1. 분석 시각화: 데이터 시각화는 데이터 분석가 및 일반 사용자의 데이터 분석 도구에 대한 가장 기본적인 요구 사항입니다. 시각화는 데이터를 시각적으로 보여주고, 데이터가 스스로 말하고, 청중이 결과를 들을 수 있도록 합니다.
2. 데이터 마이닝 알고리즘의 시각화는 사람들에게 보여지고, 데이터 마이닝은 기계에 보여집니다. 클러스터링, 분할, 이탈 분석 등의 알고리즘을 통해 데이터를 심층적으로 발굴하고 가치를 발굴할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 대용량 데이터뿐만 아니라 대용량 데이터 속도도 처리합니다.
3. 예측 분석 능력 데이터 마이닝을 통해 분석가는 데이터를 더 잘 이해할 수 있으며, 예측 분석은 시각화 분석 및 데이터 마이닝의 결과에 따라 예측적 판단을 내릴 수 있습니다.
4. 의미 엔진 우리는 구조화되지 않은 데이터의 다양성이 데이터 분석에 새로운 도전을 제기한다는 것을 알고 있으며, 데이터를 분석, 추출 및 분석하기 위해 일련의 도구가 필요합니다. 의미 엔진은 "문서" 에서 정보를 지능적으로 추출할 수 있도록 설계해야 합니다.
5. 데이터 품질 및 마스터 데이터 관리 (데이터 품질 및 데이터 관리)
데이터 품질 및 데이터 관리는 몇 가지 관리 모범 사례입니다. 프로세스 및 도구를 표준화하여 데이터를 처리하면 미리 정의된 고품질 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
만약 빅데이터가 정말 다음 중요한 기술 혁신이라면, 우리는 큰 데이터가 우리에게 가져다 줄 수 있는 이점에 초점을 맞추는 것이 좋겠다. 단지 도전만이 아니다. (알버트 아인슈타인, 도전명언)