解决方案:企业如何实现对大数据的处理与分析？

　　解决方案:企业如何实现对大数据的处理与分析？

　　对于企业来说，由于长期积累的海量数据，哪些数据具有分析价值？哪些数据暂时不能处理？这些都是在部署和实施大数据分析平台之前必须解决的问题。以下是对企业实施和部署大数据平台，以及如何实现海量数据有效利用的建议。

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　　对于企业来说，由于长期积累的海量数据，哪些数据具有分析价值？哪些数据暂时不能处理？这些都是在部署和实施大数据分析平台之前必须解决的问题。以下是对企业实施和部署大数据平台，以及如何实现海量数据有效利用的建议。

　　第 1 步：采集

数据

　　

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　　对于企业来说，无论是新上线的系统还是旧系统，要上线大数据分析平台，都需要搞清楚自己需要采集

哪些数据。因为考虑到数据采集的难度和成本，大数据分析平台并没有采集企业所有的数据，而是相关的、直接或间接相关的数据。企业需要知道哪些数据对战略决策重要或者一些细节决策有帮助，分析出来的数据结果才有价值。这也是考验一个数据分析师的时刻。例如，某企业只想了解生产线设备的运行状况。此时只需采集影响产线设备性能的关键参数即可。再举个例子，在产品的售后服务中，企业需要了解产品的使用情况、采购群体等信息。这些数据对支持新产品研发和市场预测具有重要价值。因此，建议企业在规划大数据分析时，对项目目标进行精准分析，更容易实现业务目标。

　　大数据采集过程中的难点是并发量高，因为可能有上千用户同时访问操作，比如优采云

票务网站和淘宝，他们的并发访问量处于高峰期一次可以达到数百万，所以需要在采集端部署大量的数据库来支撑。而如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片，也需要深入思考。

　　第 2 步：导入和预处理数据

　　采集过程只是大数据平台建设的第一个环节。确定需要采集

哪些数据后，下一步就是对不同来源的数据进行统一处理。例如，在智能工厂中，可能有视频监控数据、设备运行数据、材料消耗数据等，这些数据可能是结构化的，也可能是非结构化的。这时，企业需要使用ETL工具将分布式、异构数据源中的数据，如关系型数据、平面数据文件等提取到临时中间层进行清洗、转换、集成，并从前端导入这些数据进入一个集中式的大型分布式数据库或分布式存储集群，最终加载到数据仓库或数据集市，成为在线分析处理和数据挖掘的基础。对于数据源的导入和预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，往往达到每秒数百兆甚至千兆。

　　第三步：统计与分析

　　统计分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群对其存储的海量数据进行普通分析和分类汇总，以满足最常见的分析需求。在这方面，一些实时性的需求会使用EMC的GreenPlum，Oracle的Exadata，基于MySQL的列式存储Infobright，对于一些批处理或者半结构化数据的需求可以使用Hadoop。数据的统计分析方法也有很多，如假设检验、显着性检验、方差分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析，逐步回归，回归预测与残差分析、岭回归、逻辑回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析） ，bootstrap技术等等。在统计分析部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，会极大地占用系统资源，尤其是I/O。多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等。等。在统计分析部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，会极大地占用系统资源，尤其是I/O。多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等。等。在统计分析部分，主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，会极大地占用系统资源，尤其是I/O。

　　

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　　第四步：价值挖掘

　　与以往的统计和分析过程不同，数据挖掘一般没有任何预设的主题，主要是对现有数据进行基于各种算法的计算，从而达到预测的效果，实现一些高层次的数据挖掘。分析需求。典型的算法包括用于聚类的 Kmeans、用于统计学习的 SVM 和用于分类的 NaiveBayes。主要使用的工具有Hadoop的Mahout等，这个过程的特点和挑战主要是挖掘所用的算法非常复杂，计算涉及的数据量和计算量都很大，常用的数据挖掘算法主要是单线程的。

　　总结

　　为了得到更准确的结果，大数据分析的过程需要企业的相关业务规则已经确定。这些业务规则可以帮助数据分析师评估他们工作的复杂性。应对这些数据的复杂性，只有对数据进行分析，获得有价值的结果，才能更好的实施。在制定了相关的业务规则后，数据分析师需要对数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果是为了更好的查询和下一步的决策使用。如果项目管理团队人员未能与数据分析师和相关业务部门进行良好的沟通，将导致许多项目需要不断重复和重构。最后，由于分析平台会长期使用，但决策者的需求正在发生变化。随着企业的发展，会出现很多新的问题，数据分析师的数据分析必须及时更新。当前很多数据分析软件创新的主要方面也是关于数据需求的变化，能够保持数据分析结果的持续价值。

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