大資料分析系統包括哪些方面

　　大資料是一系列技術的統稱，經過多年的發展，大資料已經形成了從資料採集、整理、傳輸、儲存、安全、分析、呈現和應用等一系列環節，這些環節涉及到諸多大資料工作崗位，這些工作崗位與物聯網、雲端計算也都有密切的聯絡。

　　大資料是一個抽象的概念，對當前無論是企業還是政府、高校等單位面臨的資料無法儲存、無法計算的狀態。

　　一、大資料分析系統包括哪些方面?

　　1.Analytic Visualizations(視覺化分析)不管是對資料分析專家還是普通使用者，資料視覺化是資料分析工具最基本的要求。視覺化可以直觀的展示資料，讓資料自己說話，讓觀眾聽到結果。

　　2.Data Mining Algorithms(資料探勘演算法)視覺化是給人看的，資料探勘就是給機器看的。叢集、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入資料內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大資料的量，也要處理大資料的速度。

　　3.Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)資料探勘可以讓分析員更好的理解資料，而預測性分析可以讓分析員根據視覺化分析和資料探勘的結果做出一些預測性的判斷。

　　4.Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化資料的多樣性帶來了資料分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析資料。語義引擎需要被設計成能夠從“文件”中智慧提取資訊。

　　5.Data Quality and Master Data Management(資料質量和資料管理)資料質量和資料管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對資料進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

　　二、大資料分析平臺需要滿足什麼條件?

　　1、它必須容納海量資料

　　如果大資料分析平臺無法擴充套件以儲存或管理海量資料，那麼僅僅提高速度所帶來的作用相當有限。大資料分析平臺必須能夠容納海量資料。被設計為用於處理結構化資料的大資料平臺使用MPP，可進一步加速處理操作，這是因為已針對分析程式優化了結構化資料，並減少了回答查詢所需執行的搜尋量。但是，大資料分析平臺可能整合有能夠提高非結構化資料庫的可擴充套件性和效能的功能。

　　2、它必須非常快

　　簡單來說，數字時代下，使用者不希望在執行查詢時長時間地等待結果。他們期望即時得到滿足，獲得即時結果，而對其他工作負載沒有影響。MPP資料倉儲通常按比例線性擴充套件，這意味著如果您將雙節點MPP倉庫的空間翻倍，那麼可有效將其效能提高一倍。

　　大資料分析系統包括哪些方面.中琛魔方大資料平臺表示通過部署先進的分析技術，我們可以提高現場操作的生產力和效率，並根據業務和客戶需求優化人力組織。資料和分析的優化使用可以帶來端到端的檢視，並衡量關鍵的運營指標，以確保持續改進。