大數據功能層

① 大數據技術架構的什麼層提供基於統計學的數據

大數據技術架構的分析層提供基於統計學的數據。

大數據的四層堆棧式技術架構：

1、基礎層

第一層作為整個大數據技術架構基礎的最底層，也是基礎層。要實現大數據規模的應用，企業需要一個高度自動化的、可橫向擴展的存儲和計算平台。這個基礎設施需要從以前的存儲孤島發展為具有共享能力的高容量存儲池。容量、性能和吞吐量必須可以線性擴展。

雲模型鼓勵訪問數據並提供彈性資源池來應對大規模問題，解決了如何存儲大量數據，以及如何積聚所需的計算資源來操作數據的問題。在雲中，數據跨多個節點調配和分布，使得數據更接近需要它的用戶，從而可以縮短響應時間和提高生產率。

2、管理層

要支持在多源數據上做深層次的分析，大數據技術架構中需要一個管理平台，使結構化和非結構化數據管理為一體，具備實時傳送和查詢、計算功能。本層既包括數據的存儲和管理，也涉及數據的計算。並行化和分布式是大數據管理平台所必須考慮的要素。

3、分析層

大數據應用需要大數據分析。分析層提供基於統計學的數據挖掘和機器學習演算法，用於分析和解釋數據集，幫助企業獲得對數據價值深入的領悟。可擴展性強、使用靈活的大數據分析平台更可成為數據科學家的利器，起到事半功倍的效果。

4、應用層

大數據的價值體現在幫助企業進行決策和為終端用戶提供服務的應用。不同的新型商業需求驅動了大數據的應用。反之，大數據應用為企業提供的競爭優勢使得企業更加重視大數據的價值。新型大數據應用對大數據技術不斷提出新的要求，大數據技術也因此在不斷的發展變化中日趨成熟。

② 大數據是什麼

什麼是大數據？
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術，是指從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
具體來說，大數據具有4個基本特徵：
一是數據體量巨大。網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
二是數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
三是處理速度快。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是價值密度低。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

③ 大數據平台提供的最基本的兩個功能是什麼

最基本的兩個功能是：一數據收集；二數據分析歸納。
擴展：

一、它必須容納海量數據

如果大數據分析平台無法擴展以存儲或管理海量數據，那麼僅僅提高速度所帶來的作用相當有限。大數據分析平台必須能夠容納海量數據。

大規模並行處理是用於擴展分析處理的理想技術，因為它同時利用計算機群集的存儲和計算能力。它不僅在性能上有所擴展，而且其處理傳入的大量數據流的能力也相應提高。

此外，被設計為用於處理結構化數據的大數據平台使用MPP，可進一步加速處理操作，這是因為已針對分析程序優化了結構化數據，並減少了回答查詢所需執行的搜索量。結構化資料庫能夠更好地了解數據在數據海洋中的位置，並且可以精確地存取數據。

一般來說，非結構化資料庫難以擴展到採用列式設計的結構化資料庫所能達到的級別。但是，大數據分析平台可能整合有能夠提高非結構化資料庫的可擴展性和性能的功能。

二、它必須非常快

簡單來說，數字時代下，用戶不希望在運行查詢時長時間地等待結果。他們期望即時得到滿足，獲得即時結果，而對其他工作負載沒有影響。這意味著大數據分析平台必須增強現有應用程序的性能，允許您開發具有挑戰性的新分析方法，並提供合理、可預測和經濟的橫向擴展策略。

從技術角度來看，要滿足這些期望，必須結合列式資料庫架構(相對於基於行的非並行處理傳統資料庫)和使用大規模並行處理技術或者說MPP。

理由在於：列式設計可最大限度地減少I/O爭用，後者是導致分析處理發生延遲的主要原因。列式設計還可提供極高的壓縮率，相比於行式資料庫，通常可將壓縮率提高四倍或五倍。MPP數據倉庫通常按比例線性擴展，這意味著如果您將雙節點MPP倉庫的空間翻倍，那麼可有效將其性能提高一倍。

列式設計和MPP的結合不僅能夠大幅提高性能(通常約100到1000倍)，還可以實現更低且更透明的定價機制，例如針對每TB的模型而非傳統的針對每處理器、每節點、每用戶的定價方案。最終結果：性能呈指數級增長，同時大數據分析處理過程的總成本大幅降低。

