Big Data 智慧資料分析

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分析、商業智慧(Business Intelligence)和統計應用。 但現今大數據不只是資料處理工具,更是一種企業思維和商業模式,而隨著資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟,要如何讓資料分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
 

大數據所需的4項繁瑣分析步驟

  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址的參考資料。若是擁有大量使用者的企業,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,這也讓企業更加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分散式處理系統,透過分割資料與備份儲存,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、迴歸分析、排序、關聯分析等方式找出其中規律,並運用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算。經過分析後的數據再使用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分析並應用未來產品上。Mirle Big Data平台能協助企業能輕鬆學習,更容易執行數據分析,可相容各種不同的資料庫,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式,無需進行繁重的數據建置或編碼。
 
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