大数据方案解决重点是

❶ 大数据解决方案都有哪些

在信息时代的我们，总会听到一些新鲜词，比如大数据，物联网，人工智能等等。而现在，物联网、大数据、人工智能已经走进了我们的生活，对于很多人看到的大数据的前景从而走进了这一行业，对于大数据的分析和解决是很多人不太了解的，那么大数据的解决方案都有哪些呢？一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。

第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。这个项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。

第二要说的就是Pentaho BI。Pentaho BI 平台和传统的BI 产品不同，它是一个以数据流程为中心的，面向解决方案的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，这样一来就方便了商务智能应用的开发。Pentaho BI的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项复杂的、完整的商务智能解决方案。

然后要说的就是Hadoop。Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的软件框架。不过Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。另外，Hadoop 依赖于社区服务器，所以Hadoop的成本比较低，任何人都可以使用。

接着要说的是RapidMiner。RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，有着先进的技术。RapidMiner数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

Storm。Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、Admaster等等。

最后要说的就是HPCC。什么是HPPC呢？HPCC是High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。HPCC主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

通过上述的内容，想必大家已经知道了大数据的解决方案了吧，目前世界范围内拥有的大数据解决方案种类较多，只有开发并使用好最先进的，最完备的大数据解决方案，一个公司，甚至一个国家才能走在世界前列。

❷ 大数据处理

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

❸ 如何进行大数据分析关键点是什么

【导读】大数据分析的结果可以给企业带来决策影响，也同时关系到企业的利益体现，大数据分析正在为企业带来了新的变化，但是关于大数据分析中的可以和不可以，我们还是要注意的。那么如何进行大数据分析?关键点是什么呢?一起来看看吧!

1、不注重数据的精确

也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。

2、不能粗略计算

现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

3、数据越多越好

不是数据多就是好的，如果数据不是分析维度里面需要的数据，反而会加大分析的难度和准确度。

数据分析的关键点是什么?

数据的价值一直受到人类的关注，隐藏在海平面以下的数据冰山已成为越来越多人关注的焦点。大量的数据隐藏着商业价值。各种行业都在谈论大数据，但很少有人关注数据质量问题。数据分析的质量高不高，一些没有必要的错误会不会犯，确保数据质量是数据分析的关键。

第一、基本数据一定要可靠

不论是哪个企业，进行数据分析的目的都是为了可以给企业带来更多的商业价值以及帮助企业规避或者减少风险带来的损失，那么如果数据本身就是错误的或者质量不好，那么得出的数据分析的结果以及采取的问题解决方案都在质量上大打折扣，那么谁还能说数据分析可以为企业解决问题。

第二、及时阻断数据错误的重要性

进行数据处理的过程是一个复杂的过程，这个环节当中，从数据的收集到数据筛选、数据分析都有可能产生错误，因此我们需要在各个环节中对错误的数据进行甄别，特别是数据处理的阶段，可以很好的对数据进行一个清理的过程。当然不仅仅是数据处理的过程，每一个环节都需要相关的技术人员通过一定合理性分析找出质量不高的数据，或者进行错误数据的判定，这不仅仅需要的是技术，也是对数据分析人员素质的考验。

第三、数据处理平台的应用

对于数据质量的处理，也有相关的数据处理平台，一般大数据解决方案的相关企业也会提供应用，企业在选择数据处理平台的时候，如果条件好一些的可以选择一些在这方面技术比较成熟的应用企业，一般国内的大型企业主要会采用国外的数据处理软件。

以上就是小编今天给大家整理发送的关于“如何进行大数据分析?关键点是什么?”的相关内容，希望对大家有所帮助。那我们如何入门学习大数据呢，如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❹ 大数据 解决方案能解决什么问题

资源浪费，其实大数据这个概念就是资源整合，把数据集中。我给你回举几个例子吧
在零答售业大数据的就是把全国的零售店的销量、销售时间之类和卖的好的商品的数据找出来，然后通过查看所有商品的数据，选择最优的捆绑销售的方式或者促销方式。
在政府行业应用就是智慧城市，拿智慧城市的智慧交通举例，1路公交车你等了30分钟才来，来的时候车上已经满员了，可能要等几辆车你才可以上去，如果通过大数据，进行分析挖掘这个数据，当天就可以紧急把多发几辆车。缓解了压力。智慧医疗，原先在一家医院看完病医生不是都让人保留病史和诊断报告吗？好下回再去医院的时候方便。但是如果应用大数据，你觉得这家医院看的不好，再去第二家的时候，不需要带病史和诊断报告，因为医生可以调出你在上家医院的诊断报告和病史。
而且大数据节省了IT业的人力成本，数据都集中在某个机房中了，不需要每地都存有一个机房。

❺ 大数据安全解决方案的八大原则

现有信息条件下的数据存储以大的融合方式存在，大的数据结构与传统的数据库并存.因此，有效的大数据审计解决方案不仅要独立审计大数据库的访问行为，还要考虑传统数据库的审计，不影响数据库的高效稳定运行.大数据安全解决方案的八大原则.

兼容性:审计系统应适应不同的数据库类型和应用环境，可审计主流大数据结构、商业数据库、国产数据库的各种版本.不同数据库的审计战略编辑方法、日志表现可以统一.

可靠性:审计系统可以连续稳定运行，并提供足够的存储空间来存储审计日志，满足在线存储至少6个月的要求.审计系统可以保证审计记录时间的一致性，避免错误时间记录对跟踪源的影响.

独立性:审计系统应独立于数据库系统，即使数据库和操作系统被破坏，也必须保证审计日志的正确性和完整性.同时，审计系统的运行不应影响数据库系统和业务操作.

