大数据方面的功能板块

Ⅰ 大数据平台提供的最基本的两个功能是什么

最基本的两个功能是：一数据收集；二数据分析归纳。
扩展：

一、它必须容纳海量数据

如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。

大规模并行处理是用于扩展分析处理的理想技术，因为它同时利用计算机群集的存储和计算能力。它不仅在性能上有所扩展，而且其处理传入的大量数据流的能力也相应提高。

此外，被设计为用于处理结构化数据的大数据平台使用MPP，可进一步加速处理操作，这是因为已针对分析程序优化了结构化数据，并减少了回答查询所需执行的搜索量。结构化数据库能够更好地了解数据在数据海洋中的位置，并且可以精确地存取数据。

一般来说，非结构化数据库难以扩展到采用列式设计的结构化数据库所能达到的级别。但是，大数据分析平台可能整合有能够提高非结构化数据库的可扩展性和性能的功能。

二、它必须非常快

简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。

从技术角度来看，要满足这些期望，必须结合列式数据库架构(相对于基于行的非并行处理传统数据库)和使用大规模并行处理技术或者说MPP。

理由在于：列式设计可最大限度地减少I/O争用，后者是导致分析处理发生延迟的主要原因。列式设计还可提供极高的压缩率，相比于行式数据库，通常可将压缩率提高四倍或五倍。MPP数据仓库通常按比例线性扩展，这意味着如果您将双节点MPP仓库的空间翻倍，那么可有效将其性能提高一倍。

列式设计和MPP的结合不仅能够大幅提高性能(通常约100到1000倍)，还可以实现更低且更透明的定价机制，例如针对每TB的模型而非传统的针对每处理器、每节点、每用户的定价方案。最终结果：性能呈指数级增长，同时大数据分析处理过程的总成本大幅降低。

三、它必须兼容传统工具

如果您的大数据分析平台依赖于“提取、转换、加载”(ETL)工具(如Attunity、Informatica、Syncsort、Talend或Pentaho)或基于SQL的可视化工具(如Logi

Analytics、Looker、MicroStrategy、Qlik、Tableau和Talena），请确保该平台已经过认证，可与所有这些工具而不仅仅是主要供应商的工具搭配使用。此外，确保您使用的所有工具和扩展技术符合最新版本的ANSI
SQL标准(SQL2011)。

四、它必须为数据科学家提供支持

数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。首先，新一代数据科学家采用Java、Python和R等工具来执行预测式分析。底层分析数据库应支持和加速创新型预测分析的创建过程。

其次，此平台应有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。如今，数据科学家的角色常常从统计学家演变而来，后者相对而言更具学术意味，而且通常并不熟悉宏观业务目标。在某些情况下，会导致数据科学家得出的结论可能不完整、不准确或与业务成果无关。同时，商业人士常常乐于让统计学家在封闭的环境中工作，只在需要他们支招时才去找他们。

快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助拉近商业人士和技术专家之间的距离。

五、它应提供高级分析功能

根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能。您必须从底层查看，以了解究竟提供了何种SQL分析，而不用对该数据执行分析。例如，如果要对从设备获得的数据执行分析(如在物联网中)，则需要诸如“时间序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果没有这些功能，您可能需要花费时间整理数据或编写自定义代码。

