大数据的概念已经火了很长时间,而大数据技术的应用才刚刚起步。大数据分析工具是最具代表的大数据应用技术,人们对其赋予数据分析,挖掘数据价值的功能期望,那么大数据分析工具的开发过程中有哪些方面式不可忽视的呢?
1.平台架构
架构是大数据分析工具的“骨架”,决定了大数据分析工具的性能高低和能承担的数据分析任务。现在有关大数据应用技术的研究,大部分是围绕基础架构展开的,很多公司都在开发技术让大数据更易于读取和存储。
基础架构的先进与否不仅影响大数据分析工具的数据分析能力,还影响数据分析功能拓展与延伸。国云数据的大数据魔镜数据可视化分析工具,独特的“上中下”三层架构设计,细分了大数据分析工具的功能选项,让系统运行更加高效稳定,可谓别具一格。
2.数据模型
如果说基础架构是大数据分析工具的“骨架”,那么数据模型就是“血肉”。数据模型直接决定了数据分析方法和数据录入、输出的路径。此外,数据清洗功能也受数据模型的影响,而数据清洗功能时每一个大数据分析工具都不可或缺的功能模块。
现在,数据需要分析才能得到价值,这就需要对海量的数据进行详尽的分析、挖掘,而在这个过程当中,选择适当的数据分析模型至关重要。而且除了几种常备的数据分析模型,大数据分析工具还应该开发个性化服务模块,以应对越来越明显的市场差异性需求。
3.数据可视化
数据可视化是大数据分析工具的末端展示手段,主要承担两个职责——1.数据展示、讲解需要2.基于数据图表的二次挖掘、分析。抛去数据结果本身的价值不谈,数据可视化的成败主要看可视化效果。
而随着大屏可视化技术和移动终端技术的发展,数据展示和分析的搭载平台也越来越广泛,可视化效果和技术兼容性也将随之而变。大数据魔镜主打数据可视化,可视化效果多达数百种,并且在不断地更新和增加,冠绝国内同类产品,对数据可视化的未来可谓信心十足!
在这个高度信息化的社会,人们希望能从数据中得到价值。大数据分析工具就是利用各种数据做出智能的决策,帮助用户来基于数据做出分析的决策和营销的。大数据分析工具能提供数据支持,预测未来,但仅仅而已;真正决定和掌握未来的,是人的决心!