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到2024年，全球生成、復(fù)制、使用和捕獲的數(shù)據(jù)量預(yù)計將達(dá)到149澤字節(jié)。企業(yè)要存儲、處理和分析這些數(shù)據(jù)，就需要大數(shù)據(jù)技術(shù)。好消息是：2022年有幾種可靠的大數(shù)據(jù)技術(shù)可供選擇。

但是，在做出任何選擇之前，請花時間了解它們的功能、優(yōu)缺點等。了解這些信息有助于您選擇最佳類型

這：

有效降低您的業(yè)務(wù)成本；

提高效率；

提高定價；

使您的公司能夠與大企業(yè)競爭；

提高銷售額和忠誠度；

幫助您找到最適合您業(yè)務(wù)的員工。沒錯，人力資源團(tuán)隊可以在招聘時使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來預(yù)測候選人的適合度。這是基于大數(shù)據(jù)完成的，包括申請人的經(jīng)驗、技能和行為。

本文將揭示2022年可以使用的一些大數(shù)據(jù)領(lǐng)先技術(shù)。此外，還將詳細(xì)分析不同大數(shù)據(jù)技術(shù)和技術(shù)的好處。但在深入研究之前，讓我們首先定義術(shù)語“大數(shù)據(jù)”。

什么是大數(shù)據(jù)？

簡而言之，大數(shù)據(jù)是公司為挖掘信息而收集的非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的組合。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用固定格式。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類似于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但不符合數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)模型。當(dāng)今企業(yè)積累的數(shù)據(jù)中有80%以上是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的。

什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)？

大數(shù)據(jù)技術(shù)是為評估、處理和從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取信息而開發(fā)的軟件實用程序。通常，這些數(shù)據(jù)量巨大，傳統(tǒng)軟件可能永遠(yuǎn)無法處理。以下是2022年9大大數(shù)據(jù)技術(shù)列表。

01：Apache Hadoop

02：NoSQL

03：Apache Spark

04：Apache Kafka

05：Apache Hive

06：Apache Cassandra

07：Apache Pig

08：Tableau

09：Sqoop

大數(shù)據(jù)有什么作用？

有遠(yuǎn)見的企業(yè)正在使用一些最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用來刺激增長。這些應(yīng)用程序有助于分析大量實時數(shù)據(jù)。通過預(yù)測建模和其他一些復(fù)雜的分析，這些分析有助于最大限度地減少業(yè)務(wù)失敗的機(jī)會。在了解了大數(shù)據(jù)技術(shù)是什么之后，您可能還需要了解基于云的大數(shù)據(jù)技術(shù)。從根本上說，它們是隨需應(yīng)變的計算機(jī)系統(tǒng)資源，特別是用于數(shù)據(jù)存儲和處理。通常，這些技術(shù)在不受用戶干擾的情況下運行。

大數(shù)據(jù)分析的例子有哪些？

大數(shù)據(jù)實施示例包括：

1：發(fā)現(xiàn)消費者的購物行為；

2：使用可穿戴設(shè)備監(jiān)測患者的健康狀況；

3：自動駕駛汽車的實時道路測繪；

4：優(yōu)化運輸行業(yè)的燃料工具；

5：個性化營銷等

2022年的大數(shù)據(jù)趨勢是什么？

2022年，將出現(xiàn)更多使用數(shù)據(jù)的計算創(chuàng)新，例如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、高級分析和人工智能。大數(shù)據(jù)的存儲將需要并推動混合云、云和數(shù)據(jù)湖技術(shù)等方面的創(chuàng)新。此外，該行業(yè)將看到大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的進(jìn)步，這將催生邊緣計算。這些大數(shù)據(jù)創(chuàng)新將繼續(xù)增長，甚至超過今年。

運營與分析大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)中使用的技術(shù)可以分為兩大類，即運營大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析大數(shù)據(jù)技術(shù)。

運營大數(shù)據(jù)技術(shù)