Ⅱ 举例说明大数据在哪些方面发挥着重要作用

政府合理利用大数据，引导决策的将是基于实证的事实，政府会更有预见性、更加负责、更加开放。中国古代治国就已经有重数据的思想，如商鞅提出，“强国知十三数……欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国愈弱至削”。大数据时代，循“数”治国将更加有效。小数据时代，政府做决策更多依凭经验和局部数据，难免头痛医头、脚痛医脚。比如，交通堵塞就多修路。大数据时代，政府做决策能够从粗放型转向集约型。路堵了，利用大数据分析，可以得知哪一时间、哪一地段最容易堵，或在这一地段附近多修路，或提前预警引导居民合理安排出行，实现对交通流的最佳配置和控制，改善交通。
对于商家来说，大数据使精准营销成为可能。一个有趣的故事，是沃尔玛超市的“啤酒、尿布”现象。沃尔玛超市分析销售数据时发现，顾客消费单上和尿布一起出现次数最多的商品，竟然是啤酒。跟踪调查后发现，有不少年轻爸爸会在买尿布时，顺便买些啤酒喝。沃尔玛发现这一规律后，搭配促销啤酒、尿布，销量大幅增加。大数据时代，每个人都会“自发地”提供数据。我们的各种行为，如点击网页、使用手机、刷卡消费、观看电视、坐地铁出行、驾驶汽车，都会生成数据并被记录下来，我们的性别、职业、喜好、消费能力等信息，都会被商家从中挖掘出来，以分析商机。
大数据也将使个人受益。从生物学、医学上讲，以前生物学家只是通过对单个或几个基因的操控来观察其对生物体的影响，很难发现整体的关联。现在由于技术的发展，可以分析很多，如遗传信息、全体基因的表达量信息、蛋白质族谱信息、全基因组甲基化信息、表观遗传信息等。同时还有个人健康指标、病历、药物反应等数据。如果真能达成生物学上多维多向数据的有机融合，就能够把个人完整地描述出来，从而实现精准医疗的目的。
大数据时代，审核数据的真实性也有了更有效的手段。大数据的特征之一是多样性，不同来源、不同维度的数据之间存在一定的关联度，可以交叉验证。例如，某地的工业产值虚报了一倍，但用电量和能耗却没有达到相应的规模。这就是数据异常，很容易被系统识别出来。发现异常后，相关部门再进行复核，就能更有针对性地防止、打击数据造假。
数据是一种资源，但数据又跟煤、石油等物质性资源不一样。物质性资源不可再生，你用多了，别人就用少了，因而很难共享。数据可以重复使用、不断产生新的价值。大数据资源的使用是非恶性竞争的，共享的前提下，更能够制造双赢。从另一个角度来说，数据如果不被融合、联系在一起，也不能称之为大数据。

Ⅲ 大数据营销有哪些功能其价值体现在哪些方面

功能一、具备大量数据的端口以及云储存，其次就是拥有海量的客源，全网采集。只有足够庞大的信息群体，才能够更好地从中去进行目标客户信息寻找。信息的基数越大，那么就意味着目标的客户人群就越多。

功能二、针对精准的号码大数据能够随意生成采用爆粉裂变的形式，主动引流。如果不能够做到这一点，那么这个大数据智能平台，就算是信息量在庞大也不能够更好的进行利用，占有的这些信息仅仅只是拥有而不能够利用那也是浪费。

功能三、对于地域的划分，能够进行精准的定位，拥有千万的客源，并且实现信息的实时更新。在拥有庞大的信息数据之后。

对于所有更新的信息能够及时的进行提醒以及更改也是非常关键的，如果信息量全部都是长时间积累、或者是陈年老旧的已经过时的信息，那么同样不存在任何的意义和用处。

功能四，完善数据的分析管理，能够针对采集的大数据进行营销的同时可以分析自动分类，结合ERP以及CRM等企业管理系统来优化客户成交流程。

价值体现：

大数据可以做很多营销效果预测。针对于消费者洞察、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝海等一系列的领域有很多合作。比如，大数据可以帮助电脑零售商预测寒暑假什么本最受欢迎，可以根据电影院线搜索量预测票房。

这个关联应用在是在代言人遴选方面比较典型。很多企业选择代言人希望知名度高，和品牌比较吻合。比如我们看到陈欧的目标受众是20到25岁的女性为主，比较积极上进，关注于培训等有关。

Ⅳ 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(4)大数据方面的功能板块扩展阅读：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

