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因为大数据平台常常需要数据库来存放和转换数据。
4、含有数学/统计学、机器学习、数据挖掘领域专业知识。
一个企业成功不是由数据量决定,而是由能否成功从大数据中发觉和抽取有用知识模式和关系决定,然后用这些有价值信息发明出有价值产品。
统计学、机器学习和数据挖掘能够很好用于了解数据和发掘数据价值。
自然,为了成功数据分析者必需含有这些领域专门知识。
会使用部分数据挖掘工具或平台(比如:
R,Excel,SPSSandSAS)是最好,能够《TopAnalyticsandbigdatasoftwaretools》这本书。
5、熟练应用自然语言处理软件或工具。
大数据内容大全部来自于文本文件、新闻、社交媒体和汇报、提议书等等。
所以了解和掌握最少一个自然语言处理软件或工具对于做一个成功分析者起着决定性作用。
6、应用最少一个数据可视化工具。
为了更有效演示数据存在模式和关系,能应用好数据可视化工具无疑是对数据分析员一个加分。
这里有20款数据可视化工具链接。
创新——好奇
伴随数据改变速度加紧,常常也会有新发觉和问题出现,数据分析员应该对那些改变敏感、对新发觉好奇,而且找出应对新问题方法。
她/她也要热情立即相互沟通,从新问题中探索新产品思绪和处理方案,成为产品创新驾驭者。
商业技能
首先,数据分析员多元化性质决定了数据分析员要好很强沟通能力,在企业里数据分析员必需和不一样人沟通,其中包含:
沟通和了解业务需求、应用程序要求、把数据模式和关系翻译给市场部、产品开发组和企业高管看。
对于企业来说有效沟通是立即采取行动应对大数据新发觉关键。
数据分析员应该是能联络全部,很好沟通者。
第二、数据分析员要含有良好计划和组织能力。
这么她/她才能巧妙地处理多个任务、树立正确优先次序、确保按时完成任务。
第三,数据分析员应该含有说服力、激情、和演讲能力。
才能引导大家基于数据发觉做出正确决定,让大家相信新发觉价值。
数据分析员在某种意义上说是领导者,驱动产品创新。
全部这些大数据性质决定了数据分析员该含有技巧和她们在企业中饰演角色。
盘点大数据分析十二大杀手锏
分类:
BI
MapReduce-11-1913:
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当数据以成百上千TB不停增加时候,我们需要一个独特技术来应对这种前所未有挑战。
大数据分析迎来大时代
全球各行各业组织机构已经意识到,最正确商务决议来自于事实,而不是凭空臆想。
这也就意味着,她们需要在内部交易系统历史信息之外,采取基于数据分析决议模型和技术支持。
互联网点击数据、传感数据、日志文件、含有丰富地理空间信息移动数据和包含网络各类评论,成为了海量信息多个形式。
极具挑战性是,传统数据库布署不能处理数TB数据,也不能很好支持高等级数据分析。
在过去十几年中,大规模并行处理(MPP)平台和列存放数据库开启了新一轮数据分析史上革命。
而且多年来技术不停发展,我们开始看到,技术升级带来已知架构之间界限变得愈加模糊。
更为关键是,开始逐步出现了处理半结构化和非结构化信息NoSQL等平台。
本文中,我们将向大家介绍迄今为止,包含EMCGreenplum、Hadoop和MapReduce等提供大数据分析产品。
另外,惠普前段时间收购实时分析平台Vertica、IBM独立基于DB2智能分析系统和Netezza相关产品。
当然,也有微软ParallelDataWarehouse、SAP旗下企业SybaseSybaseIQ数据仓库分析工具等。
下面,就让我们来了解业界大数据分析这十二大产品:
1.模块化EMCAppliance处理多个数据类型
EMC收购了Greenplum,随即,利用EMC本身存放硬件和支持复制和备份功效Greenplum大规模并行处理(MPP)数据库,推出了EMCGreenplumDataComputingAppliance(DCA)。
经过和SAS和MapR等合作伙伴,DCA扩大了对Greenplum数据库支持。
支持大数据分析EMCAppliance
今年5月,EMC推出了自己Hadoop软件工具,而且该企业还承诺,今年秋季公布模块化DCA将支持GreenplumSQL/关系型数据库,Hadoop布署也能在一样设备上得到支持。
