1樓：加米穀大資料科技
對於企業來說，如果想更好利用大資料，首先要從物聯網、網際網路和傳統資訊系統三方面入手。
目前有大量的資料採集公司把web系統作為重要的資料**，在此基礎上可以進行大量的價值化操作；傳統資訊系統往往與具體的行業有緊密的聯絡，不同企業往往都會有自己的資訊系統，傳統資訊系統是利用大資料的基礎，通過在傳統資訊系統上進行大資料改造往往是首先要完成的事情。
作為企業來說，一方面要根據自身業務的特點來搭建物聯網系統，另一方面要注重行業整體資料的獲取（來自於web系統），最後結合自身資訊系統的資料完成具體決策的制定。
企業大資料處理解決方案主要用來解決什麼問題？
2樓：匿名使用者
企業大資料處理解決方案主要用於企業各業務系統資料分散，難以建立聯絡的問題。
為企業的大小決策有資料依據，決策減少盲目性，顯得「智慧」 。商業智慧在企業中的作用主要在於讓公司裡的員工在需要的時候可以方便快捷得拿到資料，並基於資料做出決策，理性得推動公司發展。這方面可以去搜一些案例，很多bi產品比如帆軟的finebi官網或者一些論壇部落格上都有的。
3樓：
大資料處理就離不開雲，現在企業不上雲，就是等死。送您一個阿里雲的優惠券：網頁連結
企業大資料處理解決方案有哪些
4樓：匿名使用者
企業一般採用商業智慧來對資料進行分析處理。
比如用於銷售模組可以分析銷售資料，挖掘市場需求；用於客戶分析可以分析使用者行為，精準營銷；用於財務分析可以分析財務資料，預估風險之類的。
具體的比如通過商業智慧系統finebi平臺，可以進行銷售、回款、應收款、可售庫存、推盤、動態成本、杜邦分析、資金計劃等各類細分主題的分析，以地圖、環比圖、漏斗圖等特徵圖表配以鑽取聯動顯示，較好地從資料中觀測銷售過程出現的問題。
財務方面也可以通過finebi建立績效指標庫和行業或標杆指標庫作為財務分析的資料來源，在績效考核模型、投資評估模型、財務風險模型、經營分析模型的基礎上分別建立資產主題、盈利主題、資金主題、收入主題、成本費用主題、存貨主題等。通過這些分析主題對企業進行進度監控和經營預警，從而達到對企業戰略的控制。
大資料公司需要解決哪些關鍵問題
5樓：
資料的真實性，與快速處理資訊的反饋結果，並找出問題所在！
6樓：福州華信智原
大資料要應用要做成產業，必須解決好兩大問題，一是資料的開發利用不能危害國家和社會經濟安全，二是資料的開發利用不能侵害公民個人的隱私權利，否則對大資料發展將是災難性和毀滅性的。這就需要在對資料商業化前進行預處理，也就是資料清洗加工和脫敏。
現在企業面臨哪些大資料相關的問題？f5的大資料解決方案如何解決？
7樓：海帶
你好，有關於現在的企業面臨的一些大資料相關問題，f5的大資料解決方案如何解決你通過一些專案解決平臺來進行外包。
8樓：a馬玉敏
現在企業面臨著很多大資料相關的問題，f五大資料叫解決老百姓的問題。
9樓：請叫我聲傑哥
現在企業面臨的很多大資料問題，這些大資料問題要解決的話也是非常困難的。
10樓：和民
主大資料方案解決辦法請向華為總公司辦理
11樓：易吻易親
應該是面臨了創業難，職場競爭太激烈，找到屬於的專業。
12樓：
向你諮詢的這個企業面臨的大資料的相關問題，還有f5的大資料解決方案，這一方面還真的不是很瞭解你看有沒有專業的網頁網製造能力？請跟對你有一個解答。
13樓：大和娛樂工業設計
現在的企業當中面臨著，很多大收集相關的問題，比如說i5的大資料解決方案，我們應該怎麼解決呢，那麼有關於這方面的問題，我建議，有這種資料方面的專家，以及懂，現在的網際網路大資料的同好們，可以說一下。
在處理大資料時主要需要考慮哪些因素
14樓：施妙鬆
開源大資料生態圈
hadoop hdfs、hadoop mapreduce, hbase、hive 漸次誕生，早期hadoop生態圈逐步形成。
開源生態圈活躍，並，但hadoop對技術要求高，實時性稍差。
2. 商用大資料分析工具
一體機資料庫/資料倉儲（費用很高）
ibm puredata(netezza), oracle exadata, sap hana等等。
資料倉儲（費用較高）
teradata asterdata, emc greenplum, hp vertica 等等。
資料集市（費用一般）
qlikview、 tableau 、國內永洪科技yonghong data mart 等等。
前端展現
用於展現分析的前端開源工具有jaspersoft，pentaho, spagobi, openi, birt等等。
用於展現分析商用分析工具有cognos,bo, microsoft, oracle,microstrategy,qlikview、 tableau 、國內永洪科技yonghong z-suite等等。-
求助：哪些公司可以提供大資料處理分析解決方案
15樓：上海獻峰網路
上海獻峰網路指出：你要的大資料分析解決方案大全都在這
從所周知，大資料已經不簡簡單單是資料大的事實了，而最重要的現實是對大資料進行分析，只有通過分析才能獲取很多智慧的，深入的，有價值的資訊。那麼越來越多的應用涉及到大資料，而這些大資料的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大資料不斷增長的複雜性，所以大資料的分析方法在大資料領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終資訊是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大資料分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
一、大資料分析的五個基本方面
1. analytic visualizations（視覺化分析）
不管是對資料分析專家還是普通使用者，資料視覺化是資料分析工具最基本的要求。視覺化可以直觀的展示資料，讓資料自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. data mining algorithms（資料探勘演算法）
視覺化是給人看的，資料探勘就是給機器看的。叢集、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入資料內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大資料的量，也要處理大資料的速度。
3. predictive analytic capabilities（**性分析能力）
資料探勘可以讓分析員更好的理解資料，而**性分析可以讓分析員根據視覺化分析和資料探勘的結果做出一些**性的判斷。
4. semantic engines（語義引擎）
我們知道由於非結構化資料的多樣性帶來了資料分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析資料。語義引擎需要被設計成能夠從「文件」中智慧提取資訊。
