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如何處理海量數據分析?優秀的數據分析師都在這么做

發布時間:2020年07月06日 13:50:56 來源:環球網校 點擊量:

【摘要】為了支持企業的海量數據分析,需要對數據進行存儲、管理和分析,以獲取支持企業業務發展的關鍵信息,促進企業數字化轉型,那么,如何處理海量數據分析?優秀的數據分析師都在這么做,現在就思考一下如何處理海量數據分析?優秀的數據分析師都在這么做。

1、如何處理海量數據分析——存儲

基于云計算,海量數據存儲應該是一種新的海量數據存儲架構,包括物理服務器集群、虛擬資源池、自動管理和云主機。物理服務器集群環境是整個存儲體系結構的基礎。采用類GFS架構,物理服務器采用主從結構。服務器虛擬化技術包括CPU虛擬化、內存虛擬化、網絡虛擬化等,可以保證不同虛擬機之間資源的相對獨立性,有效保證整個系統的穩定和安全運行。自動管理模塊為管理員服務,可以監控基礎設施的運行狀態,處理請求,實現云主機分配、云監控、權限、資源調度、網絡管理等功能。

2、如何處理海量數據分析——企業海量數據管理

對于業務活動中各主題域生成的數據,應制定統一的元數據定義,對各業務領域生成的主數據和業務主題數據進行約束,形成企業海量數據的數據資源管理系統。同時,以元數據管理為核心,管理數據資源目錄,進行元數據建模,實現元數據模型的正向和反向同步。元數據是所有業務的數據模型中心。以元數據為基礎,定義企業數據資源模型、質量規則、編碼規則、安全級別等,實現對海量數據的集中控制。

3、如何處理海量數據分析——海量企業數據分析

海量數據的分析主要包括兩個方面。對于管理數據,主要通過傳統的數據挖掘和分析技術建立數據倉庫,通過多維建模對計劃、項目進度、質量和合同條件進行分析,為決策層、管理層和實施層提供不同的信息。對于工程數據,主要以產品設計和生產的全生命周期為分析對象。本流程主要針對生產線的管理者和執行者。MapReduce框架可以用來分析生產過程中遇到的關鍵業務指標

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分享到: 編輯:吳晨輝

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