大数据时代的五大商业分析技术趋势-低调大师

大数据时代的五大商业分析技术趋势

2017-04-02 673

目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题，提供更为有用的信息以帮助他们运营业务。

在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。

1.大数据

大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。

尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集

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大数据安全初创企业Dataguise获1300万美元融资

大数据安全初创企业Dataguise刚刚在 B 轮融资中获得 1300 万美元。 Hadoop 框架是许多大组织用来分析服务器日志、网络流量等数据的手段，但是如此众多敏感的企业数据交给 Hadoop 处理却是许多企业担心的隐患。因为大数据处理过程中会产生包含有大量数据的数据集市和数据仓库，这些地方每天会被合作伙伴和业务分析师访问到，这里面可能也会包括那些与大数据分析无关的敏感数据。 DataGuise 是一家提供大数据安全解决方案的初创企业。其 DgSecure 数据保护产品系列可检测企业包括云部署在内的整个网络的数据安全。系统会定位和识别企业内部各个数据容器、微软 SharePoint 网站、NFS（网络文件服务器）及 Hadoop 集群中的敏感数据，并提供数据泄露的风险评估，帮助企业制定相应的补救措施（如数据屏蔽或数据隔离等），从

2017-04-03

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MapReduce的出现是为了突破数据库的局限。Giraph、Hama以及Impala等工具的出现则是为了突破MapReduce的局限。虽然上述方案的运行都需要以Hadoop为基础，但图形、文档、列式以及其它NoSQL数据库也是大数据当中不可或缺的组成部分。哪款大数据工具能够满足您的需求?这个问题在如今解决方案数量迅速增长的背景之下，确实不容易回答。 Apache Hadoop 当人们说起“大数据”或者“数据科学”时，他们指的往往是Hadoop项目。总体而言，Hadoop借用了MapReduce的框架，但该项目同时包含大量与数据存储及处理密切相关的重要工具。与MapReduce 2.0相似，全新YARN框架的出现标志着Hadoop迈出了发展道路上的关键步伐。大家可以期待着这一轮大数据浪潮很快出现在各位的业务环境当中。目

2017-04-03

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。