大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点...
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大数据技术的核心概念1. 数据量大（Volume）大数据的一个显著特征是其庞大的数据量，通常以PB（千万亿字节）、EB（亿亿字节）或ZB（兆兆字节）为计量单位。这些数据量远远超出了传统数据库系统的能力范围，需要新的处理模式来应对。2. 数据类型多（Variety）大数据不仅包括结构化数据（如关系数据库中的表格数据），...
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大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，其规模往往达到了PB(1024TB)级。不同机构对大数据也有不同的定义。Gartner对大数据的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强决策力、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。麦肯锡对...
在大数据时代,数据资产非常重要,他能给业务创造价值;如果没有数据治理,数据将没有价值,因为会导致数据不可用,数据质量差,难以进行数据建模,发挥不出他的作用。 因此,保障数据高质量,建立规范的数据标准,提升数据治理的能力,实现数据安全共享,并能将数据资产作用在业务上,发挥价值。数据治理在这个环节必不可缺!
大数据基础服务平台是一种用于管理、存储、处理和分析大量数据的平台。它提供了一系列的大数据处理和分析工具,包括 Hadoop、Hive、HBase、Spark、Flink、Zookeeper、Kafka 等,使得企业和组织能够更好地理解和利用他们的数据。 2. 核心能力 数据采集和预处理: 大数据基础服...
结构化数据是大数据中最为常见和易于处理的一种类型。它通常存储在关系型数据库中，具有明确的模式和结构，可以方便地进行查询和分析。结构化数据的特点是每个字段都有固定的数据类型和长度，如整数、浮点数、字符串等。常见的结构化数据包括企业内部的财务记录、客户信息、交易数据等。结构化数据的优点在于其规范性和...
可视化数据分析 场景介绍 基于IDC及其他开源Hadoop发行版软件自建的大数据平台,面临技术栈复杂、组件版本滞后、维护成本高、技术支持不足等挑战。EMR具备平滑的迁移能力,提供丰富的迁移工具,可快速于云上构建更前沿、稳定、高性能、低成本的云原生大数据平台。