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大数据创新有什么趋势?

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标签: 大数据创新 大数据创新趋势
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混合数据云

混合数据云是一个值得强调的话题,因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle,IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统,同时吸收非结构化的数据和外部数据。

移动性推动大数据投资

移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线,并已经扩展到各种各样的健身活动,以及个人健康监测。

大数据可以围绕和增强现有的应用程序

StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度,一个项目周围的所有活动,包括社会评论,住宿,餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型,并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。

物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西

美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出,当你开始考虑将所有的数据引入组织,将物联网从概念变成现实,构建采集,存储,分析和创建预测分析的系统,需要的技能是供不应求的,客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。

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    1、可视化分析

    大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。

    2、数据挖掘算法

    大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。

    3、预测性分析能力

    大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

    4、数据质量和数据管理

    大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。 当然更加深入大数据分析的话,还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

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