¿Cuáles son las mejores empresas de big data en China?
Las empresas nacionales de big data todavía se dividen en dos categorías: una son las empresas que ya tienen la capacidad de obtener big data, como gigantes de Internet como Baidu, Tencent y Alibaba, así como empresas nacionales como como Huawei, Inspur y ZTE, las empresas líderes se dedican a big data y almacenamiento de clientes potenciales, que abarcan la recopilación de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la visualización de datos y la seguridad de datos. herramientas de datos para traer soluciones innovadoras al mercado y promover el desarrollo tecnológico en función de la demanda del mercado. La mayoría de estas aplicaciones de big data todavía requieren los servicios de empresas de terceros.
Cada vez más aplicaciones implican big data. Estos atributos del big data, incluidos el volumen, la velocidad y la diversidad, demuestran la creciente complejidad del big data. Por lo tanto, los métodos de análisis de big data son particularmente importantes en el campo de big data. Se puede decir que es el factor decisivo para determinar si la información final es valiosa. En base a esto, ¿qué productos para analizar big data son más populares?
La estrella más deslumbrante es Hadoop, que ha sido reconocida como una nueva generación de plataforma de procesamiento de big data. EMC, IBM, Informatica, Microsoft y Oracle han adoptado Hadoop. Para big data, lo más importante es analizar los datos y descubrir datos valiosos para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones comerciales. A continuación, echemos un vistazo a las siguientes diez herramientas principales de análisis de big data a nivel empresarial.
Con el crecimiento explosivo de los datos, estamos rodeados de diversos paquetes de datos. El uso correcto de big data brindará una gran comodidad a las personas, pero también plantea desafíos técnicos al análisis de datos tradicional. Aunque hemos entrado en la era de los grandes datos, la tecnología de "grandes datos" todavía está en su infancia, y un mayor desarrollo y mejora de la tecnología de análisis de grandes datos sigue siendo un tema candente en el campo de los grandes datos.
En el campo actual de Internet, los big data se han utilizado ampliamente, especialmente para las empresas, que se han convertido en el cuerpo principal de las aplicaciones de big data. ¿Pueden los big data realmente cambiar la forma en que operan las empresas? La respuesta es sin duda sí. A medida que las empresas comienzan a utilizar big data, cada día vemos nuevas y emocionantes aplicaciones de big data que ayudan a las personas a beneficiarse realmente de ellos. La aplicación de big data ha penetrado en todos los aspectos de nuestras vidas, abarcando industrias como la atención médica, el transporte, las finanzas, la educación, los deportes y el comercio minorista.
Análisis visual
Los usuarios del análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero su requisito más básico para el análisis de big data es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente. las características de big data y es fácilmente aceptado por los lectores, como hablar a través de imágenes.
2. Algoritmo de minería de datos
El núcleo teórico del análisis de big data es el algoritmo de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos, basados en diferentes tipos y formatos de datos, pueden presentar de manera más científica las características de los datos en sí. Es precisamente por esto que las estadísticas se utilizan en todo el mundo.
Varios métodos estadísticos reconocidos por los científicos (que pueden llamarse verdad) pueden profundizar en los datos y descubrir valores reconocidos. Por otro lado, también es gracias a estos algoritmos de minería de datos que los big data se pueden procesar más rápido. Por ejemplo, si un algoritmo tarda varios años en llegar a una conclusión, se perderá el valor de los big data.
3. Análisis predictivo
Una de las áreas de aplicación finales del análisis de big data es el análisis predictivo, que extrae características de big data. A través del modelado científico, se pueden incorporar nuevos datos a través del modelo para predecir datos futuros.
4. Motor semántico
La diversificación de los datos no estructurados trae nuevos desafíos al análisis de datos. Necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar sistemáticamente los datos. El motor semántico debe diseñarse con suficiente inteligencia artificial para extraer activamente información de los datos.
5. Calidad y gestión de datos. El análisis de big data es inseparable de la calidad y la gestión de los datos. Ya sea que se trate de investigación académica o aplicaciones comerciales, los datos de alta calidad y la gestión eficaz de los datos pueden garantizar la autenticidad y el valor de los resultados del análisis.
La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores.
Por supuesto, si profundiza en el análisis de big data, existen muchos métodos de análisis de big data más distintivos, más profundos y más profesionales.
Tecnología big data
Recopilación de datos: las herramientas ETL se encargan de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales, archivos de datos planos, etc., al medio temporal. capa para el procesamiento La limpieza, la transformación y la integración, y finalmente la carga en un almacén de datos o mercado de datos, se convierten en la base para el procesamiento analítico en línea y la extracción de datos.
Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc.
Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento distribuido de archivos, etc.
