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以数据为依据的战略.pdf

上传人: 海*** 编号:184758 2024-11-10 20页 11.08MB

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本文讨论了大数据分析的挑战和解决方案。文章指出,现有的工具仅适用于数字数据,而我们需要将非数字数据转换为数字数据以便分析。数据量的增加带来了挑战,例如数据分析预算的增加(平均每年增长11.0%),数据量的激增(每年平均增长23.4%),以及实时数据分析的困难。人类和机器生成的数据过多,导致数据分析数据库拥堵,响应速度慢,而且大量的噪声数据(例如假警报)使得有效的数据洞察变得困难。文章提出了一种解决方案,即使用图形数据库和事件流处理技术来提高数据分析的速度和效率。这种技术可以过滤掉噪声数据,提取有价值的数据特征,并实现实时数据处理。文章还介绍了一个名为Quine的开源软件,它可以提供商业支持和分布式使用案例,并能够自我学习以检测已知和未知模式。
如何通过减少数据量来提高数据分析的价值? 如何应对数据分析中爆炸性的数据体积和预算挑战? 如何在事件处理的速度下获得高效的图形数据分析?
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