數據分析平臺的模塊主要包括哪些？

    營銷報告、市場研究報告、盈利分析...相信你們的企業已經儲備了一大批不同的商業需要的數據，這些數據可能達到幾GB或者幾TB。然而，物聯網、人工智能等技術正風頭正勁，未來你可能要考慮數PB、EB、ZB等數據量。下面就讓小編為大家介紹數據分析平臺的模塊主要包括哪些？

衡石科技

2.3

5條點評

咨詢產品

免費試用

解決用戶選型困難的好軟件，有各維度的信息

客戶案例

9

合作品牌

24

數據分析平臺的模塊主要包括哪些？

數據分析平臺的模塊主要包括哪些？

一、它必須容納大量的數據

    在大數據分析平臺不能擴展來存儲或管理大量數據的情況下，提高速度所帶來的影響是相當有限的。大數據分析平臺必須能夠容納大量的數據。為處理結構化數據而設計的大型數據平臺使用MPP，由于對分析程序的結構化數據進行了優化，并且減少了需要執行的搜索數量，因此可以進一步加快處理操作。然而，大數據分析平臺集成的能力可以改善非結構化數據庫的可擴展性和性能。

二、它必須非常迅速

    簡而言之，數字時代的用戶不想在運行查詢時等待結果太久。它們希望立即得到滿足，得到立即的結果，而對其它工作量沒有任何影響。MPP數據倉庫通常是按比例線性擴展的，這意味著如果你把雙節點MPP倉庫的空間增加一倍，它的性能就會提高一倍。

三、它必須為數據科學家提供支持

    在企業IT領域，數據科學家具有較高的影響力和重要性，大數據分析平臺應該為數據科學家提供以下兩個主要方面的支持。今天，數據科學家的作用往往是由統計學家演化而來，后者相對來說更有學術意義，并且通常不熟悉宏觀商業目標。一個快速、有效、易使用、廣泛部署的大型數據分析平臺能夠幫助商務人士和技術專家更好地溝通。

四、它應提供高級的分析功能

   取決于您的具體使用情況，可能需要深入研究一下大數據分析引擎提供的內置SQL分析功能，如果沒有這些功能，則可能需要花費時間來整理數據或編寫定制代碼。在讓數據科學家使用現有的統計軟件和首選語言的同時，這些特性和其他特性將允許你加速大規模機器學習、統計分析和圖形處理。

    查詢器運行速度很慢，或者根本沒有完成工作；43%的人說目前的系統已經達到了性能極限。與此同時，從海量數據中獲取深刻洞察力的需求正在不斷增加。數字化時代，你所選擇的大數據分析平臺必須滿足廣泛的需求。以上就是小編為大家介紹的數據分析平臺的模塊主要包括哪些？感謝觀看。