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大數(shù)據(jù)時(shí)代CIO需練五種硬功_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-03-11
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大數(shù)據(jù)時(shí)代CIO需練五種硬功_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)


目前，大數(shù)據(jù)仍然不算普及，但并不代表大數(shù)據(jù)是沒有意義的技術(shù)，其價(jià)值及分析結(jié)果已經(jīng)令很多企業(yè)家垂青。企業(yè)都在開始嘗試?yán)么髷?shù)據(jù)來增強(qiáng)自己的企業(yè)業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力，但是對(duì)于大數(shù)據(jù)分析行業(yè)來說，這技術(shù)仍然處于快速成長(zhǎng)的初期，這領(lǐng)域仍有很多未定型的技術(shù)範(fàn)疇，潛能可謂無法預(yù)視?，F(xiàn)在企業(yè)最想知道的，應(yīng)該是緊貼發(fā)展趨勢(shì)吧。以下有五項(xiàng)技術(shù)趨勢(shì)，CIO會(huì)更了解如何時(shí)署合適自身業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)方案：

　　1.基于云的大數(shù)據(jù)分析

　　Hadoop是用于處理大型資料集的一個(gè)框架和一組工具，這個(gè)最初設(shè)計(jì)在物理機(jī)上工作，但是目前這種現(xiàn)象已經(jīng)改變，越來越多的基于云的數(shù)據(jù)處理技術(shù)出現(xiàn)，例如Amazon AWS的Elastic MapReduce (EMR)，Google BigQuery中的資料分析服務(wù)，IBM的Bluemix云平臺(tái)等等，這些都是基于云的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

　　就目前而言，大數(shù)據(jù)的分析工作正開始向公用云遷移，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析需要一個(gè)安全、穩(wěn)定、可靠的審計(jì)環(huán)境。目前已經(jīng)有很多公司開始跟云服務(wù)公司合作，希望得到一個(gè)能夠橫跨多個(gè)部門的云平臺(tái)來支援公司的業(yè)務(wù)資料分析。隨著云平臺(tái)成本的降低，這個(gè)趨勢(shì)將越發(fā)明顯，部署大數(shù)據(jù)已經(jīng)不再是大企業(yè)專利。

　　2.Hadoop：新的企業(yè)資料作業(yè)系統(tǒng)

　　Hadoop分散式的分析框架，如今正在演變成分散式資源管理器，它可能將是資料分析的一個(gè)通用作業(yè)系統(tǒng)。有了這些系統(tǒng)，你可以將不同的資料操作和分析操作插入到Hadoop分散式存儲(chǔ)系統(tǒng)中來執(zhí)行。由于SQL、MapReduce，在記憶體中，串流處理、圖形分析和其他類型的工作負(fù)載都能夠在 Hadoop上有足夠的性能運(yùn)行，越來越多的企業(yè)將會(huì)使用的Hadoop作為企業(yè)資料中心。

　　3.更多的預(yù)測(cè)分析

　　隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，分析師不僅會(huì)累積更多的數(shù)據(jù)一起工作，而且還將處理大量許多屬性的工具。但是隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展，針對(duì)舊資料的分析更多的是為了提供預(yù)測(cè)的功能，畢竟人們更希望利用已有的資料來對(duì)未來預(yù)測(cè)有利的用途。

　　4.更多，更好的NoSQL

　　替代傳統(tǒng)的基于SQL的Relational Database的產(chǎn)品被稱為NoSQL，如今開始在特定種類的分析應(yīng)用程式中普及。以這一增長(zhǎng)趨勢(shì)估計(jì)，預(yù)計(jì)未來將有15至20個(gè)開源的NoSQL資料庫(kù)共同存在，他們各自有專長(zhǎng)，這些資料庫(kù)會(huì)得到快速的發(fā)展。文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)

　　5.在記憶體分析

　　使用記憶體來加快分析處理的技術(shù)如今越來越受歡迎，實(shí)時(shí)分析是很多企業(yè)使用者都喜歡的產(chǎn)品，目前很多基于記憶體的分析管理工具以及出現(xiàn)，其中以亞馬遜的HANA一體機(jī)尤為明顯。

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