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如何选择BI工具:大数据分析和数据分析完全是两回事

2019年04月01日 | 作者:蛛网时代

在数据为王的今天,大数据分析和数据分析这两个词频繁的跳入人们的视线,小编的很多朋友也纷纷转投这个行业。更多的人,则把这块当做未来处女地,跃跃欲试,想找准时机进到大数据或数据分析领域。很多人都认为大数据分析和数据分析是一回事,只不过前者的数据量多一些。但事实上真的是这回事吗?答案显然是否定的。

大数据分析:指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。大数据分析与数据分析最核心的区别是处理的数据规模不同,由此导致两个方向所需的技能技巧也是不同的。

数据分析一般需要掌握Excel、SQL等技能,而大数据呢,则需要是Java的一些技能,诸如SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选:RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。看着头都疼。所谓术业有专攻,目前市面上的BI工具,就是解决这些问题的,解放相关人员的生产力,让人员可以更多的关注业务,从而做精做大。虽说BI工具是好东西,但是如何选择一款合适自己的BI工具,这个却让很多人犯了难。因为大数据分析和数据分析就不一样,如何界定就很难,更别说选择合适的工具了。

今天给您推荐的云蛛系统,就可以解决您的问题。云蛛系统的AutoBI及DataView可以轻松的帮您解决数据分析的难题,您无需太多的技术就可以零编码掌握,拖拽化的试衣模式,让您想换就换,而DataCenter更可以直接解决您的大数据处理的难题,PB级别的数据哦。两者结合就可以通吃您的大数据分析和数据分析的问题,让您不再为大数据分析还是数据分析的界定犯愁。而且云蛛系统的AutoBI和DataView还可以通过定制化,支持中等量级的数据分析,哪些数据通过中间Redis这些缓存,提升分析效率,BI工具直联Impala等等,可谓一举多得。而且云蛛系统还可以附送整套工具的源代码,让您自己完全的自主化,让您不担心受制于其它软件厂商,解除您的后顾之忧。

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