該技術(shù)提供了用于管理實時、交互式工作負(fù)載的操作功能。收集到的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，可以提供給Analytical Big Data Technologies進(jìn)行進(jìn)一步分析。

運營大數(shù)據(jù)示例包括：

1：票務(wù)預(yù)訂，例如在線購買的電影院門票、交通（公路、鐵路和航空運輸）等。

2：從社交媒體平臺收集的信息。

3：通過網(wǎng)上購物進(jìn)行的交易。

4：大公司的員工信息。

分析大數(shù)據(jù)技術(shù)

與運營大數(shù)據(jù)技術(shù)相比，分析大數(shù)據(jù)技術(shù)更為復(fù)雜。它們是設(shè)想業(yè)務(wù)績效的平臺。

分析大數(shù)據(jù)的幾個例子如下：

1：來自天氣預(yù)報的信息。

2：股市預(yù)測。

3：太空任務(wù)數(shù)據(jù)。

4：醫(yī)院患者的健康信息等

種類大數(shù)據(jù)技術(shù)2022

所有新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)都可以分為四個領(lǐng)域，它們是數(shù)據(jù)挖掘、存儲、分析和可視化。這些大數(shù)據(jù)方法中的每一種都具有獨立的功能。您需要了解這些類別中的每一個，因為它們附帶的工具僅適用于特定類型的業(yè)務(wù)。在實施任何方法之前，請進(jìn)行大數(shù)據(jù)工具比較，以選擇最適合您的業(yè)務(wù)的工具。

數(shù)據(jù)存儲

這種類型的大數(shù)據(jù)技術(shù)包括旨在獲取、存儲和管理大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施。數(shù)據(jù)的組織方式允許各種程序輕松訪問、使用和處理。用于此類數(shù)據(jù)處理的一些頂級大數(shù)據(jù)工具包括：

Hadoop技術(shù)

Hadoop技術(shù)堆棧帶有一個使用MapReduce編程模型進(jìn)行分布式存儲和大數(shù)據(jù)處理的框架。這個Apache大數(shù)據(jù)堆棧的一些好處包括它能夠以合理的成本快速管理分布式數(shù)據(jù)（存儲和處理）。像Hadoop這樣的大數(shù)據(jù)技術(shù)具有可擴(kuò)展性、故障恢復(fù)能力和非常靈活的特點。Hadoop的缺點包括安全性差、大數(shù)據(jù)文件較少且性能低下以及僅支持批處理的能力等。您可以使用大數(shù)據(jù)技術(shù)spark工具作為Hadoop技術(shù)堆棧的替代方案。

MongoDB

MongoDB是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)之一——一種使用類似于JSON的文檔的NoSQL程序。它提供了關(guān)系數(shù)據(jù)庫的替代模式。這使其能夠處理分布式架構(gòu)中大量出現(xiàn)的多種數(shù)據(jù)類型。MongoDB的主要優(yōu)點是靈活性和可擴(kuò)展性。這是因為在這個大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫上使用副本集很容易。另一方面，MongoDB存在速度慢、數(shù)據(jù)量大的弱點。

Rainstor

這是一個為企業(yè)處理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)軟件。它可以在整理和存儲大量信息以供參考時消除重復(fù)文件。該軟件的最新版本可以處理具有高攝取率的大數(shù)據(jù)集。此外，它還具有多租戶功能并支持云存儲。Rainstor可以縮小大數(shù)據(jù)以存儲在云中。1 TB可以減少到25GB。Rainstor的其他好處包括較低的成本。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從原始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。通常，這些數(shù)據(jù)量很大，具有很高的可變性和以極快的速度流式傳輸（在沒有獨特技術(shù)的情況下無法進(jìn)行提取的條件）。以下是一些用于數(shù)據(jù)挖掘的頂級大數(shù)據(jù)技術(shù)。

