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阿里云如何解决EB级大数据分析难题?

发布百知教育 来源:学习课程 2019-11-29

从互联网到大数据,已经进入了一个新的时代,随着大数据愈演愈烈,大数据分析也变成大数据技术中不可或缺的一环。


目前,市场上数据分析人才的缺口很大,调查显示,近 60% 的企业已成立数据分析相关部门,超过 1/3 的企业已经将大数据分析应用于其日常运营和销售中。


那么,大数据分析究竟是什么呢?总的来说,大数据分析大致分为以下五个方面:


1

可视化分析


对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点。


2

数据挖掘算法


大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身所具备的特点。


另外,也是因为有这些数据挖掘的算法,才能更高效的处理大数据。


3

预测性分析能力


大数据分析最终落地的领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘其特点,通过科学的建立模型,便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。


4

语义引擎


大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入语义入手,分析、判断用户需求,从而更好的满足用户需求以及匹配相对应的广告。


5

数据质量和数据管理


大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实性和数据价值。


虽然大数据分析可以有效提升数据利用率,但是,和大多数顶层技术一样,大数据分析也存在着不易解决的难题。


1

数据存储问题


随着技术不断发展,数据量从 TB 上升至 PB,EB 量级,如果还用传统的数据存储方式,定会给大数据分析造成诸多不便,这就需要借助数据的动态处理技术,即随着数据的规律性变更和显示需求,对数据进行非定期的处理。


同时,数量极大的数据不能直接使用传统的结构化数据库进行存储。


2

分析资源调度问题


大数据产生的时间点和数据量都是很难计算的,这就是大数据的一大特点——不确定性。


所以我们需要确立一种动态的响应机制,对有限的计算、存储资源进行合理的配置及调度。


另外,如何以最小的成本获得最理想的分析结果也是需要考虑的问题。


3

专业的分析工具


在发展数据分析技术的同时,传统的软件工具不再适用,而且,目前人类科技尚不成熟,距离开发出能够满足大数据分析需求的通用软件还有一定距离。


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注释:本文来自公众号51CTO技术栈 


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