借助Hadoop,EMC能够处理诸如网络点击数据、非结构数据等真正大数据分析困难。
模块化DCA也能够在一样设备上支持长久保留高容量存放模块,从而满足监测需求。
2.Hadoop和MapReduce提炼大数据
Hadoop是一个开放源码分布式数据处理系统架构,关键面向存放和处理结构化、半结构化或非结构化、真正意义上大数据(通常成百上千TB甚至PB等级数据)应用。
网络点击和社交媒体分析应用,正在极大地推进应用需求。
Hadoop提供MapReduce(和其它部分环境)是处理大数据集理想处理方案。
MapReduce能将大数据问题分解成多个子问题,将它们分配到成百上千个处理节点之上,然后将结果聚集到一个小数据集当中,从而更轻易分析得出最终结果。
MapReduce结构图
Hadoop能够运行在低成本硬件产品之上,经过扩展能够成为商业存放和数据分析替换方案。
它已经成为很多互联网巨头,比如AOL、eHarmony(美国在线聚会网站)、易趣、Facebook、Twitter和Netflix大数据分析关键处理方案。
也有更多传统巨头企业比如摩根大通银行,也正在考虑采取这一处理方案。
3.惠普Vertica电子商务分析
今年二月被惠普收购Vertica,是能提供高效数据存放和快速查询列存放数据库实时分析平台。
相比传统关系数据库,更低维护和运行成本,就能够取得愈加快速布署、运行和维护。
该数据库还支持大规模并行处理(MPP)。
在收购以后,惠普随即推出了基于x86硬件HPVertica。
经过MPP扩展性能够让Vertica为高端数字营销、电子商务用户(比如AOL、Twitter、Groupon)分析处理数据达成PB级。
惠普Vertica实时分析平台
其实,早在惠普收购之前,Vertica就推出有包含内存、闪存快速分析等一系列创新产品。
它是首个新增Hadoop链接支持用户管理关系型数据产品之一,也是首个基于云布署风险产品平台之一。
现在,Vertica支持惠普云服务自动化处理方案。
4.IBM提供运维和分析数据仓库
去年,IBM推出了基于DB2SmartAnalyticSystem(图中左侧),那么它为何还要收购另外Netezza方案平台呢?
因为前者是含有高扩展性企业数据仓库平台,能够支持成千上万用户和各类应用操作。
比如,呼叫中心通常拥有大量雇员需要快速回拨用户历史通话统计。
SmartAnalyticSystem提供了整合信息DB2数据库,预配置CognosBI软件模块,能够在IBMPowerSystem(RISC或X86架构)上运行。
SmartAnalyticSystem及Netezza
Netezza致力于为数字化营销企业、电信、和其它挖掘成百上千TB甚至PB等级数据企业,提供高可扩展分析应用处理方案。
IBMNetezzaTwinFin数据仓库设备,支持大规模并行处理,能够在一天时间内布署完成。
Netezza支持多个语言和方法进行数据库分析,其中包含Java、C、C++、Python和MapReduce。
和此同时,它还支持如SAS,IBMSPSS使用矩阵操作方法和R编程语言。
IBMNetezza最近增加了一个高容量长久存档设备以满足更多要求。
5.Infobright降低DBA工作量和查询时间
Infobright列存放数据库,意在为数十TB等级数据提供各类分析服务。
而这一块也正是甲骨文和微软SQLServer关键市场之一。
InfoBright还表示,建立在MySQL基础之上数据库也提供了另外一个选择,它专门针对分析应用、低成本简化劳动力工作、交付高性能服务进行设计。
列存放数据库能够自动创建索引,而且无需进行数据分区和DBA调整。
相比传统数据库,它能够降低90%人工工作量,而且由于其采取高数据压缩,在数据库许可和存放等方面开支也能够降低二分之一。
KnowledgeGrid查询引擎
InfoBright最新4.0版本产品,新增了一个DomainExpert功效。
企业用户能够借此忽略不停反复那些数据,比如邮箱地址、URL和IP地址。
和此同时,企业还能够增加和呼叫统计、业务交易或地理位置信息相关数据。
KowledgeGrid查询引擎则能够帮助过滤那些静态数据而只关注那些改变数据。
也就是说,它能够帮助节省数据查询时间,因为那些无关数据无需进行解压缩和筛选。
6.Kognitio提供三倍速度和虚拟多维数据集