Presto

Presto是一個分布式SQL查詢引擎，用于對各種數(shù)據(jù)源（例如Cassandra、Hadoop、MySQL和MongoDB）進(jìn)行分析查詢。Presto的優(yōu)勢之一是它允許用戶通過一次查詢從多個來源查詢數(shù)據(jù)。除此之外，Presto：

在內(nèi)存中運行所有處理；

具有加速查詢計劃和實施的功能；

將數(shù)據(jù)作為向量列處理。

然而，不利的一面是，如果Presto中的工作節(jié)點發(fā)生故障，該查詢會自動失??；Presto中沒有緩存層，所以當(dāng)你有“熱”查詢時，你不會得到好的結(jié)果。

Rapidminer

這是一個用于挖掘數(shù)據(jù)和運行預(yù)測分析的集中式軟件包。用戶可以輸入大量原始數(shù)據(jù)，例如數(shù)據(jù)庫和文本，以進(jìn)行即時和智能分析。此外，Rapidminer允許復(fù)雜的工作流程，支持多種語言的腳本。

Rapidminer的一些顯著優(yōu)勢包括用戶友好性和可負(fù)擔(dān)性。關(guān)于弱點，你需要知道從Rapidminer工作室分享分析是很困難的。此外，Rapidminer對于業(yè)務(wù)分析儀表板不是很方便。

Elasticsearch

Elasticsearch是一個全文搜索和分析引擎，允許用戶近乎實時地存儲、搜索和分析海量數(shù)據(jù)。它被用作控制具有復(fù)雜功能和要求的各種應(yīng)用程序的主要引擎。

Elasticsearch的一些優(yōu)勢包括快速搜索和過濾大型數(shù)據(jù)集的能力。此外，Elasticsearch允許通過其動態(tài)聚合引擎進(jìn)行可定制的分析和報告。不利的一面是，Elasticsearch具有復(fù)雜的攝取管道結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析涉及數(shù)據(jù)的清理、轉(zhuǎn)換和建模，以發(fā)現(xiàn)對決策有用的信息。從大數(shù)據(jù)分析工具獲得的信息包括相關(guān)性、隱藏模式、客戶偏好和市場趨勢。經(jīng)常使用具有統(tǒng)計算法、預(yù)測模型等元素的各種復(fù)雜應(yīng)用程序。以下是您應(yīng)該了解的一些數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

Kafka

Kafka是一個具有關(guān)鍵功能的分布式流媒體平臺，這些功能與消費者、發(fā)布者和訂閱者相關(guān)。Kafka是一個開源軟件，它提供了一個池化、低延遲、高吞吐量的平臺，用于管理所有實時饋送的數(shù)據(jù)。這個平臺的另一個好處是它能夠水平擴(kuò)展。Kafka的唯一弱點是缺乏良好的監(jiān)控解決方案。

Splunk

Splunk是一款可讓您發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)隱藏價值的軟件。它通過可搜索的存儲庫對實時數(shù)據(jù)進(jìn)行索引和關(guān)聯(lián)。它是從存儲庫中創(chuàng)建報告、圖表、儀表板、警報和可視化的。Splunk還可用于管理應(yīng)用程序、提高安全性以及用于業(yè)務(wù)和Web分析。Splunk的一些好處包括：

用戶友好性。

能夠擴(kuò)展以適應(yīng)每天來自多個數(shù)據(jù)中心、混合云基礎(chǔ)設(shè)施等的數(shù)TB數(shù)據(jù)。

提供來自歷史和實時數(shù)據(jù)的見解。

Splunk的唯一缺點是新用戶可能難以學(xué)習(xí)。

KNIME

KNIME使用戶能夠形成可視化數(shù)據(jù)流、實施他們創(chuàng)建的一些步驟并查看結(jié)果。這增強(qiáng)了對數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程和可回收組件的更好理解。使用KNIME的好處包括它能夠連接到各種數(shù)據(jù)源、提供對每個階段數(shù)據(jù)發(fā)生情況的控制等。KNIME還具有許多可以重用的功能。這些功能是由KNIME專家驗證的組件。用戶可以將它們重用為他們的個性化KNIME節(jié)點，用于經(jīng)常重復(fù)的任務(wù)。

