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在分析阶段为了完成数据挖掘的目

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分类:德泽网/贸易金融/

  大数据的价值开始日益受到重视,人们对数据处理的实时性和有效性的要求也在不断提高。

  具体到企业而言,处于大数据时代的经营决策过程已经具备了明显的数据驱动特点,这种特点给企业的IT系统带来的是海量待处理的历史数据、复杂的数学统计和分析模型、数据之间的强关联性以及频繁的数据更新产生的重新评估等挑战。这就要求底层的数据支撑平台具备强大的通讯(数据流动和交换)能力、存储(数据保有)能力以及计算(数据处理)能力,从而保证海量的用户访问、高效的数据采集和处理、多模式数据的准确实时共享以及面对需求变化的快速响应。

  就目前技术发展来看,云计算以数据为中心,以虚拟化技术为手段来整合服务器、存储、网络、应用等在内的各种资源,并利用SOA架构为用户提供安全、可靠、便捷的各种应用数据服务;它完成了系统架构从组件走向层级然后走向资源池的过程,实现IT系统不同平台(硬件、系统和应用)层面的“通用”化,打破物理设备障碍,达到集中管理、动态调配和按需使用的目的。

  在分析阶段,为了完成数据挖掘的目的,通常需要处理海量的历史数据,构建复杂的数学统计和分析模型(比如计算冬天的气温水平对特定厚度的羽绒服销量的影响),并针对大量的结果之间的关联性做出高效正确的处理,同时还要支持数据更新带来的重新评估;而在展示阶段,则应当隐藏诸如数据存储拓扑和数据存储结构等实现细节,对业务应用暴露规范的数据访问接口,对复杂的数据访问需求提供透明支撑,大大减小业务应用的构建难度。

  这是非常准确的,因为机器学习或者深度学习的模型,能够提供大家需要的功能。当构建一个大规模的、工业级的机器学习或者深度学习的应用或者系统的时候,特别是当要处理一个大规模、分布式系统的时候,需要有大量的数据处理工作流上的各种各样的组件,比如说数据的导入、数据清洗、特征提取,以及对整个集群的资源的管理,和各个应用之间对这个资源的共享等等。

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