大資料分析平臺有哪些主要功能

　　銷售報表、市場調查、盈利分析……隨著資訊量的不斷豐富，相信各大企業已經為各種業務需求儲存了大量的資料，資料的規模可能達到數GB或者數TB。隨著網路科技的不斷髮展，這些資訊量可能還會達到數PB、EB甚至是ZB的資料量……

　　那麼大家選擇的大資料分析平臺能否跟上步伐呢?

　　在某公司近期的採訪調查中，大部分的受訪者表示目前的大資料分析平臺無法分析大量的資料;部分受訪者表示，查詢程式執行非常緩慢;少部分受訪者表示目前所使用的的系統已經達到了使用極限。但是，從海量的資料中提取深刻見解的需求仍在持續的增長。

　　所以，在數字化時代，對大資料分析平臺的選擇必須滿足廣泛的需求，最好是能夠提供以下6個關鍵功能：

　　1、必須能夠容納海量資料

　　如果大資料分析平臺無法儲存或管理海量資料，那麼僅僅靠提高速度所帶來的作用相當有限。所以大資料分析平臺必須能夠容納海量的資料。

　　2、執行速度必須非常快

　　在數字化時代，使用者不喜歡長時間的等待執行查詢結果，他們比較希望能夠即時得到結果，與此同時還不會影響到其他工作負載。想要達到以上效果，那麼大資料分析平臺必須增強現有應用程式的效能，提高執行速度。

　　3、必須相容傳統工具

　　如果您的大資料分析平臺依賴於“提取、轉換、載入”(ETL)工具或基於SQL的視覺化工具，就得確保這些平臺已經通過認證，可與所有這些工具而不僅僅是主要供應商的工具搭配使用。

　　4、應利用Hadoop並增加Hadoop的價值

　　Hadoop是由Apache Software Foundation管理的開源軟體平臺，已經成為大資料分析領域中的主要平臺。許多資料庫專業人員將Hadoop評估為可解決其原資料倉儲系統中存在的分析限制的潛在解決方案。遺憾的是，他們通常會發現，相對於基於MPP的列式大資料分析平臺，Hadoop在即時查詢和SQL分析方面的效能嚴重不足。所以，需要尋求一種符合以下條件的大資料分析平臺：可利用Hadoop作為用於永續性和輕量型資料管理的高效益平臺，並且可同時加快傳統型資料倉儲工作負載和高階分析程式的速度。

　　5、必須為資料科學家提供支援

　　資料科學家在企業IT中擁有著更高的影響力和重要性，因此大資料分析平臺應在下述兩個關鍵方面支援資料科學家。首先，新一代資料科學家採用Java、Python和R等工具來執行預測式分析。底層分析資料庫應支援和加速創新型預測分析的建立過程。其次，此平臺應有助於將資料科學家的工作與業務目標聯絡起來。快速、高效、易於使用和廣泛部署的大資料分析平臺可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。

　　6、應提供高階分析功能

　　根據某些特定使用情況，可能有必要深入檢視由大資料分析引擎提供的內建SQL分析功能。那麼就必須從底層檢視，以瞭解究竟提供了何種SQL分析，而不用對該資料執行分析。例如，如果要對從裝置獲得的資料執行分析(如在物聯網中)，則需要諸如“時間序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果沒有這些功能，就可能需要花費時間整理資料或編寫自定義程式碼。

　　大資料分析平臺有哪些主要功能.中琛魔方大資料平臺表示大資料分析平臺的功能並不是一成不變的，社會實際需求引導技術的發展與革新。在技術設定上，越貼近實際需要的功能其價值就越高，未來的大資料分析平臺將會在社會需求和技術革新中不斷的變化，蜿蜒前進!