大数据实验室功能需求

主要还是硬件设备的需求,其他的都好说!

⑵ 如何利用大数据进行用户需求分析

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统

学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如
果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面,当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术
数据采集: ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取: 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构: 云存储、分布式文件存储等。

据处理: 自然语言处理(NLP,Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机地理解地自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析:
假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

据挖掘: 分类
(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity
grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and
Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
模型预测 :预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现: 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理
1. 大数据处理之一:采集

数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的
数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除
此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二:导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析,还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三:统计/分析

计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求,在这方面,一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基于
MySQL的列式存储Infobright等,而一些批处理,或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源,特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四:挖掘

前面统计和分析过程不同的是,数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测(Predict)的效果,从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于

统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并
且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤,才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

⑶ 云计算和大数据的标准化需求和标准化组织有哪些

大数据(big
data),是指无来法在可承受自的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
有人把数据比喻为蕴
藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2)
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3)
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

⑷ 大数据发展前景怎么样 这个行业有前途吗

如果你是合格来的大数据开发技术源人员,那当然有高薪的工作,并不是说你学完了之后就一定有高薪工作的,那需要看你学习怎么样。
目前大数据培训相对其他培训项目要好就业,
因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的,
而大数据在最近两年才大力发展,并且在各领域蔓延,
因此所产生的人才缺口巨大,而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才,又特别的少;
应用越来越广,技术人才却产生较慢,刚培训的人员,只能适应基本的软件操作和理论基础;
还达不到企业要完成复杂业务的技术需求;
所以培训入门快,拿薪资快,但只是一时,进入企业,不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

⑸ 什么是大数据分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。
大数据分析的六个基本方面:
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
4. Semantic Engines(语义引擎)
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
6.数据存储,数据仓库
大数据分析的作用:
1.积极主动&预测需求: 客户通过分享数据,降低数据使用的隐私级别,期望企业能够了解他们,形成相应的互动,并在所有的接触点提供无缝体验。
2. 缓冲风险&减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。
3.提供相关产品: 通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理,再进行相应分析,可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力,并能够加快对市场需求的预测,在需求产生之前提供相应产品。
4. 个性化&服务: 大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度,并考虑实时位置等因素,从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。
5. 优化&改善客户体验:运营管理不善可能会导致无数重大的问题,这包括面临损害客户体验,最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制,以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术,可以提升满足客户期望的有效性和效率,并实现卓越的运营。

⑹ 金融机构有哪些信息化,大数据需求

数据大集中
数据大集中是一个过程,之前整个银行体系都在分行,包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念,所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上,提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上,做了两个报表:一个是监管报表,另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是,最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如,针对风险部门的是风险数据仓库,针对业务部的是客户数据仓库,所以在金融信息化过程中,以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析,数据质量是最重要的。如果数据质量差,很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放,比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用,确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字,因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言,现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的,但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是:以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云,这就是趋势,是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势,是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。

⑺ 大数据是什么意思

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(7)大数据是需求扩展阅读:

大数据的应用

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。