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大數據安全分析常見問題匯總
2016-03-20
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大數據安全分析常見問題匯總

大數據時代的浪潮滾滾向前，大數據分析工具作為最前沿的大數據應用技術而備受矚目?，F在市場上也出現了不少大數據產品，那么如何客觀地評價大數據分析工具的性能？我們或許可以從以下幾個方面綜合評測大數據分析工具的軟硬功能。

NO.1大數據處理能力
數據處理能力是一款大數據分析工具性能優良的最基本指標了。而大數據分析工具的數據能力通常是由大數據平臺架構決定的，特別在面對海量數據和并發查詢時，設計優良的平臺架構是數據分析的強力保障。
NO.2可視化功能
數據可視化已經成為大數據分析工具末端展現的標配了，同時也是實現“二次分析”、“上卷下鉆”的主要路徑。因此，沒有數據可視化功能的大數據分析工具是不完整、不成功的。作為國內大數據產品的佼佼者，大數據魔鏡擁有多達500種可視化效果。
NO.3易用性
當工具性能達到要求后，人們就開始關注使用體驗了。大數據分析工具分析工具若要普及市場，就必須將易用性作為設計開發的重要考量。大數據分析工具的價值在于被使用，而且是被廣泛的使用，這才能滿足大數據分析條件。
NO.4實時更新
隨著互聯網和電商平臺對于數據分析的需求增大，具備實時更新和數據抓取能力的大數據分析工具似乎更受歡迎。實時更新能力打破了傳統數據更新一次就要重開分析的模式，提升了數據分析的效率。
NO.5團隊協作
傳統的數據分析軟件和工具基本上都不具備團隊協作能力，基本上都是一人一工具的模式。而有些新開發的數據分析產品還沿用這樣的設定，確實是缺少遠見了。大數據魔鏡則可以通過設置權限來進行團隊數據協作，同時這樣的數據操作方法也將改變傳統的決策模式。
NO.6實施周期和成本
性價比是永遠無法回避的問題，很多新銳的數據分析工具雖然性能出眾，卻存在著實施周期長、時間成本高的缺陷，從而拉低了工具的性價比?？紤]到云計算技術發展，能快速部署且價格適中的大數據分析工具或許會更受歡迎。
隨著大數據分析工具技術上的更新換代和概念上的革新，還將會有更多的功能被開發出來。而從一個使用者的角度出發，更多地考量應該是對于自身的適用性而不是功能和性能的高低。世上沒有最好的工具，只有最適合的。


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