大數據處理方法

大數據處理技術可分析TB級或甚至PB級的大數據集。離線批處理數據處理通常是全功率和全面的，處理任意BI用例。同時對最新的數據片段執行實時流處理，以進行數據分析，以選擇異常值，欺詐事務檢測，安全監控等。

大數據處理技術可分析 TB 級或甚至 PB 級的大數據集。離線批處理數據處理通常是全功率和全面的，處理任意 BI 用例。同時對最新的數據片段執行實時流處理，以進行數據分析，以選擇異常值，欺詐事務檢測，安全監控等。

解決大數據處理技術需要創新的算法和編程，而不是簡單地添加硬件電源。廣泛使用的解決方案是索引和分區數據以提供更好的訪問。GeoSpock 的 infin8 使用數據索引來處理和組織數據，以便通過以任何比例攝取和處理原始數據來進行亞秒數據檢索，然后創建一個有組織的索引來保留原始數據集的每個記錄。

使算法更智能也有另一個有趣的效果，允許公司可靠地從圖像，視頻和音頻中收集數據，為可以“外觀和聽覺”的新一代應用打開大門。這些進步使機器可以掃描鏡頭并標記它們檢測到的對象或人物。它也可以作為公司情報收集工具的一部分。

人工智能在這個領域提供了很大的好處。人工智能的進步需要大量數據才能正常運行，這些 AI 工具可以更好地查看數據，以查看數據集的哪些部分更有用，哪些部分的價值更低，可以優先處理。因此，我們可以查詢 AI 所學的內容對分析目的最有利，而不是完整的數據集。

另一種高效且必要的大數據處理技術是可視化?？梢暬谴髷祿治龅暮诵?，因為它以有意義的方式聚合數據，允許底層模式浮出水面。在回答有關銷售業績和目標廣告效果的問題時，這些數據證明是非常寶貴的。

做出明智的決策可以減少浪費的資源和工作，同時珩磨的重點是如何盡可能多地自動化數據收集過程。雖然最近的失敗 - 特別是在自動駕駛汽車行業 - 對人工智能的能力產生了懷疑，但潛在的大數據結構卻有一個據點。無論是用于訓練機器學習算法還是幫助人類做出更好的決策，知道要收集哪些數據，從哪里收集數據以及如何存儲和處理它，都可以讓我們從大數據處理技術中獲取最大價值。