想要做好智能大數據分析需要做好哪些工作

目前，大數據分析是一個非常熱門的行業，一夜間，似乎企業的數據已經價值連城。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對于大數據分析行業來說，仍然處于快速發展的初期，這是一個快速發展的領域，每時每刻的都在產生新的變化。下面讓我們來看一下大數據分析需要做到哪些工作。

預測性分析能力

數據挖掘的越多可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷，并幫助客戶提出一些標準化建議。

數據質量和數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

可視化分析

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數據，讓數據自己說話，讓客戶看到結果。

語義引擎

我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

數據挖掘算法

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

大數據處理

大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全面信息的覆蓋，拒絕抽樣數據，不要效率只要絕對精確。要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，

大數據處理流程，可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析。

數據采集

大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

數據統計/分析

統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。

數據導入/預處理

雖然采集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，

還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

大數據分析是一個熱門行業，這也是一個未來有很大發展的行業，所以目前很多公司都針對大數據分析領域推出產品，但是對于企業用戶來說，在選擇的時候要注意，在選擇產品的時候還是要選擇知名品牌為好，中科點擊，浪潮，亞信等。