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大數據湖泊是數據分析存在的基礎
2015-11-05
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大數據湖泊是數據分析存在的基礎


大數據地位凸顯，研究工具卻處于剛起步階段。然而，大數據發(fā)展速度過快，企業(yè)要想更好的發(fā)展，就必須要跟上去，否則就會被甩掉了，被市場淘汰。這是業(yè)內人士給企業(yè)用戶的一些忠告，也是一點建議。但是，在大數據剛剛興起之時，很多企業(yè)用戶依然看輕，認為大數據不過是一種籠統(tǒng)的概念，根本就沒有什么作用。

    也正是這種態(tài)度，導致目前國內大數據分析方面的發(fā)展始終不給力。業(yè)內人士指出，在過去新興的技術往往需要十年左右的時間才能發(fā)展起來，而在現在，只需要幾個月甚至是幾周的時間，就會迅速蔓延，成為一種趨勢，數據分析也是如此。


    在人們的傳統(tǒng)理念當中，數據分析要先做一個數據集，然后導入數據之后在分析，而現在，也確實是先收集數據，只不過是比以往省了一步，不需要再做數據模型，只需要收集數據，存入倉庫當中即可。這個倉庫就是大數據湖泊，是為數據分析是提供數據分析的工具，數據分析師能夠通過這個了解這是什么數據，有什么作用，能帶來什么價值。


    業(yè)內人士還認為，運用數據倉庫對數據進行存儲，能夠進一步加強數據分析的效果。因為這是一個遞增、有機的數據庫，每天數據信息都會更新，各種有價值的信息也會融入其中，數據分析師只需要從中挖掘出有價值的內容即可。


    另外，擁有大數據湖泊還有一個好處就是內容豐富，既有用戶點擊的數據，也有第三方以及企業(yè)的數據，多種數據集合在一起，可以讓數據分析師有效的利用起來。


    建立數據湖泊，不僅僅是為了更好的分析數據，更是為了決策和解決企業(yè)問題。企業(yè)出現問題，很多解決方法都能從數據中找到。比如產品銷售出現問題，從用戶的行為、習慣以及風土人情、天氣變化等就能找出原因，而這些就是大數據，是數據湖泊中需要存入的內容。


    現在的數據分析還存在很多不足，而數據分析人才數量也非常少，這也導致我國數據分析的發(fā)展步伐緩慢。因而，在未來，不僅要提升數據分析的價值、監(jiān)控、加密以及安全性，同時還要大力培養(yǎng)數據分析人才，讓我們的數據分析發(fā)展更加快速。

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