三、它必須兼容傳統工具

如果您的大數據分析平台依賴於「提取、轉換、載入」(ETL)工具(如Attunity、Informatica、Syncsort、Talend或Pentaho)或基於SQL的可視化工具(如Logi

Analytics、Looker、MicroStrategy、Qlik、Tableau和Talena），請確保該平台已經過認證，可與所有這些工具而不僅僅是主要供應商的工具搭配使用。此外，確保您使用的所有工具和擴展技術符合最新版本的ANSI
SQL標准(SQL2011)。

四、它必須為數據科學家提供支持

數據科學家在企業IT中擁有著更高的影響力和重要性，因此大數據分析平台應在下述兩個關鍵方面支持數據科學家。首先，新一代數據科學家採用Java、Python和R等工具來執行預測式分析。底層分析資料庫應支持和加速創新型預測分析的創建過程。

其次，此平台應有助於將數據科學家的工作與業務目標聯系起來。如今，數據科學家的角色常常從統計學家演變而來，後者相對而言更具學術意味，而且通常並不熟悉宏觀業務目標。在某些情況下，會導致數據科學家得出的結論可能不完整、不準確或與業務成果無關。同時，商業人士常常樂於讓統計學家在封閉的環境中工作，只在需要他們支招時才去找他們。

快速、高效、易於使用和廣泛部署的大數據分析平台可以幫助拉近商業人士和技術專家之間的距離。

五、它應提供高級分析功能

根據您的特定使用情況，可能有必要深入查看由大數據分析引擎提供的內置SQL分析功能。您必須從底層查看，以了解究竟提供了何種SQL分析，而不用對該數據執行分析。例如，如果要對從設備獲得的數據執行分析(如在物聯網中)，則需要諸如「時間序列分析」和「差距分析」等分析功能。如果沒有這些功能，您可能需要花費時間整理數據或編寫自定義代碼。

④ 大數據分析的功能

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為5個V, 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實性(Veracity)。

⑤ 大數據技術有哪些

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

⑥ 大數據從技術層面分為那幾層,每一層有什麼功能

大數據技術層面主要分為這幾層
1. 預測分析技術
這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……
2. NoSQL資料庫
NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。
3. 搜索和知識發現
支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。
4. 大數據流計算引擎
能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。
5. 內存數據結構
通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。
6. 分布式文件存儲
為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。
7. 數據虛擬化
數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。
8. 數據集成
用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。
9. 數據准備
減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。
10. 數據質量
使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

⑦ 華為大數據解決方案是什麼

現在有好多公司在做大數據，不僅僅只有華為。比如北京開運聯合信息技術股份有限公司大數據解決方案是要根據您所需要的行業，來定製的。

⑧ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、NoSQL數據內庫、容數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

⑨ 大數據營銷有哪些功能其價值體現在哪些方面

功能一、具備大量數據的埠以及雲儲存，其次就是擁有海量的客源，全網採集。只有足夠龐大的信息群體，才能夠更好地從中去進行目標客戶信息尋找。信息的基數越大，那麼就意味著目標的客戶人群就越多。

功能二、針對精準的號碼大數據能夠隨意生成採用爆粉裂變的形式，主動引流。如果不能夠做到這一點，那麼這個大數據智能平台，就算是信息量在龐大也不能夠更好的進行利用，佔有的這些信息僅僅只是擁有而不能夠利用那也是浪費。

功能三、對於地域的劃分，能夠進行精準的定位，擁有千萬的客源，並且實現信息的實時更新。在擁有龐大的信息數據之後。

對於所有更新的信息能夠及時的進行提醒以及更改也是非常關鍵的，如果信息量全部都是長時間積累、或者是陳年老舊的已經過時的信息，那麼同樣不存在任何的意義和用處。

功能四，完善數據的分析管理，能夠針對採集的大數據進行營銷的同時可以分析自動分類，結合ERP以及CRM等企業管理系統來優化客戶成交流程。

價值體現：

大數據可以做很多營銷效果預測。針對於消費者洞察、營銷創新和幫助品牌挖掘市場藍海等一系列的領域有很多合作。比如，大數據可以幫助電腦零售商預測寒暑假什麼本最受歡迎，可以根據電影院線搜索量預測票房。

這個關聯應用在是在代言人遴選方面比較典型。很多企業選擇代言人希望知名度高，和品牌比較吻合。比如我們看到陳歐的目標受眾是20到25歲的女性為主，比較積極上進，關注於培訓等有關。