Kognitio是一家本身不生产硬件产品数据库厂商,它看到了用户对快速布署广泛爱好和市场需求,推出了在惠普、IBM硬件产品上预配置有WX2数据库Lakes、Rivers和Rapids处理方案。
Lakes能够以低成本、10TB数据存放和每个模块48个运算关键提供大容量存放服务。
电信或金融服务企业,能够使用这种配置来扫描大量分支结构多种信息统计。
Rivers则提供了容量和速度之间平衡,预配置为2.5TB存放容量,它每个模块拥有48个运算关键。
而追求查询性能Rapids,其预配置提供有96个运算关键,每个模块仅仅为1.5TB。
该产品方案关键针对金融企业在算法交易或其它高性能要求方面需求。
Kognitio基于内存运算数据仓库和数据分析
今年,Kognitio新增了一个虚拟化OLAP风格Pablo分析引擎。
它提供了灵活、为企业用户进行分析处理方案。
用户可升级选择WX2构建一个虚拟多维数据集。
所以,WX2数据库中任何一个维度数据全部可在内存中用于快速分析。
这种分析前端接口是我们常见MicrosoftExcel。
7.微软SQLServer新增PDW功效
今年年初微软公布SQLServerR2ParallelDataWarehouse(PDW,并行数据仓库),一改以往SQLServer布署时间需要花费两年半时间历史,它能够帮助用户扩展布署数百TB等级数据分析处理方案。
支持这一产品包含有合作伙伴惠普硬件平台。
公布之初,即使微软官网提供有让利折扣,但PDW售价仍超出13000美元/TB(用户和硬件访问量)。
SQLServerPDW
和很多产品一样,PDW使用了大规模并行处理来支持高扩展性,但微软进入这一市场实属“姗姗来迟”,而且在一定程度上说,数据仓库分析和内存分析计算市场落下了后腿。
现在,微软寄期望于其整体数据库平台在市场上带来差异化竞争力。
这意味着,全部沿袭了基于微软平台数据和数据管理,将被广泛应用在信息集成领域——ReportingandAnalysisServices,而这一切全部基于SQLServer数据库。
微软在今年10月12日经过推出ApacheHadoop和相关SQLAzureHadoop服务,宣告进入大数据领域。
Azure服务将在底亮相,而对应当地配套软件要在明年上六个月推出,现在也不清楚微软是否会和其它硬件合作伙伴或相关大数据设备厂商合作。
8.甲骨文讲述EngineeredSystems小说
甲骨文表示,Exadata(图中左侧)是迄今以来公布产品中最为成功产品,自从推出以来,已经拥有超出1000名用户。
而engineeredsystem使得甲骨文11g数据库,能够支持基于X86数据处理和磁盘存放层,其闪存缓存也使得能够实现超快速查询处理。
它既可应用在任意事务环境中,也能够应用在数据仓库(但不能同时进行)。
Exadata混合柱状压缩能够实现列存放数据库一些高效率特点,提供高达10:
1压缩比,而大部分行存放数据库平均压缩比为4:
1。
甲骨文在9月经过宣告OracleSuperCluster(图中右侧),扩展了engineeredsystems产品家族。
它采取了最新SunSparcT-4芯片。
SuperCluster支持全机架/半机架配置,而且用户能够在半机架容量基础上进行扩容。
满额配置提供有1200个CPU线程,4TB内存,97TB至198TB磁盘存放,8.66TB闪存。
甲骨文大数据分析系统设施
甲骨文声称,SuperCluster事务处理和数据仓库性能相比传统服务器架构能分别带来10倍和50倍速度提升。
但作为一个专有Unix机器,甲骨文想经过SuperCluster,在面向x86硬件数据仓库布署迁移大潮中力挽狂澜。
甲骨文Exadata和Exalogic全部基于x86架构而且运行Linux系统。
在十月召开OracleOpenWorld中,甲骨文宣告将新增一个分布式pacheHadoop软件和相关大数据设备。
甲骨文也计划推出一个独立基于开源BerkeleyDB产品NoSQL。
9.ParAccel大打列存放、MPP和数据库分析组合拳
ParAccel是ParAccelAnalyticDatabase(PADB)开发厂商——提供快速、选择性查询和列存放数据库,并基于大规模并行处理优势特点产品。
该公式表示,其平台支持一系列针对多种复杂、优异应用工作负载汇报和分析。
ParAccel大数据处理方案
