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大数据培训学习,大数据信息分析存在问题的解决对策有哪些?

大数据时代已经来临,每天会产生巨大的数据量,大数据技术为数据信息分析提供了更多的信息资源保障和技术支持,促使信息分析产生重大的革新。科多大数据带大家来分析一下大数

大数据时代已经来临,每天会产生巨大的数据量,大数据技术为数据信息分析提供了更多的信息资源保障和技术支持,促使信息分析产生重大的革新。科多大数据带大家来分析一下大数据时代数据信息分析过程中存在的4个方面的挑战。
大数据培训学习
一、培养大数据思维
大数据正以惊人的速度增长,互联网公司几乎要被数据所淹没,谷歌公司每天要处理超过24petabytes的数据,这意味着其每天的数据处理量是美国国家图书馆所有纸质出版物所含数据量的上千倍。Facebook这个创立时间不足10年的公司,每天更新的照片量超过1000万张,每天人们在网站上点击“喜欢”(按钮)或者写评论大约有30亿次。社交网站和其他互联网应用是大数据的重要来源。大数据思维,即大数据技术的哲学基础或内在逻辑。澳大利亚卧龙岗大学图书馆开展的“图书馆立方”这一具体项目的案例研究,折射出大数据思维视角对于图书馆信息服务整合与创新的意义重大。信息挖掘技术、海量信息处理技术、大数据技术、云计算技术等新的信息技术手段的出现,又都从不同侧面提高了信息分析思维能力。此外,大数据环境下信息分析任务或课题研究实践,也是培养大数据思维的有效手段。
二、构建大数据环境下的信息资源保障体系
信息资源保障体系是指一个国家或地区通过信息资源整体化建设,建立能在一定范围内有效地满足社会在科学、文化、经济等方面信息需求的信息资源和服务系统。
信息资源保障体系应该是系统化、综合化的资源体系和管理体系,尤其是在新一代信息技术环境和大数据背景下,在国家层面的宏观信息资源保障体系下,构建基于专题和产业的信息资源保障体系。对于情报研究机构而言,构建基于专题和产业的信息资源保障体系具有重要的意义,尤其是在大数据环境下,将多源数据充分地进行集成,将各种类型的信息资源进行有效整合,可形成信息资源建设与情报研究的良性互动
三、创新大数据环境下的信息分析方法
从大数据发展的实践来看,信息分析任务最大的变化是突出实时数据、动态数据和关联数据的分析和应用。信息以往的基于小数据的信息分析方法已经不能适应大数据时代信息分析任务的需要,单独用情报学的研究方法、统计学的方法或是计算机科学的方法也不能处理大数据环境下的情报分析课题。分析任务最大的变化是突出实时数据、动态数据和关联数据的分析和应用。
在当前云计算和大数据快速发展的背景下,基于云计算的技术和方法,开展大数据分析处理是摆在信息分析人员面前的最佳选择方案,如Mapreduce是一种简洁的并行计算模型,它在系统层面解决了扩展性、容错性等问题,通过接受用户编写的函数,自动地在可伸缩的大规模集群上并行执行,从而可以处理和分析大规模的数据。
四、研发大数据环境下的信息分析工具
大数据集成分析平台是大数据时代信息分析的重要构成部分。具体来看,专业化的大数据分析工具应该具有强大的数据仓库支持,把海量的结构化数据和非结构化数据用并行数据库和分布式文件系统分别进行存储,衡量数据的质量,将基于弱可用的数据分析方法整合进信息分析工具的功能之中,实现对弱可用数据的清洗和预处理,进而调用大数据分析工具的分析模型对新产生的数据进行分析处理,找出数据中暗藏的情报信号或已有重大问题的相关影响因素等,帮助人们实现及时处理大数据的目标。
当今大数据和数据分析已经渗透到了各个行业当中,数据分析已经成为一种服务,伴随着数据量的不断膨胀和数据复杂程度的日益增大,数据分析将会受到社会越来越多的关注,社会对于数据分析的需求也会越来越大,科多大数据希望对大数据。数据分析感兴趣的小伙伴们,科多大数据线上的课程视频已经更新,可以去科多大数据官网学习。
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