大數據科技項目
⑴ 如何選擇大數據分析項目技術
越來越多的企業開始關注BI和分析供應商，希望可以解決大數據環境中的業務問題。不幸的是，要在大數據中獲得可見性是說起來容易做起來難。而且，隨著供應商不斷攻破大數據分析項目的各種難題，投放到市場的產品種類越來越繁多，企業要想選擇最能滿足他們需求的一款產品也相當不易。 這樣說來大數據就等於數據管理和數據分析，漏掉了關於大數據所面臨的業務挑戰中很重要的一個方面--復雜度。例如，大數據部署經常涉及到各方面信息，包括來自社交媒體網路、電子郵件、感測器、Web活動日誌以及其它數據源的信息等，這些數據很可能與傳統的數據倉庫系統不兼容。 在許多情況下，所有分離的數據都需要整合，以便在更廣泛的層面上產生影響。這可能對業務規則、表連接和大數據分析系統的其它組件關系重大。在考慮存儲和查詢管理的時候，大數據由於其復雜度，與傳統數據完全不同；正因為如此，分析資料庫和數據分析軟體供應商不得不加快腳步幫助公司處理大數據問題。 理解大數據是評估技術需求和實施大數據分析規劃的第一步，然後根據日益龐大和多樣化的數據集，理解市場、理解企業在實現商業價值與發揮競爭優勢中所遇到的阻礙因素。 大數據分析項目的重大議程 當然，許多企業一直擁有大數據集。但是現在，越來越多的企業存儲的信息量就算不是PB級，起碼也有TB量級。此外，他們希望每天能分析幾次關鍵數據，甚至是實時分析；而傳統BI流程對歷史數據進行分析的頻率是以周或月為單位的。越來越多復雜查詢的處理帶來了各種不同的數據集，其中有可能包含來自企業資源計劃（ERP）系統和客戶關系管理（CRM）系統交易數據、社交媒介和地理空間數據，還有內部文檔和其它格式信息等等。越來越多的公司也會想給企業客戶提供自助服務的BI功能，讓對分析結果的理解變得容易一些。 所有這一切都涉及到大數據分析戰略，而且技術供應商處理這些需求的方式是多種多樣的。許多資料庫和數據倉庫供應商都在關注及時處理大量復雜數據的能力。有的用列式數據存儲來實現更快速的查詢，有的提供內建的查詢優化器，有的增加對Hadoop和MapRece這類開源技術的支持功能。 內存分析工具可能對分析處理速度的提升有所幫助，因為它能減少磁碟數據轉換的需求；而數據虛擬化軟體和其它實時數據集成技術可對運行中不同數據源的信息進行收集。對於垂直市場而言，現成的分析應用程序都是專門為其定製的，因為諸如電信、金融服務和網路游戲這些行業都必須處理大數據。當公司管理人員和業務經理需要查看大數據分析查詢結果時，數據可視化工具可以簡化其流程。 在數據和分析需求方面符合以上分類描述的企業，在制定實施方案、對大數據基礎設施進行選型之前，需要考慮以下問題： 數據及時性（並不是所有資料庫都支持實時數據可用性） 各種數據源需要與數據關聯性和業務規則復雜度進行鏈接，以獲得一個包含企業績效、銷售機會、客戶行為、風險因素和其它業務指標的全面視圖。 這些因素並不能從根本上影響需求的規劃，但是它們可以幫助企業部署大數據分析系統、選擇最為合適的技術。
⑵ 大數據技術有哪些
大數據技術的體系龐大且復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
⑶ 大數據技術的應用項目類型
1、探索交易周期
那些做電子商務的公司想當然地認為，裝幾個工具就能掌握網頁訪客從銷售到付款的成交情況。但是很多公司處理的數據集遠遠不止網頁成交率，而且這些數據集主要來自經銷商。
2、挖掘潛在客戶
很多公司都想知道你在做什麼，然後再根據你的活動情況向你推銷產品。例如，你手機上可能裝了一個提供遙測數據的app，這樣公司就會知道你在商場的哪個位置。憑借這些大數據，他們就能預測你在任意時刻的購買需求。
3、衡量營銷效果
營銷人員做事講求效益，他們想知道具體要做哪些事情，以及這些事情對KPI有何影響。從本質上說，這又是一個BI項目，而且往往涉及到大量的變更數據捕獲(CDC)和ETL數據整合工作。他們測量的實際KPI變化很大，有時還涉及到Kylin或Greenplum等工具中的資料庫。至於其他情況，可能屬於下一個類別——社交媒體。
4、測量社交媒體熱度
通常，公眾會在公開或半公開的社交網路上談論你(或你的公司)。在這些地方你可以獲取很多有用的信息，比如大家怎麼看待你的品牌，你的營銷活動是否有成效。既然美國地震勘探局可以通過Twitter探測到地震和震級，那麼你也可以通過這樣的平台了解剛推出的廣告活動效果如何。隨著越來越多的專業社交平台出現，對於某些垂直行業而言，其數據採集范圍遠遠不止Twitter和Facebook。
5、專攻日誌文件
無論是為了入侵檢測還是應對安全審計，你都需要捕獲並收集日誌文件並使其可檢索。在這一領域，Splunk無疑大賺了一筆。當然，在大數據中還有其他更靈活的選擇。
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⑷ 大數據技術有哪些 核心技術是什麼
這個只能說主流技術吧，不能說核心技術；現在國內很多公司大數據方面的主要內使用時Hadoop生態圈內的技容術，比如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark 、hive、Hbase ,這些事使用比較多的，並不是說就只有這些技術，而且只是應用技術方便的，還有數據分析方向的等等。所以你這個問題首先就有問題，大數據是一個方向領域，就好比你問飲食是什麼，飲食有哪些方面一樣。
⑸ 關於什麼是大數據科技
您好！大數據科技是指需要的信息處理模式才能具有更強的決策力，洞察發現力和流程優化能力的海量，高增長率和多樣化的信息資源。
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⑹ 大數據技術有哪些
大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。
大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。
六、大數據展現與應用技術
大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。
⑺ 大數據技術包括哪些
大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。
1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。
2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。