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從分析模型到分析技術(shù),大數(shù)據(jù)技術(shù)改進(jìn)有哪些特征

五度易鏈 2018-11-22 2111 108

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大數(shù)據(jù)治理

全面提升數(shù)據(jù)價(jià)值

賦能業(yè)務(wù)提質(zhì)增效

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸廣泛,依靠于大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷地技術(shù)改進(jìn),大數(shù)據(jù)的分析模型和具體的使用技術(shù)都在進(jìn)行不斷地更迭。對(duì)大數(shù)據(jù)的技術(shù)進(jìn)行分析和研究,能夠更好地了解當(dāng)前行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。


  大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域逐漸廣泛,依靠于大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷地技術(shù)改進(jìn),大數(shù)據(jù)的分析模型和具體的使用技術(shù)都在進(jìn)行不斷地更迭。對(duì)大數(shù)據(jù)的技術(shù)進(jìn)行分析和研究,能夠更好地了解當(dāng)前行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。

  大數(shù)據(jù)的分析模型可以MapReduce開(kāi)始講起。從MapReduce發(fā)展至今,十幾年時(shí)間,大數(shù)據(jù)完成了概念向技術(shù)的轉(zhuǎn)變,以hadoop為首,到后來(lái)的Spark和Pig,大數(shù)據(jù)的框架逐漸增加,其適用的領(lǐng)域也在隨之增加。大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施中,以數(shù)據(jù)湖和霧計(jì)算為例,數(shù)據(jù)的解決方案在不斷的增加。

  大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)是建立在大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)模型,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)等。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在近幾年發(fā)展迅速,并具備了智能化、實(shí)時(shí)化和易用性的發(fā)展特征。

  1.大數(shù)據(jù)智能化

  大數(shù)據(jù)的發(fā)展開(kāi)始和當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合,即作用于當(dāng)前的人工智能,在近幾年這種趨勢(shì)尤為明顯。這兩項(xiàng)技術(shù)的融合能夠提高大數(shù)據(jù)分析的敏銳性,更快地實(shí)現(xiàn)智能關(guān)系發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)。這一趨勢(shì)的典型應(yīng)用范例是AlphaGo。通過(guò)構(gòu)建海量的數(shù)據(jù),利用深度學(xué)習(xí)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn),利用大規(guī)模并行計(jì)算,最終實(shí)現(xiàn)能和人類一樣思考的人工智能。

  大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)整合之后的人工智能,不僅僅是使行業(yè)領(lǐng)域發(fā)生了轉(zhuǎn)變,也是一種技術(shù)上的突破,這項(xiàng)突破還將作用于醫(yī)療、交通、金融和教育等為代表的一些領(lǐng)域。同時(shí),這項(xiàng)技術(shù)還能夠?yàn)橹腔鄢鞘刑峁┲悄芑慕鉀Q方案,這些都表明了大數(shù)據(jù)技術(shù)能在將來(lái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的智能化。我們能夠依靠終端設(shè)備中的數(shù)據(jù),作為數(shù)據(jù)智能化分析的依據(jù)。

  2.大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化

  實(shí)時(shí)分析是大數(shù)據(jù)技術(shù)的另一個(gè)發(fā)展方向。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的深入發(fā)展,各類應(yīng)用對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理的要求不斷提高。與針對(duì)歷史數(shù)據(jù)的聚合和分析不同,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析具有更強(qiáng)的時(shí)效性,也對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算和呈現(xiàn)提出了更高要求。Hadoop中的批處理框架在對(duì)實(shí)效性要求較高的分析,例如,實(shí)時(shí)用戶行為分析、用戶分類和推薦等應(yīng)用場(chǎng)景中的局限日益凸顯。Spark Streaming、Samza、Storm等流式實(shí)時(shí)計(jì)算框架應(yīng)運(yùn)而生。以Spark Streaming為代表的實(shí)時(shí)分析框架具有優(yōu)秀的調(diào)度機(jī)制,快速的分布式計(jì)算能力,在數(shù)據(jù)的匯聚和批處理之間通過(guò)關(guān)鍵參數(shù)建立平衡,提升了數(shù)據(jù)吞吐量和性能,對(duì)實(shí)時(shí)計(jì)算提供了有效支持[7]。實(shí)時(shí)性預(yù)示著大數(shù)據(jù)將更深度地融入人們的工作和生活之中,在交通、翻譯等需要及時(shí)響應(yīng)的領(lǐng)域中,大數(shù)據(jù)會(huì)體現(xiàn)出更強(qiáng)大的作用。

  3.大數(shù)據(jù)易用性

  大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)模型和核心技術(shù)不斷改進(jìn),當(dāng)前的中小企業(yè)如果想要使用大數(shù)據(jù)的流程也趨向簡(jiǎn)易化,谷歌,微軟都推出了大數(shù)據(jù)的使用平臺(tái),在國(guó)內(nèi),阿里,騰訊和百度也相繼推出了大數(shù)據(jù)平臺(tái),同時(shí)能夠根據(jù)企業(yè)的不同需求,為企業(yè)的業(yè)務(wù)和模型方面,搭建實(shí)際的解決方案。大數(shù)據(jù)使用的門檻降低是當(dāng)前大數(shù)據(jù)得以廣泛發(fā)展的基礎(chǔ)。


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