內(nèi)BI軟件的頂尖廠商之一，致力于為客戶提供一站式商業(yè)智能平臺(tái)和BI解決方案，基于統(tǒng)一架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、查詢、報(bào)表、自助分析、多維分析、移動(dòng)分析、儀表盤、數(shù)據(jù)挖掘以及其他輔助功能，并且具有分析報(bào)告、結(jié)合AI進(jìn)行語音分析等特色功能。

十多年的發(fā)展歷史，國(guó)產(chǎn)BI軟件中最全面和成熟穩(wěn)定的產(chǎn)品。它廣泛應(yīng)用于金融、政府、電信、企事業(yè)單位等領(lǐng)域。它具有完善的在線文檔和教學(xué)視頻，操作簡(jiǎn)便易上手。

思邁特軟件Smartbi 軟件在國(guó)內(nèi)BI 領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于金融、政府、制造、零售、地產(chǎn)等眾多行業(yè)，擁有3000+行業(yè)頭部客戶，包括：華為、阿里巴巴、萬達(dá)、中國(guó)銀行、交通銀行、深交所、蒙牛、VIVO、京東方等。

在金融行業(yè)，全球財(cái)富500強(qiáng)的10家國(guó)內(nèi)銀行中，有8家選用了思邁特軟件Smartbi；國(guó)內(nèi)12家股份制銀行，已覆蓋8家；國(guó)內(nèi)六大銀行，已簽約4家。因此，大家使用思邁特軟件Smartbi做數(shù)據(jù)分析是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

數(shù)據(jù)分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟件Smartbi經(jīng)過多年持續(xù)自主研發(fā)，凝聚大量商業(yè)智能最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助探索分析、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。

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