内置分析算法能够为分析师提供高级数学运算、数据统计、和数据挖掘等多种功效,同时,它还提供一个开放API,能够扩展数据库多种数据处理能力和第三方分析应用。
Tablefunctions被用来传送和接收第三方和采取C、C++等编写定制算法数据结果。
ParAccel和FuzzyLogix——一家提供多种描述统计学、统计试验模拟和模式识别功效库功效服务商。
另外,Tablefunctions还支持MapReduce和广泛应用在金融服务700多个分析技术。
10.Sybase推进IQ列存放数据库
SAP旗下Sybase是列存放数据库管理系统首批厂商,而且现在仍然是拥有多个用户畅销厂商。
今年夏天推出了SybaseIQ15.3版本,该版本产品能够处理更多数据和更多数据类型,也能胜任更多查询,当然这关键得益于其包含了一个名叫PlexQ大规模并行处理功效。
基于MPP大规模并行处理PlexQ分布式查询平台,经过将任务分散到网格配置中多台计算机,加速了高度复杂查询。
有报道说,它能提供比现有IQ布署快12倍交付能力。
SybaseIQ
为了支持不一样分析,15.3版本产品增加了分布式处理功效,来实施PlexQ网格中跨CPU查询服务。
为了确保实现最快速度查询,PlexQ包含了一个逻辑服务器——让管理员对PlexQ网格物理服务器组成虚拟群集,方便优化分析工作负载、用户需求和应用程序。
SybaseIQ和其它大多数支持MPP功效产品之间区分关键在于,它采取了全共享方法。
全共享缺点是CPU会争相访问共享存放(通常是SAN),而这会降低查询性能。
不过Sybase坚持认为,从优化查询角度来说全共享会愈加灵活,因为全部CPU全部会访问全部数据。
所以,我们能够对某个特定查询尽可能多(或少)地分配计算资源。
11.Teradata从EDWs跨入大规模分析领域
一旦成为企业级数据仓库(EDW)宣传者,多年来Teradata就已经放松了扩展Teradata数据库产品家族步伐。
该企业高性能、高容量产品被广泛采取和复制,因为其中包含了很多企业工作量管理功效模块,包含虚拟OLAP(三维立体式)分析模型。
Teradata在数据库分析领域不停推陈出新,但在结构化数据、半结构化数据和大部分非结构化数据领域几乎没有很大结果。
这也就是为何该企业要收购AsterData——一家提供SQL-MapReduce框架企业。
MapReduce处理拥有广泛市场需求,因为存在着大量互联网点击数据、传感数据和社交媒体内容。
Teradata平台产品家族
Teradata日前宣告了一项AsterDataMapReduce产品计划,它建立在以往产品一样硬件平台之上,而且在Teradata和AsterData之间新增了两种集成方法。
经过收购,Teradata打破了在数据仓储业被认为最广泛、最具扩展性界限。
12.1010data提供基于云计算大数据分析
正如标题所说,1010data能够提供基于云计算大数据分析平台。
很大数据库平台供给商提供基于云沙箱测试和开发环境,但1010data管理数据库服务,关键针对将整个工作负载迁移到云全过程。
该服务支持一个提供“丰富而又高级内置分析功效”,其中包含有估计分析。
其一大卖点是服务包含了数据建模和设计、信息集成和数据转换。
1010data提供基于云计算大数据分析
其用户包含有对冲基金、全球各大银行、证券交易商,零售商和包装消费品企业。
何谓大数据?
大数据,也就是国外常说BigData。
IBM把大数据概括成了三个V,即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)。
这些特点也反应了大数据所潜藏价值(Value),我们也能够认为,四个V高度概括了大数据基础特征。
业界比较一致对大数据定义是:
大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理数据集合。
大数据时代分析技术怎样进化
-06-1907:
30比特网袁斌
关键字:
FICO
大数据
费埃哲
当你在应用信用卡进行交易时,你可能没有意识到,这笔交易是否成功,是由费埃哲(FICO)企业产品在后台进行智能判定和监测。
现在,费埃哲企业Falcon处理方案在帮助用户监控全球2/3信用卡交易,并从中分辨欺诈活动。
显然,这是一个很经典大数据应用——银行天天信用卡交易数全部是一个天文数字,怎样有效处理和判别这些数据,帮助企业做出正确决议?
