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人工智能训练营解读各资料应用架构层

2021-07-30 10:56:40

提到大数据首先会想到与巨大的容量有关,资料量的大小在决定资料的价值方面起着非常重要的作用,因此“量”是处理大数据时需要考虑的一个重要特征,大数据的另一个特征是多样性。多样性指的资料来源的多样,包括结构化资料和非结构化资料,在早期大多数应用程序的资料来源基本上是电子表格和数据库,人工智能训练营解读各资料应用架构层。


 

1、资料处理层

大资料分析工具的选择有两种,一类是在资料分析步骤中选择相对应的工具,一类是选择功能可以涵盖从资料收集到资料视觉化的每一步的全面的资料分析工具。常用的资料储存层有Access和MySQL数据库等,但是这个很难满足大资料分析的需求,一般企业级的大型数据库会选择DB2和Oracle数据库,如果还是不能满足海量的资料储存需求这个时候就需要上企业级应用的数仓了。


2、资料分析层

资料分析层常用的是Excel和SPSS软件和SAS软件,SPSS作为资料分析入门是比较好的,对于高阶资料分析师使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定,对于资料采撷工程师可以用R和Python写程序码来解决。

3、表现层

因为大数据的数据量很大,一些在线的图表工具很难支撑大数据的视觉化呈现,所以在表现层常用一些企业级的视觉化工具来实现。比如FineReport可以将它连线各种数据库,或是ERP和CRM、OA、MIS在内的各种业务系统资料。FineReport提供了多种图表和能强大的复杂报表和战情室功能,可以将数据可视化便捷地发布到多场景的资料大屏上进行视觉化集中管理,比如行动端、TV屏、大屏等。


人工智能训练营称随着科技的发展电子邮件和pdf等形式的资料也被考虑在分析应用中,这种非结构化资料给资料的储存挖掘和分析也带来了一些挑战,大量的资料从各种不同的来源以极快的速度涌入,高资料速度意味着在任何一天都比前一天有更多的资料可用,但这也意味着资料分析的速度需要同样高。