Ⅳ 大数据有什么应用

主要由以下三点作用：

第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。

Ⅵ 大数据分析工具不可忽视的三个方面

大数据分析工具不可忽视的三个方面

大数据的概念已经火了很长时间，而大数据技术的应用才刚刚起步。大数据分析工具是最具代表的大数据应用技术，人们对其赋予数据分析，挖掘数据价值的功能期望，那么大数据分析工具的开发过程中有哪些方面式不可忽视的呢？
1.平台架构
架构是大数据分析工具的“骨架”，决定了大数据分析工具的性能高低和能承担的数据分析任务。现在有关大数据应用技术的研究，大部分是围绕基础架构展开的，很多公司都在开发技术让大数据更易于读取和存储。
基础架构的先进与否不仅影响大数据分析工具的数据分析能力，还影响数据分析功能拓展与延伸。国云数据的大数据魔镜数据可视化分析工具，独特的“上中下”三层架构设计，细分了大数据分析工具的功能选项，让系统运行更加高效稳定，可谓别具一格。
2.数据模型
如果说基础架构是大数据分析工具的“骨架”，那么数据模型就是“血肉”。数据模型直接决定了数据分析方法和数据录入、输出的路径。此外，数据清洗功能也受数据模型的影响，而数据清洗功能时每一个大数据分析工具都不可或缺的功能模块。
现在，数据需要分析才能得到价值，这就需要对海量的数据进行详尽的分析、挖掘，而在这个过程当中，选择适当的数据分析模型至关重要。而且除了几种常备的数据分析模型，大数据分析工具还应该开发个性化服务模块，以应对越来越明显的市场差异性需求。
3.数据可视化
数据可视化是大数据分析工具的末端展示手段，主要承担两个职责——1.数据展示、讲解需要2.基于数据图表的二次挖掘、分析。抛去数据结果本身的价值不谈，数据可视化的成败主要看可视化效果。
而随着大屏可视化技术和移动终端技术的发展，数据展示和分析的搭载平台也越来越广泛，可视化效果和技术兼容性也将随之而变。大数据魔镜主打数据可视化，可视化效果多达数百种，并且在不断地更新和增加，冠绝国内同类产品，对数据可视化的未来可谓信心十足！
在这个高度信息化的社会，人们希望能从数据中得到价值。大数据分析工具就是利用各种数据做出智能的决策，帮助用户来基于数据做出分析的决策和营销的。大数据分析工具能提供数据支持，预测未来，但仅仅而已；真正决定和掌握未来的，是人的决心！

Ⅶ 大数据分析平台有哪些作用

一、数据驱动事务

经过数据产品、数据发掘模型实现企业产品和运营的智版能化，然后极大的权进步企业的全体效能产出。最常见的应用领域有根据个性化推荐技术的精准营销服务、广告服务、根据模型算法的风控反诈骗服务征信服务等。

二、数据对外变现

经过对数据进行精心的包装，对外供给数据服务，然后取得现金收入。市面上比较常见有各大数据公司利用自己把握的大数据，供给风控查询、验证、反诈骗服务，供给导客、导流、精准营销服务，供给数据开放渠道服务等。

三、数据辅助决议计划

为企业供给根底的数据计算报表分析服务。分析师能够容易获取数据产出分析报告指导产品和运营，产品司理能够经过计算数据完善产品功用和改进用户体验，运营人员能够经过数据发现运营问题并确定运营的策略和方向，管理层能够经过数据把握公司事务运营情况，然后进行一些战略决议计划。

关于大数据分析平台有哪些作用，青藤小编就和您分享到这里了。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。

Ⅷ 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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Ⅸ 大数据技术常应用在哪些方面

1、产品开发
公司利用大数据来预测客户需求。他们建立了预测模型，以了解客户的喜好并提供相关材料。
2、日志分析
商业和开源日志分析提供了收集，处理和分析大量日志数据的能力，而不必将数据转储到关系数据库中并通过SQL查询检索。
3、安全合规性
大数据可帮助您识别数据中的模式，这些模式指示欺诈并聚集大量信息，从而使监管报告变得更快。
4、推荐引擎
大数据及其可伸缩性和强大功能，可处理大量非结构化和结构化数据，使公司能够根据其历史为客户推荐的最佳选择。