大数据和数据分析究竟是什么？

2017-10-06 10:15:26来源：ITStar 编辑：一不做关键词：深度学习大数据数据分析阅读量：32666

导读：深度学习是基于神经网络的机器学习形式。深度学习有助于从大量非结构化数据中识别特定的兴趣项目。

　　【中国智能制造网技术前沿】深度学习是基于神经网络的机器学习形式。深度学习有助于从大量非结构化数据中识别特定的兴趣项目。从大量的结构化和非结构化数据中学习是非常有用的。因此，企业和组织应该更多地关注深度学习算法来应对数据的大量涌入。

　　对于这一问题，答案是多种多样的，此文分别从实践者，观察者和预言者三种角度来分析，看完会对您有所启发。

　　观点1，实践者的角度来看：

　　大数据 - 表示数据的几个维度 - 可用数据的多样性，速度，体积和可信度。此外，大数据相关技术使我们能够处理和存储4V的一个或所有特性。

　　数据分析 - 通常意味着探索性数据分析，可视化和报告。我们可以使用大数据或典型数据来了解和探索数据，并更好地了解上下文。或回答几个商业问题。

　　数据科学或更早的业务分析 - 让我们建立统计学，数学和机器学习模型，以获得更好的业务成果。我们可以使用大数据来做到这一点。

　　观点2，实践者的角度来看：

　　大数据只不过是非结构化数据的收集。这些数据不是特定的格式，因为它的数据集大小通常是巨大的 - 测量数十TB，有时跨越PB的门槛。大数据术语之前是使用数据库管理系统(DBMS)进行管理的非常大的数据库(VLDB)。

　　大数据分析是检查大量和多样化数据集(即大数据)的过程，以发现隐藏模式，未知相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息，可帮助组织做出更明智的业务决策。由专业分析系统和软件驱动，大数据分析可以指出各种业务收益，包括新的收入机会，更有效的营销，更好的客户服务，提高运营效率以及竞争对手的竞争优势。

　　虽然这些定义可能听起来很简单，但它们是相当复杂的领域。大数据和分析涉及很多步骤和技术。其中一些是数据采集，出生的数字数据，出生的模拟数据，非关系数据库，内存数据库系统，混合数据存储和处理系统 - Apache Hadoop和数据挖掘。

　　此外，使用弹性搜索，变得更加容易理解大数据。它用于网页搜索，日志分析和大数据分析。还有许多其他工具，但Elasticsearch更受欢迎，因为它易于安装，扩展到数百个节点，没有额外的软件，并且由于其内置的REST API而易于使用。

　　Google的AlphaGo计算机在Go游戏中击败了世界Lee Se-dol，Data已经成为新的货币，政府已经开始大力投资智慧城市。围绕大数据的炒作终于结束了，在2017年的今年，我们可以预期数据在数量和种类上都会大幅增长。

　　观点3，预言者角度分析：

　　HADOOP将成为WIDESPREAD

　　今年，我们将看到Hadoop采用的激增以及组织的其他相关解决方案。随着Hadoop的采用，任何规模的组织都可以使用分析来处理大量和多种数据。采用更的数据库，如MemSQL，Exasol等，已经成为组织成功的关键。

　　IOT，云和大数据的收敛

　　随着几个互联网连接的IoT设备的出现，大量的结构化和非结构化数据的涌入。这些数据中的大部分部署在云服务中。该数据将驻留在包括Hadoop集群到NoSQL数据库的几个关系和非关系系统中。云迁移注意事项

　　混合现实

　　混合现实将改善数据可视化AR和VR在过去几年中赢得了客户的极大的关注。随着神奇宝贝的推出，增强现实在几个星期内就已经获得了大约1亿用户。虽然AR或VR可能对大公司来说可能不是很有用，但混合现实的概念可能非常好。混合现实将虚拟世界与现实世界结合起来，像微软组织这样的设备已经在吸引人。混合现实将为组织提供更好的执行任务以及更好地了解数据的巨大机会。chatbots上升的前五大平台

　　深度学习

　　深度学习是基于神经网络的机器学习形式。深度学习有助于从大量非结构化数据中识别特定的兴趣项目。从大量的结构化和非结构化数据中学习是非常有用的。因此，企业和组织应该更多地关注深度学习算法来应对数据的大量涌入。

　　数据虚拟化

　　今年数据虚拟化将呈现强劲势头。数据虚拟化能够从大量数据中解锁隐藏的概念和结论。它还允许企业和组织随时检索和操纵数据。

　　结论

　　如前所述，今年将是一个令人兴奋的一年，大数据和分析系统将成为组织的首要任务。这些系统预计运作良好，履行对企业价值的承诺。

　　(原标题：关于什么是大数据和数据分析？)

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