KNIME的缺點是簡單的任務(wù)可能需要很長時間，并且通常存在數(shù)據(jù)導(dǎo)入和合并文件的問題。

數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)可視化使用功能強(qiáng)大的計算機(jī)來獲取來自公司的原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過處理形成圖形插圖，使人們能夠在幾秒鐘內(nèi)理解大量信息。以下是一些可用于數(shù)據(jù)可視化的頂級技術(shù)。

Tableau

Tableau消除了對查詢語言的高級獎學(xué)金來理解大數(shù)據(jù)的需要。該平臺很容易為此目的提供干凈的視覺界面。形成的數(shù)據(jù)可視化以工作表和儀表板的形式出現(xiàn)。

在商業(yè)智能行業(yè)，Tableau通常因其高速的數(shù)據(jù)分析而受到青睞。此外，它的視覺和設(shè)計能力超越了許多數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。但是，也有一些限制需要指出。Tableau具有成本高、安全問題、定價不靈活、客戶支持差等問題。

Plotly

Plotly是一個用于交互式大數(shù)據(jù)可視化的Python庫。它使用戶能夠更快、更有效地創(chuàng)建出色的圖形。

Plotly以許多優(yōu)點而聞名，包括用戶友好性、可擴(kuò)展性、低成本、尖端分析和易于定制。不利的一面是，與Tableau等其他數(shù)據(jù)可視化平臺相比，Plotly沒有重要的社區(qū)支持。另外，沒有一種完美的方法可以將其可視化放入演示文稿中。

上面提到了幾種大數(shù)據(jù)類型，以及一些可用于挖掘、分析、存儲和可視化的最佳工具。它們都是由各種大數(shù)據(jù)公司開發(fā)的。如前所述，在選擇任何特定的大數(shù)據(jù)工具或技術(shù)之前，進(jìn)一步研究很重要。它們中的每一個都是獨一無二的，可以應(yīng)用于特定的業(yè)務(wù)。

大數(shù)據(jù)使用在不同的行業(yè)

大數(shù)據(jù)改善了人們組織、分析和利用所有行業(yè)信息的方式。這是你應(yīng)該知道的。

衛(wèi)生保健

大數(shù)據(jù)技術(shù)醫(yī)療保健

醫(yī)療保健中的大數(shù)據(jù)技術(shù)處理和分析通過數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的大量信息。這些信息包括患者記錄和其他重要細(xì)節(jié)，對于傳統(tǒng)技術(shù)而言，這些信息通常過于復(fù)雜。獲取的信息可以幫助減輕潛在的疾病爆發(fā)、治愈疾病、降低成本等。大數(shù)據(jù)的其他用途可能包括：

有效的供應(yīng)鏈

更好的患者預(yù)測

智能人員配備

加強(qiáng)戰(zhàn)略規(guī)劃

提高患者參與度

實時通知

開發(fā)新療法

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)解決的問題

大數(shù)據(jù)有助于醫(yī)療保健提供者共享匿名患者數(shù)據(jù)。醫(yī)生可以更多地了解如何從大數(shù)據(jù)中解決某些健康問題。這最大限度地減少了導(dǎo)致更長和繁重的治療或患者不必要的死亡的錯誤的機(jī)會。

大數(shù)據(jù)的另一個合理之處是它促使醫(yī)療保健提供者承擔(dān)責(zé)任?，F(xiàn)在可以輕松獲取有關(guān)其績效的信息，并根據(jù)患者的經(jīng)驗向他們支付報酬。