Procesamiento de datos:
Procesamiento del lenguaje natural
Processing) es una disciplina que estudia cuestiones del lenguaje en la interacción persona-computadora. La clave para el procesamiento del lenguaje natural es permitir que las computadoras "entiendan" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se denomina comprensión del lenguaje natural y lingüística computacional. Por un lado, es una rama del procesamiento de información del lenguaje y, por otro, es uno de los temas centrales de la inteligencia artificial.
Análisis estadístico:
? Prueba de hipótesis, prueba de significancia, análisis de diferencias, análisis de correlación, prueba t, análisis de varianza,
Análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, por pasos Regresión, predicción de regresión y análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas,
Análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, método de agrupamiento rápido y método de agrupamiento, análisis discriminante, análisis de correspondencia , análisis de correspondencia multivariante (análisis de escala óptima), tecnología bootstrap, etc.
Minería de datos:
Clasificación, estimación, predicción, reglas de agrupación o asociación de correlación (reglas de agrupación o asociación de similitud
), agrupamiento, descripción y visualización, descripción. y.
Visualización), minería de tipos de datos complejos (texto, web, gráficos e imágenes, vídeo, audio, etc.). )
Predicción de modelos: modelos predictivos, aprendizaje automático, modelado y simulación.
Resultados presentados: computación en la nube, nube de etiquetas, diagrama de relaciones, etc.
Procesamiento de big data
1. Uno de los procesamientos de big data: recopilación
La recopilación de big data se refiere al uso de múltiples bases de datos del cliente ( Web, App o formulario de sensor, etc.) recibe datos. ).
Datos, los usuarios pueden utilizar estas bases de datos para consultas y procesamiento sencillos. Por ejemplo, el comercio electrónico utilizará bases de datos relacionales tradicionales MySQL y Oracle para almacenar los datos de cada transacción. Además, las bases de datos NoSQL como Redis y MongoDB también se usan comúnmente para la recopilación de datos.
En el proceso de recopilación de big data, su principal característica y desafío es la alta concurrencia, porque puede haber miles de usuarios al mismo tiempo.
Para el acceso y las operaciones, como los sitios web de venta de billetes de tren y Taobao, el número de visitas simultáneas alcanza los millones en su punto máximo, por lo que es necesario implementar una gran cantidad de bases de datos en el extremo de la recolección para respaldarlo. Y cómo comunicarse entre estas bases de datos.
El equilibrio de carga y la fragmentación requieren una reflexión y un diseño profundos.
2. Procesamiento de Big Data II: Importación/Preprocesamiento
Aunque el final de la recopilación en sí tendrá muchas bases de datos, para poder analizar eficazmente estos datos masivos, todavía es necesario hacerlo
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Algunos datos de front-end se importan a una base de datos distribuida centralizada a gran escala o a un clúster de almacenamiento distribuido, y se pueden realizar algunos trabajos simples de limpieza y preprocesamiento en función de la importación. Algunos usuarios también crearán Storm de Twitter para transmitir flujos de datos para satisfacer las necesidades informáticas en tiempo real de algunas empresas.
Las características y desafíos del proceso de importación y preprocesamiento son principalmente la gran cantidad de datos importados, que a menudo alcanza el nivel de cientos de megabytes o incluso gigabytes por segundo.
3. Procesamiento de Big Data III: Estadísticas/Análisis
Las estadísticas y el análisis utilizan principalmente bases de datos distribuidas o clústeres informáticos distribuidos para hacer un uso general de los datos masivos almacenados en ellas.
Para cumplir con los requisitos de análisis más comunes, algunos requisitos en tiempo real utilizarán GreenPlum de EMC, Database Cloud Server de Oracle y bases de datos basadas.
MySQL almacena Infobright en columnas, mientras que Hadoop se puede utilizar para algunas necesidades de procesamiento por lotes o de datos semiestructurados.
La principal característica y desafío de las estadísticas y el análisis es que el análisis involucra una gran cantidad de datos y ocupará una gran cantidad de recursos del sistema, especialmente E/S.
4. Procesamiento de Big Data IV: Minería
A diferencia de los procesos de análisis y estadísticas anteriores, la minería de datos generalmente no tiene un tema preestablecido y se centra principalmente en los datos existentes
De acuerdo con los cálculos anteriores basados en varios algoritmos, se pueden lograr efectos de predicción y se pueden lograr algunos requisitos de análisis de datos de alto nivel. Los algoritmos típicos incluyen agrupación de Kmeans, agrupación de kmeans, agrupación de kmeans, agrupación de kmeans y agrupación de kmeans.
SVM para el aprendizaje estadístico y NaiveBayes para la clasificación utilizan principalmente herramientas como Mahout de Hadoop. Las características y desafíos de este proceso son que los algoritmos utilizados para la minería son muy complejos y la cantidad de datos y cálculos involucrados en el cálculo es muy grande. Los algoritmos de minería de datos comúnmente utilizados son principalmente de un solo subproceso.