实用性:由于业务系统数据集中存储在数据库中，大数据库的操作审计需要细分到数据库指令、字段等，同时可以审计数据库返回的信息，包括错误代码和数据库的响应时间，在数据库发生重要错误时可以立弯芦即应对

灵活性:审计系统芦纳可提供不足的审计战略和定制战略，结合用户业务特点，过滤审计重要业务用户、操作途径、重要操作、重要表格、重要字段，可指定操作事件发生时，系统应对方式.

扩展性:业务系统扩展时，审计系统可以顺利扩展.系统支持为第三方平台提供记录的审核信息.

安全性:分权管理，具有权限管理功能，对用户进行等级，提供不同的操作权限和不同的网络数据操作范围限制，用户只能在其权限内审计和相关操作网络数据，具有自己的安全审计功能.

易用性:审计系统应基于操作分析，提供陪闹没主体标识(即用户)、操作(行为)、客体标识(设备、操作系统、数据库系统、应用系统)的分析和灵活可编辑的审计报告.

大数据技术的发展赋予了大数据安全区别于传统数据安全的特殊性.在大数据时代的新形势下，数据安全、隐私安全、大数据平台安全等面临着新的威胁和新的风险，大数据安全保障面临着严峻的挑战.

❻ 大数据解决方案主要用于存储哪种类型的数据

大数据解决方案主要用于存储二进制类型的数据。

数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word,图片，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。非结构化数据的超大规模和增长，占总数据量的80~90%，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓库的10倍到50倍。

大数据特点：

海量数据有不同格式，第一种是结构化，我们常见的数据，还有半结据化网页数据，还有非结构化视频音频数据。而且这些数据化他们处理方式是比较大的。数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

❼ 盘点2021年大数据分析常见的5大难点！

2021年已经到来，现在是深入研究大数据分析面临的挑战的时候了，需要调查其根本原因，本文重点介绍了解决这些问题的潜在解决方案。

1、解决方案无法提供新见解或及时的见解

（1）数据不足

有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。

（2）数据响应慢

当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。

检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。

（3）新系统采用旧方法

虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。

2、不准确的分析

（1）源数据质量差

如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。

（2）与数据流有关的系统缺陷

过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障

3、在复杂的环境中使用数据分析

（1）数据可视化显示凌乱

如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。

（2）系统设计过度

数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。

确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。

4、系统响应时间长

（1）数据组织效率低下

也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。

（2）大数据分析基础设施和资源利用问题

问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。

这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。

5、维护成本昂贵

（1）过时的技术

组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。

（2）并非最佳的基础设施

基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。

（3）选择了设计过度的系统

如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。

❽ 华为大数据解决方案是什么

现在有好多公司在做大数据，不仅仅只有华为。比如北京开运联合信息技术股份有限公司大数据解决方案是要根据您所需要的行业，来定制的。

❾ 大数据时代 大数据分析解决方案

大数据时代 大数据分析解决方案
大数据数据分析一般技巧
①通过中国互联网大数据了解产品的消费者需求偏好、增长趋势、同行竞争、消费数据、政策环境、广告消费、市场前景等，指导产品研发设计及市场定价策略;
②消费升级后，高端消费者在购买产品时关心的产品知识是什么，信任什么网络信息渠道，分析用户心理和关注因素，制定宣传策略和选择宣传方式;
③分析行业龙头的网络宣传策略，并了解消费者选择品牌时关注的购买因素，制定差异化营销策略，用消费者喜欢的内容和方式巧妙取胜;
大数据对于品牌推广作用
①借助大数据制定品牌推广策略，提升品牌知名度、影响力、良好口碑，集团公司整体形象宣传;
②通过大数据，锁定目标招商对象，为品牌做招商加盟宣传、品牌连锁店宣传，通过网络扩大招商影响;
③通过对企业品牌节假日促销/活动/开业/庆典/展会等的线上二次宣传，扩大活动营销效果;
④企业上市宣传、企业海外上市宣传、上市公司网络形象优化、上市公关服务;
⑤产品宣传、新品上市、产品扩大知名度、产品快速进行展现、产品线上宣传等。
大数据如何应用于电商推广
①电商品牌重要节庆宣传，如双十一促销、中秋节促销、年货节促销等。提前1-2个月覆盖精准客户关心的话题、分析潜在需求数据;
②电商品牌全年品牌推广计划，品牌全网宣传包年合作，全面打造淘品牌。通过大数据分析客户需求、关心元素、品牌排名等，刺激用户购买需求，提升品牌口碑。
依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使推广更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。未来企业如想进一步提升品牌知名度并准确把握市场走向，进行大数据营销是必不可少的。

❿ 使用比较多的大数据分析解决方案有哪些

大数据分析解决方案分为数据采集、数据存储、数据计算或处理、数据挖掘、数版据展现五个方面。权

数据采集：需要对于海量数据、实时数据的采集能力，这是数据利用的第一步。
数据存储：对应大数据特点，需要大容量、高容错、高效率的存储能力，这是数据利用的基础。
数据计算：需要强大、廉价、快速的数据处理货计算能力，强大对应大数据的量大、类型多，廉价对应大数据的价值密度低，快速对应大数据的速度快，这是大数据能够发展的关键。
数据挖掘：要能够全角度、多方位的立体分析挖掘数据价值，应用好数据挖掘才能将数据转化为价值，这是数据利用的核心。
数据展现：多途径、直观、丰富的数据展现形式是数据的外在形象，这是数据应用的亮点，是能够得到用户认可的窗口。
以上是对于大数据平台需要解决的问题，必须具备的能力，数据提出的要求。