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大數據和數據分析究竟是什么?

2017-10-06 10:15:26來源:ITStar 編輯:一不做 關鍵詞:深度學習大數據數據分析閱讀量:32676

導讀:深度學習是基于神經網絡的機器學習形式。深度學習有助于從大量非結構化數據中識別特定的興趣項目。
  【中國智能制造網 技術前沿】深度學習是基于神經網絡的機器學習形式。深度學習有助于從大量非結構化數據中識別特定的興趣項目。從大量的結構化和非結構化數據中學習是非常有用的。因此,企業和組織應該更多地關注深度學習算法來應對數據的大量涌入。
 
  對于這一問題,答案是多種多樣的,此文分別從實踐者,觀察者和預言者三種角度來分析,看完會對您有所啟發。
 
  觀點1,實踐者的角度來看:
 
  大數據 - 表示數據的幾個維度 - 可用數據的多樣性,速度,體積和可信度。此外,大數據相關技術使我們能夠處理和存儲4V的一個或所有特性。
 
  數據分析 - 通常意味著探索性數據分析,可視化和報告。我們可以使用大數據或典型數據來了解和探索數據,并更好地了解上下文?;蚧卮饚讉€商業問題。
 
  數據科學或更早的業務分析 - 讓我們建立統計學,數學和機器學習模型,以獲得更好的業務成果。我們可以使用大數據來做到這一點。
 
  觀點2,實踐者的角度來看:
 
  大數據只不過是非結構化數據的收集。這些數據不是特定的格式,因為它的數據集大小通常是巨大的 - 測量數十TB,有時跨越PB的門檻。大數據術語之前是使用數據庫管理系統(DBMS)進行管理的非常大的數據庫(VLDB)。
 
  大數據分析是檢查大量和多樣化數據集(即大數據)的過程,以發現隱藏模式,未知相關性,市場趨勢,客戶偏好和其他有用信息,可幫助組織做出更明智的業務決策。由專業分析系統和軟件驅動,大數據分析可以指出各種業務收益,包括新的收入機會,更有效的營銷,更好的客戶服務,提高運營效率以及競爭對手的競爭優勢。
 
  雖然這些定義可能聽起來很簡單,但它們是相當復雜的領域。大數據和分析涉及很多步驟和技術。其中一些是數據采集,出生的數字數據,出生的模擬數據,非關系數據庫,內存數據庫系統,混合數據存儲和處理系統 - Apache Hadoop和數據挖掘。
 
  此外,使用彈性搜索,變得更加容易理解大數據。它用于網頁搜索,日志分析和大數據分析。還有許多其他工具,但Elasticsearch更受歡迎,因為它易于安裝,擴展到數百個節點,沒有額外的軟件,并且由于其內置的REST API而易于使用。
 
  Google的AlphaGo計算機在Go游戲中擊敗了世界Lee Se-dol,Data已經成為新的貨幣,政府已經開始大力投資智慧城市。圍繞大數據的炒作終于結束了,在2017年的今年,我們可以預期數據在數量和種類上都會大幅增長。
 
  觀點3,預言者角度分析:
 
  HADOOP將成為WIDESPREAD
 
  今年,我們將看到Hadoop采用的激增以及組織的其他相關解決方案。隨著Hadoop的采用,任何規模的組織都可以使用分析來處理大量和多種數據。采用更的數據庫,如MemSQL,Exasol等,已經成為組織成功的關鍵。
 
  IOT,云和大數據的收斂
 
  隨著幾個互聯網連接的IoT設備的出現,大量的結構化和非結構化數據的涌入。這些數據中的大部分部署在云服務中。該數據將駐留在包括Hadoop集群到NoSQL數據庫的幾個關系和非關系系統中。云遷移注意事項
 
  混合現實
 
  混合現實將改善數據可視化AR和VR在過去幾年中贏得了客戶的極大的關注。隨著神奇寶貝的推出,增強現實在幾個星期內就已經獲得了大約1億用戶。雖然AR或VR可能對大公司來說可能不是很有用,但混合現實的概念可能非常好?;旌犀F實將虛擬世界與現實世界結合起來,像微軟組織這樣的設備已經在吸引人?;旌犀F實將為組織提供更好的執行任務以及更好地了解數據的巨大機會。chatbots上升的前五大平臺
 
  深度學習
 
  深度學習是基于神經網絡的機器學習形式。深度學習有助于從大量非結構化數據中識別特定的興趣項目。從大量的結構化和非結構化數據中學習是非常有用的。因此,企業和組織應該更多地關注深度學習算法來應對數據的大量涌入。
 
  數據虛擬化
 
  今年數據虛擬化將呈現強勁勢頭。數據虛擬化能夠從大量數據中解鎖隱藏的概念和結論。它還允許企業和組織隨時檢索和操縱數據。
 
  結論
 
  如前所述,今年將是一個令人興奮的一年,大數據和分析系統將成為組織的首要任務。這些系統預計運作良好,履行對企業價值的承諾。
 
  (原標題:關于什么是大數據和數據分析?)
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