醫(yī)療保健行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的其他示例

在醫(yī)療保健領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可應(yīng)用于：

預(yù)測分析

減輕藥物濫用

保存電子健康記錄

癌癥治療的廣泛研究

媒體

在媒體和娛樂領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)幫助出版商和廣告商分析和識別消費者喜歡的廣告內(nèi)容和類型。此外，大數(shù)據(jù)使他們能夠選擇流媒體的最佳時間和持續(xù)時間。通過這種方式，提高了點擊率和轉(zhuǎn)化率。媒體中大數(shù)據(jù)的其他用途包括保持消費者的參與度。

媒體大數(shù)據(jù)解決的問題

大數(shù)據(jù)在管理媒體方面發(fā)揮了重要作用。通過促進(jìn)有針對性的廣告，大數(shù)據(jù)可以最大限度地減少營銷活動中的超支。企業(yè)主不再將資源浪費在錯誤的受眾身上。此外，大數(shù)據(jù)使?fàn)I銷人員能夠準(zhǔn)確分析活動的投資回報。他們不再盲目地做廣告。

安全

在保險領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)幫助經(jīng)紀(jì)人分析趨勢和模式。這有助于分析風(fēng)險、發(fā)現(xiàn)欺詐并引入有利于商業(yè)的政策。在理賠管理中，大數(shù)據(jù)使評估損失和自動化理賠變得更加容易。如果有任何異常，它們可以很容易地被拾取。大數(shù)據(jù)在保險中的其他用途包括：

確定客戶的終身價值

提高客戶參與度

數(shù)據(jù)去中心化

客戶反饋評估

了解新政策的銷售情況等。

大數(shù)據(jù)在保險業(yè)務(wù)中解決的問題

欺詐是保險公司關(guān)注的主要問題之一。大數(shù)據(jù)通過簡化甚至最復(fù)雜的案例來顯著減少這個問題。此外，業(yè)務(wù)經(jīng)理可以快速識別和評估具有高風(fēng)險的潛在客戶。一旦確定，大數(shù)據(jù)就會將它們移除以降低風(fēng)險。這允許合法的保單持有人支付較低的保費。

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)

先進(jìn)的數(shù)據(jù)技術(shù)通過監(jiān)控、收集和分析工業(yè)設(shè)備之間生成和交換的信息，為物聯(lián)網(wǎng)增加價值。這使得數(shù)據(jù)流不像以前那樣僵化。物聯(lián)網(wǎng)還需要大數(shù)據(jù)來實時存儲和處理大量數(shù)據(jù)，以生成報告顯示：

隱藏模式，有助于預(yù)防性維護(hù)；

新的信息;

趨勢；

相關(guān)性等

物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)大數(shù)據(jù)解決的問題

物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)解決了各個行業(yè)的很多問題。

01：交通運輸管理

它允許公司始終正確管理流量負(fù)載。這將使企業(yè)能夠盈利地運營，例如在特定時間增加或減少公交時刻表頻率?；蛘撸敫玫慕煌ㄐ盘枱粢?guī)劃，以盡量減少擁堵。

02：零售

物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可防止商品在超市用完。提前通知管理人員補(bǔ)貨。

03：農(nóng)業(yè)

作物不會得到太多或太少的水。而且，不會濫用此資源。您可以在絕對必要時灌溉植物。

04：預(yù)測性維護(hù)

使用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)很容易預(yù)測業(yè)務(wù)中的風(fēng)險。從連接設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以識別關(guān)鍵情況。

05：衛(wèi)生保健

如前所述，大數(shù)據(jù)可用于監(jiān)控患者的狀態(tài)并發(fā)現(xiàn)他們面臨的風(fēng)險，僅舉幾例。

06：制造業(yè)

制造業(yè)可以避免在事故上浪費太多時間。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)通過預(yù)測故障來提供幫助。

零售和電子商務(wù)

大數(shù)據(jù)技術(shù)零售和電子商務(wù)

