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Big Data 智能资料剖析

大數據(Big Data)又被稱為巨量資料,在過去10年廣泛用於企業內部的資料剖析、商業智慧(Business Intelligence)和統計應用  。 但現今大數據不可是資料處理工具,更是一種企業思維和商業模式,而隨著資料量急速成長、儲存設備本钱下降、軟體技術進化和雲端環境成熟,要如何讓資料剖析從過去的洞悉歷史進化到預測未來,甚至是破舊立新,開創從所未見的商業模式,是現在企業一直在追求的課題  。
 
大數據
 
現今大數據所需的4項繁瑣剖析步驟
(1) 取得
(2) 儲存
(3) 運算
(4) 視覺化

數據隨時隨地都在產生,就連你上班時的行走路線,都可以成為商家選擇新店地点的參考資料  。若是擁有大宗使用者的企業,蒐集使用者的活動紀錄就可達到以數據預測未來的目標  ;若是較小型的企業,則可主動邀請使用者填寫問卷,逐步累積資訊量,這也讓企業越发意識到數據取得的重要性  。但由於資料量龐大,突破儲存技術式處理大數據的第一個難關  。因此透過Mirle Big data平台來處理大數據時多使用疏散式處理系統,透過支解資料與備份儲存,突破記憶體過小的障礙  。

在達成預測未來的目的,使用Mirle Big
Data平台來做到分類、迴歸剖析、排序、關聯剖析等方法找出其中規律,並運用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算  。經過剖析後的數據再使用Mirle Big Data平台內的視覺化工具,將數據轉化為較容易閱讀與理解的形式,讓企業能更快的完成商業剖析並應用未來產品上  。

Mirle Big Data平台能協助企業能輕鬆學習,更容易執行數據剖析,可相容各種差别的資料庫,將平台裡面的資料數據轉出想要的圖表,並簡化了連接和準備數據的方法,無需進行沉重的數據建置或編碼  。

 
大數據1
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