Jakie są podstawowe technologie analizy Big Data

Nauka i technika to siły wytwórcze wspierające rozwój. Dzięki szybkiemu rozwojowi big data zapewniła szereg udogodnień. Ale wiele osób nie rozumie big data. Nie znają żadnych podstawowych technologii analizy big data. Tym razem przedstawimy podstawową technologię analizy big data.

Z perspektywy cyklu życia big data można wyróżnić cztery aspekty. Dostępne są: zbieranie danych big data, wstępne przetwarzanie danych big data, przechowywanie danych big data i analiza danych big data. Razem stają się podstawową technologią big data. Rozdzielmy je w następujący sposób:

1、 Akwizycja dużych zbiorów danych. Zbieranie dużych danych to gromadzenie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych ogromnych danych z różnych źródeł. Są to: akwizycja baz danych, akwizycja danych sieciowych, zbieranie plików.

2、 Wstępne przetwarzanie dużych zbiorów danych. Przed analizą danych należy przeprowadzić szereg operacji na danych oryginalnych. Wstępne przetwarzanie danych ma poprawić jakość danych i położyć podwaliny pod późniejszą analizę. Wstępne przetwarzanie obejmuje cztery części: czyszczenie danych, integrację danych, konwersję danych i specyfikację danych.

3、 Przechowywanie dużych ilości danych. Oznacza to przechowywanie zebranych danych w postaci bazy danych. Zawiera trzy typowe ścieżki: 1. Nowy klaster baz danych oparty na architekturze MPP. 2. Rozszerzenie technologii i enkapsulacja w oparciu o Hadoop. 3. Duże zbiory danych w jednej maszynie.

4、 Analiza dużych zbiorów danych. Pod wieloma względami proces wydobywania, dopracowywania i analizowania nieuporządkowanych danych. Obejmuje analizę wizualną, algorytm eksploracji danych, analizę predykcyjną, silnik semantyczny i tak dalej.

Odnosi się do analitycznych środków służących do jasnego przekazywania i przekazywania informacji. I można to skutecznie za pomocą środków graficznych. Jest stosowany głównie do analizy powiązań masowych danych. Platforma do wizualnej analizy danych może pomóc w wielu rzeczach. Przeprowadzana jest również analiza asocjacyjna rozproszonych, heterogenicznych danych. I wykonaj pełny proces analizy wykresu. Ma cechy proste, jasne, intuicyjne i łatwe do zaakceptowania.

Tworzy model eksploracji danych do badania i obliczania środków analizy danych. Jest to teoretyczny rdzeń analizy big data.

Analiza predykcyjna jest jednym z najważniejszych obszarów zastosowań analizy big data. Może łączyć szereg zaawansowanych funkcji analitycznych. Podobnie jak specjalna analiza statystyczna, modelowanie predykcyjne, eksploracja danych. Oprócz analizy tekstu, analizy encji, optymalizacji, punktacji w czasie rzeczywistym, uczenia maszynowego itp. Cel przewidywania niepewnych zdarzeń został osiągnięty.

Odnosi się do operacji dodawania semantyki do istniejących danych w celu poprawy doświadczenia użytkowników.

Na każdym etapie cyklu życia danych mogą pojawić się wszelkiego rodzaju problemy z jakością danych. Podobnie jak planowanie, pozyskiwanie, przechowywanie, udostępnianie, konserwacja, stosowanie, wygaszanie itp. Te problemy muszą być identyfikowane, mierzone, monitorowane i inne operacje. W ten sposób może poprawić jakość danych

Powyższe ma na celu wprowadzenie podstawowej technologii analizy big data. W rzeczywistości istnieje wiele konkretnych ram dla dużych zbiorów danych. I tylko to są podstawowe części.