现如今进入大数据时代,很多企业都开始或多或少的利用大数据所产生的价值。对于企业来说,大数据能够起到的角色和分量因企业本身而异。但是有一点可以肯定的是,大多数企业尤其是依靠数据或互联网兴起的产业一定是需要赶上大数据这一趟高铁,否则就可能被时代抛弃或错失商机。大数据的应用案例不少,也有很多企业很好的利用了大数据并创造了商业价值,比如很多转型的传统巨头或是依托大数据建立的云服务企业等等。但依然有很多企业不是非常明白大数据是如何实施的,当然,现在有很多BI工具诸如DataFocus可以帮助企业无缝实施,并且不需要任何IT技术。那么从理论上或者说IT角度它们是如何实施的呢,这里可以为大家做一个分享,权当GET新知识。

实施的核心当然是构建,或者说整个对流程的概况有一个明确的意识。从数据采集开始,到数据管理,再到数据探索,最后到数据分析。这每一步应该怎么做,谁去做,要达成什么目的。比如大数据准备,那需要对现有数据进行清洗和整理,然后到数据流的机器学习就需要准备和分析,最后才是大数据探索,那么是需要利用思维进行洞察的。

还有就是很多人对于存储管理是没有概念的,这里分享一些例子,可能有些偏技术,但是从大数据角度来说这是非常常见的存储管理方式。比如行存储: (B+ tree)、Mysql、Oracle;列存储:IndexR、Druid;块、页存储: (块Schema化)、Hadoop Parquet、Apache CarbonData、Apache Kudu;倒排索引:Solr、ElasticSearch、Splunk;LSM (Log-Structured Merge-Tree)、RocksDB、Cassandra—lnfluxDB、OpenTSDB。

上述仅仅从数据构建就已经让很多没有IT基础的决策者或分析员头疼了,所以市面上也会应运而生产生很多以AI为基础的数据分析工具,如DataFocus、Power BI等。以最大化的帮助企业利用好大数据。

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