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现在*各地都在建设大数据中心或是大数据局,招投标许多名为“大数据项目”,实为“软件项目”。测算的工程开发费用还是传统的硬件集成费用+软件开发费用,项目开发和监理方式还是“软件工程”方式,按照人月报工作量,验收文档还是开功能模块。这种方式忽略的项目最本质内容就是大数据的价值挖掘和提炼。
大数据项目需要全新的“大数据工程”方式开发和建设。而不是简单地将各个信息系统的数据归集,然后做一个“大数据可视化”就完工了。因为,这样的工程归集的只是“小数据”、统计数据以及各类信息,而不是大数据的归集。
“大数据工程”是以面向场景应用为本,提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”,进而通过这些“成品数据”赋能决策,提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理,才能市场更广阔。
根据一些企业搭建的要求有了数仓体系,是企业所有的级别决策制作的过程,基于分析报告和决策的支持目的,为需要业务的智能企业,提供指导业务流程,监视时间,成本质量及控制要求,为战略策略做数据支持,对全产品字典维护。
对大量的信息进行采集之后,需要有一个储存的数据库;大数据储存就是专用的储存器,以数据库的形式将采集的数据进行储存的过程,要有Hadoop、yarnQ、 hbase、 redis等 ,不同类型的数据用到的储存数据库也是不一样的。
要想学好大数据,大数据工程师需要学会的知识有,会基本的linux操作;至少要精通一门JVM系的语言;掌握一门实时流式处理框架;学好分布式存储框架;深入了解和学习分布式协调框架;新开发的列式存储数据库,也是要学好的;学习Kafka处理消息队列。
一般数据分析有这几个标准,我们可以拿一个店铺举例,首先是客流量和客单价分析,主要指本月平均每天人流量、或者说客单价情况与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析,促销活动的开展是否对于提高门店客流量。
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