5. data quality and master data management（資料質量和資料管理）
資料質量和資料管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對資料進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大資料真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大資料能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
二、大資料處理
具體的大資料處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大資料處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大資料的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、匯入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作，比如火車票售票**和**，它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
匯入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量資料進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的資料匯入到一個集中的大型分散式資料庫，或者分散式儲存叢集，並且可以在匯入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些使用者會在匯入時使用來自twitter的storm來對資料進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
匯入與預處理過程的特點和挑戰主要是匯入的資料量大，每秒鐘的匯入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
統計/分析
統計與分析主要利用分散式資料庫，或者分散式計算叢集來對儲存於其內的海量資料進行普通的分析和分類彙總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到emc 的greenplum、oracle的exadata，以及基於mysql的列式儲存infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化資料的需求可以使用hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的資料量大，其對系統資源，特別是i/o會有極大的佔用。
挖掘與前面統計和分析過程不同的是，資料探勘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有資料上面進行基於各種演算法的計算，從而起到**（predict）的效果，從而實現一些高階別資料分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的k-means、用於統計學習的svm和用於分類的***** bayes，主要使用的工具有hadoop的mahout等。
該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很複雜，並且計算涉及的資料量和計算量都很大，還有，常用資料探勘演算法都以單執行緒為主。
大資料的處理流程包括了哪些環節
16樓：某人近情怯怯丶
處理大資料的四個環節：
收集：原始資料種類多樣，格式、位置、儲存、時效性等迥異。資料收集從異構資料來源中收集資料並轉換成相應的格式方便處理。
儲存：收集好的資料需要根據成本、格式、查詢、業務邏輯等需求，存放在合適的儲存中，方便進一步的分析。
17樓：在這裡的另一邊
首先是大資料的收集了，有足夠多的資料，才能進行下一步的工作，這是至關重要的。然後就是大資料入庫了，開始資料的分析和處理，得住最有價值的資料，能達到轉換直接產生效益的，這個是最終的目標。檸檬學院大資料。
如何進行大資料分析及處理？
18樓：百度文庫精選
最低0.27元開通文庫會員，檢視完整內
原發布者:水橋碧槽
大資料處理資料時**唸的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大資料處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，天互資料總結了一個基本的大資料處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大資料的處理有所幫助。
整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、匯入和預處理、統計和分析，以及挖掘。採集大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的資料，並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關係型資料庫mysql和oracle等來儲存每一筆事務資料，除此之外，redis和mongodb這樣的nosql資料庫也常用於資料的採集。
在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作，比如火車票售票**和**，它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。統計/分析統計與分析主要利用分散式資料庫，或者分散式計算叢集來對儲存於其內的海量資料進行普通的分析和分類彙總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到emc的greenplum、oracle的exadata，以及基於mysql的列式儲存infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化資料的需求可以使用hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分
企業大資料應用有什麼作用，大資料對企業有什麼作用
枚振梅念綢 你好，作用有很多的。具體用途的話，可以用來精準營銷 資料風控 效率提升 決策支援 產品運營，主要看公司像用於哪方面了，不過一般大資料產品側重於資料探勘和分析，一般企業的資訊化建設都是關於報表和一些業務系統的，並不真的需要上大資料，實用性不那麼大，這方面商業智慧適用性就強點，涉及各業務系統...