大数据处理方法

子凡 问答 2019-06-18 09:44:15 阅读(...)

大数据处理技术可分析TB级或甚至PB级的大数据集。离线批处理数据处理通常是全功率和全面的,处理任意BI用例。同时对最新的数据片段执行实时流处理,以进行数据分析,以选择异常值,欺诈事务检测,安全监控等。

大数据处理技术可分析 TB 级或甚至 PB 级的大数据集。离线批处理数据处理通常是全功率和全面的,处理任意 BI 用例。同时对最新的数据片段执行实时流处理,以进行数据分析,以选择异常值,欺诈事务检测,安全监控等。

大数据

解决大数据处理技术需要创新的算法和编程,而不是简单地添加硬件电源。广泛使用的解决方案是索引和分区数据以提供更好的访问。GeoSpock 的 infin8 使用数据索引来处理和组织数据,以便通过以任何比例摄取和处理原始数据来进行亚秒数据检索,然后创建一个有组织的索引来保留原始数据集的每个记录。

使算法更智能也有另一个有趣的效果,允许公司可靠地从图像,视频和音频中收集数据,为可以“外观和听觉”的新一代应用打开大门。这些进步使机器可以扫描镜头并标记它们检测到的对象或人物。它也可以作为公司情报收集工具的一部分。

人工智能在这个领域提供了很大的好处。人工智能的进步需要大量数据才能正常运行,这些 AI 工具可以更好地查看数据,以查看数据集的哪些部分更有用,哪些部分的价值更低,可以优先处理。因此,我们可以查询 AI 所学的内容对分析目的最有利,而不是完整的数据集。

另一种高效且必要的大数据处理技术是可视化。可视化是大数据分析的核心,因为它以有意义的方式聚合数据,允许底层模式浮出水面。在回答有关销售业绩和目标广告效果的问题时,这些数据证明是非常宝贵的。

做出明智的决策可以减少浪费的资源和工作,同时珩磨的重点是如何尽可能多地自动化数据收集过程。虽然最近的失败 – 特别是在自动驾驶汽车行业 – 对人工智能的能力产生了怀疑,但潜在的大数据结构却有一个据点。无论是用于训练机器学习算法还是帮助人类做出更好的决策,知道要收集哪些数据,从哪里收集数据以及如何存储和处理它,都可以让我们从大数据处理技术中获取最大价值。

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