大數(shù)據(jù)可用于零售和電子商務(wù)業(yè)務(wù)，以了解市場需求。經(jīng)理還可以發(fā)送電子郵件宣布定制折扣和促銷活動，以留住老客戶。此外，大數(shù)據(jù)允許零售商提供個性化的訂購建議。該業(yè)務(wù)中大數(shù)據(jù)的其他用途包括：

受競爭對手定價和商品需求影響的靈活定價。

增強(qiáng)的購物者分析。

通過檢測銀行欺詐提供安全的在線支付（電子商務(wù)）。

有針對性的廣告。

大數(shù)據(jù)解決零售/電商行業(yè)的問題

通常，零售企業(yè)面臨著無法完全了解其客戶行為和偏好的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)使他們能夠更好地了解客戶。這使企業(yè)能夠以可預(yù)測的方式擴(kuò)展。經(jīng)理可以使用指標(biāo)儀表板而不是他們的直覺來做出關(guān)鍵決策。

金融科技

金融服務(wù)和銀行業(yè)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。這是因為每一個數(shù)字足跡都有數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)有助于管理和處理所有這些信息。它使金融科技公司能夠以更快和更具成本效益的方式運行耗時且成本高昂的信用風(fēng)險評分任務(wù)。此外，大數(shù)據(jù)使金融科技公司能夠存儲數(shù)據(jù)、獲取業(yè)務(wù)洞察力并促進(jìn)增長。大數(shù)據(jù)的其他好處包括：

客戶細(xì)分。

金融計劃。

提高合規(guī)性等

金融科技行業(yè)大數(shù)據(jù)改善的問題

欺詐是銀行業(yè)和金融科技行業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。為了最大限度地減少欺詐，大數(shù)據(jù)可以對客戶行為進(jìn)行建模。此模型行為與客戶的實際行為非常接近。如果檢測到任何可疑行為，系統(tǒng)將向客戶發(fā)送警報。

雇用大數(shù)據(jù)工程師：頂級大數(shù)據(jù)技能

要讓數(shù)據(jù)為您服務(wù)，您需要聘請大數(shù)據(jù)工程師。這些工程師負(fù)責(zé)收集和管理組織的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和工具。他們還知道如何快速獲得結(jié)果。以下是您在聘請大數(shù)據(jù)工程師時應(yīng)考慮的事項。

硬技能

這些技能應(yīng)該源于軟件和技術(shù)以及運營技能。以下是硬技能的詳細(xì)說明。任何頂級大數(shù)據(jù)工程師都應(yīng)該能夠：

01：了解算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并能夠準(zhǔn)備用于分析的數(shù)據(jù)；

02：使用平臺進(jìn)行自助分析；

03：正確應(yīng)用統(tǒng)計和數(shù)學(xué)；

04：使用Java、Python、Scala編程語言等創(chuàng)建高效且易于維護(hù)的代碼。

05：有應(yīng)用知識和經(jīng)驗機(jī)器學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)API；ETL工具；數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)；數(shù)據(jù)倉庫解決方案。

06：理解分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識。

軟技能

了解一個人的軟技能可以幫助您了解他們是否適合您公司的文化。以下是您可能需要考慮的一些軟技能：

良好的時間管理

一般工作管理

指導(dǎo)他人的能力

良好的溝通技巧

風(fēng)險管理

合作

良好的演講技巧

在團(tuán)隊中工作的能力

適應(yīng)性

說明文寫作

結(jié)論

在業(yè)務(wù)中實施大數(shù)據(jù)技術(shù)會帶來很多好處。為了最大限度地發(fā)揮市場上大多數(shù)新的大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢，首先，確定您的業(yè)務(wù)存在的問題類型。這有助于選擇最佳解決方案。如果可能，請在選擇或開發(fā)用于管理和分析大數(shù)據(jù)的適當(dāng)軟件實用程序方面獲得幫助。在獲得最合適的技術(shù)后，通過本凡科技 聘請一支技術(shù)精湛、訓(xùn)練有素的團(tuán)隊。大數(shù)據(jù)的有效性還取決于數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師的能力。