大数据分析的八大趋势-湖南电子工程职业技术学院
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Intuit公司的数据工程副总裁Bill Loconzolo,双脚踏进了数据湖。.Smarter Remarketer的首席数据科学家Dean Abbott直接奔向了云计算。大数据和分析的领先优势,其中包括用来存储原生格式的大量数据的数据湖泊,当然,云计算技术也在快速前进。虽然技术选项还远远没有成熟,但是等待根本不是一个选项。 

“现实情况是,这些工具仍不断涌现,并且Hadoop的平台的承诺并没有达到业务需要依赖于它的水平,”Loconzolo说。但是,大数据和分析的学科发展如此之快以至于企业需要在涉水该方面或冒落后的风险。 “在过去,新兴技术可能花费数年时间才能成熟,”他说。 “现在人们在几个月内或几周内就能拿出迭代和驱动解决方案”那么,什么才是应该是您的观察名单上的或在您的测试实验室中的最重要的新生技术和发展趋势?计算机世界要求IT主管、咨询顾问和行业分析师来权衡。这里是他们给出的名单。 

1、云中的大数据分析

Hadoop是一个用于处理非常大的数据集的框架和工具,它最初被设计为在集群的物理机器上工作。这已经改变了。“现在越来越多的技术可用于在云中处理数据,”一Forrester Research的分析师布赖恩•霍普金斯说。例子包括亚马逊的Redshift托管BI数据仓库、谷歌的BigQuery中的数据分析服务、IBM的Bluemix云平台和亚马逊的室壁运动数据处理服务。 “大数据的未来状态将是内部部署和云的混合,”他说。

Smarter Remarketer,是基于SaaS零售分析、细分和营销服务的提供商,最近从一个内部的Hadoop和MongoDB的数据库基础架构转向了亚马逊的Redshift,Redshift是基于云的数据仓库。印第安纳波利斯的公司在收集网上的和零售销售的以及客户的人口统计数据,以及实时行为数据,然后分析这些信息,以帮助零售商在现实中的某些情况下建立有针对性的消费者需要的信息反馈机制。

Abbott说redshift对smarter Remarketer更具成本效益,特别是因为它具有结构化数据丰富的报表功能。而作为一个托管服务,这既具有可扩展性和又非常容易使用。 “扩大在虚拟机比购买物理机管理工作更便宜,”他说。 

就其本身而言,总部设在加州的 Mountain View 已经小心翼翼走向云分析,因为它需要一个安全、稳定和可审计的环境。目前,金融软件公司保持私有Intuit分析云内的一切。“我们正在与亚马逊和Cloudera合作一个可以跨越公私,高可用性和安全分析的云,但目前还没有人解决这个问题,”Loconzolo说。但是,像Intuit这种卖能够在云中运行的产品的公司转向云是不可避免的。 “它会达到这样一种程度,那便是高成本的将所有的数据转移到一个私有云中,”他说。

2. Hadoop:新的企业数据操作系统

霍普金斯说,分布式分析的框架,如MapReduce,正在演变为逐渐转向Hadoop的通用数据操作系统的分布式资源管理器。他说,有了这些系统,你可以通过将它们插入Hadoop作为分布式文件存储系统来执行许多不同的数据操作和分析操作。 

这对企业意味着什么呢?由于SQL,MapReduce的,内存,流处理,图形分析和其他类型的工作负载在Hadoop上有足够的性能来运行,越来越多的企业将会使用Hadoop作为一个企业的**。霍普金斯说,“在Hadoop中运行许多不同种类的查询和数据操作将使你想进行分析的**成本更低、更加通用”。 

Intuit公司的Hadoop基础已经建立。“我们的策略是利用Hadoop分布式文件系统,它将与MapReduce和Hadoop密切合作,它将作为一项能使所有类型的人与产品进行互动的长期战略,,”Loconzolo说。 

3.大数据湖泊

传统的数据库理论决定了你可以再输入任何数据之前设计数据设置。数据湖,也被称为企业的数据湖泊或企业**,逐渐成为企业的大脑,在普华永道美国咨询业务的合伙人兼首席技术专家克里斯•柯伦说。 他说,“据说我们将把这些数据源放到一个大的Hadoop存储库中,我们不会事先试图设计一个数据模型”。相反,它将给人们提供工具来分析数据,以及给在湖中存在的数据一个高层次的定义。 随着不断深入,人们逐渐建立起对数据的看法。对于建设一个大型的数据库,这将是一个大增量的有机的模型,“柯伦说。不大好的地方就是,使用它的人必须是高度熟练。 

Loconzolo说,作为Intuit分析云的一部分,Intuit有一个数据湖,其中包括用户点击流数据和企业以及第三方数据,但重点是“民主化”周围的工具,使商务人士能有效地使用它。 Loconzolo说,在Hadoop上构建数据湖,他的关心的是对于该平台企业并没有真正就绪。 “我们希望,传统的企业数据库,有几十年的监控访问控制、加密、保护数据并跟踪从源到目标数据的血统,”他说。 

4.更多的预测分析




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