在非结构化数据汹涌增加今天,费埃哲企业又是怎样判定大数据时代分析技术进展?
日前,比特网记者采访了费埃哲(FICO)企业首席实施官WillLansing先生。
费埃哲(FICO)企业首席实施官WillLansing先生
问:
大数据对软件和硬件全部有很强挑战,所以现在业界有一个趋势,要做软硬件结合,以更紧密一体机形式来提供分析服务。
最经典产品,比如甲骨文企业Exalytics系统。
那么,您是怎样看待这一趋势?
费埃哲企业会怎样愈加好地和硬件进行优化整合?
答:
这是一个很好问题。
就费埃哲企业而言,基础架构并不是我们专长,所以我们要和我们用户去合作。
现在,我们有部分合作方法是基于SaaS,也有部分是基于其它各类处理方案。
费埃哲企业并不强制用户使用某种特定基础架构来运行我们应用、捕捉应用数据,而是在用户现有基础架构运行优化、进行合作。
实际上,费埃哲企业也在和部分试验室合作,比如Cloudera,借此来拓展我们能力,消除我们(对硬件基础设施在了解上)不足。
在大数据分析方面,数学模型很关键。
我们知道,费埃哲企业在金融领域有很深积累。
那么,这种积累怎样推广到其它行业?
费埃哲企业在垂直行业已经有很长时间积累了,这也是我们能够将业务拓展到非金融行业一大原因。
我们企业很擅长分析部分复杂、困难问题,这些分析技巧不仅适适用于金融行业,也适适用于其它多个行业。
比如,我们对于用户行为了解,就不局限于金融行业,还包含保险行业和零售行业。
在保险行业当中,一些欺诈行为和在银行业当中信用卡欺诈用户行为是很类似。
而在营销处理方案方面,很多零售行业用户行为和银行用户行为也很近似。
所以,我们在金融行业用户管理经验,也能够应用到零售行业。
以费埃哲企业在中国业务发展为例,银行业务是最传统领域。
但从十二个月前开始,费埃哲就开始把我们成熟技术推向保险领域,帮助保险企业做理赔反欺诈。
尽管保险行业业务特点跟银行不太一样,但我们技术是一样适用,而且我们在国外保险行业也有所积累。
所以,费埃哲在中国保险理赔反欺诈案例就很成功——用户回访时,她们表示,现在能够经过数据分析,实时抓住大批量理赔欺诈。
我们也注意到,您提到了信用卡反欺诈这个大数据应用。
但相对而言,这全部是针对结构化数据,针对邮件、文本这些非结构化数据,费埃哲企业将采取哪些处理方案去处理?
大数据定义当中,包含3个V(高容量、高速度、多类型)。
即使费埃哲信用卡反欺诈处理方案只是针对结构化数据,但我们已经能够处理大容量数据和高速数据。
到现在为止,我们还是采取相对传统方法,将数据简化到一个智能、可操作层面,然后基于这些数据来做出快速决议。
尽管我们现在只能做到这三个V当中两个,但我们很靠近完美地来处理这个问题。
伴随基础架构不停完善和演进,费埃哲处理方案也会发生改变。
在数据爆发时代,我们进行数据分析方法需要改变吗?
我们相关大数据绝大多数讨论全部集中在数据规模,并没有对应关注在数据分析方法改变。
“数据流”分析对于FICO并不陌生,其中最好应用莫过于我们反欺诈处理方案——FICOFalconFraudManager。
Falcon模型依靠交易特征,它概括了数据在交易过程中特征,方便计算相关欺诈特点变量,而不依靠由此生成现有数据。
我们在数据流特征分析领域不停推进创新,尤其在反欺诈领域。
这些创新技术包含:
全球智能特征识别技术。
它能够自动发觉银行卡交易、ATM和商户交易中不正常行为。
再比如FICO企业开发自我校正分析技术,它能够伴随用户行为模式改变,服务渠道改变而改善侦测正确性。
另一个由大数据带来改变是分析必需降低对于固有数据依靠。
分析模型将能够依据数据流中动态数据自我调整。
为了应对不停增加数据流中动态数据,我们集中研发了自我学习部分技术,包含:
自适应分析和自我矫正分析技术。
我们坚信这些关键技术将填补传统方法不足。
自学习技术甚至将可能在一
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