数据资源开发平台哪个好(数据资源开发协会)

网友投稿 216 2023-02-23

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本文目录一览:

大数据分析平台哪个好

以下5个大数据分析平台供大家参考:

1、 Cloudera

Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台,可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据,从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。

Cloudera
Manager是一个复杂的应用程序,用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题,Cloudera Manager提供Admin
Console,这是一种基于Web的用户界面,是您的企业数据管理简单而直接,它还包括Cloudera Manager
API,可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。

2、 星环Transwarp

基于hadoop生态系统的大数据平台公司,国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司,对hadoop不稳定的部分进行了优化,功能上进行了细化,为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。

3、 阿里数加

阿里云发布的一站式大数据平台,覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域,可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务,将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现,图形展示和客户感知良好,但是需要捆绑阿里云才能使用,部分体验功能一般,需要有一定的知识基础。

maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎,有两个维度可以看这个计算引擎的性能,一个是6小时处理100PB的数据,相当于1亿部高清电影,另外一个是单集群规模过万台,并支持多集群联合计算。

4、 华为FusionInsight

基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台,可运行在开放的x86架构服务器上,它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心,针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求,打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。

5、Smartbi

Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。

有哪些好用的大数据采集平台?

1.数据超市


一款基于云平台的大数据计算、分析系统。拥有丰富高质量的数据资源,通过自身渠道资源获取了百余款拥有版权的大数据资源,所有数据都经过审核,保证数据的高可用性。


2. Rapid Miner


数据科学软件平台,为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。


3. Oracle Data Mining


它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力,做出准确的预测。


4. IBM SPSS Modeler


适合大规模项目。在这个建模器中,文本分析及其最先进的可视化界面极具价值。它有助于生成数据挖掘算法,基本上不需要编程。


5. KNIME


开源数据分析平台。你可以迅速在其中部署、扩展和熟悉数据。


6. Python


一种免费的开源语言。


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搭建大数据分析平台,哪家公司做的比较好

通常来说数据资源开发平台哪个好,企业内部数据资源开发平台哪个好的运营和业务系统每天会积累下大量历史数据,一些企业最多是对一些零散数据资源开发平台哪个好的数据进行浅层次的分析,真正的海量数据其实并没有得到真正有效的分析利用。同时,随着系统的不断增加和积累,沉淀在系统深处的数据也更加难以提取和整合,后期的报表展示和可视化分析也就成数据资源开发平台哪个好了空壳应用。所以大数据分析平台的建设就十分必要了,一方面它可以汇通企业的各个业务系统,从源头打通数据资源,另一方面也可以实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、可视化的一站式分析,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

搭建大数据分析平台我们可以到思迈特软件Smartbi了解一下。思迈特软件Smartbi在国内BI领域处于领先地位,产品广泛应用于金融、地产、政府、制造、零售等众多行业,拥有3000+行业头部客户,典型客户包括数据资源开发平台哪个好:华为、阿里巴巴、万达、中国银行、交通银行、深交所、蒙牛、vivo、京东方等。思迈特软件Smartbi产品功能设计全面,涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节,帮助客户从数据的角度描述业务现状,分析业务原因,预测业务趋势,推动业务变革。



了解下数据的平台都有哪些呢?谢了

众所周知数据资源开发平台哪个好,百度凭借在大数据领域多年的深厚技术积累,一直冲在产业智能化的最前线。在去年的百度AI开发者大会上,百度大数据发布数据资源开发平台哪个好了全新的大数据产品技术栈,覆盖数据资源开发平台哪个好了数据工程、数据科学、数据产品和行业解决方案,并推出了百度点石大数据开放平台。今年,百度大数据又会带来哪些新的突破和进展呢?
在7月3日的百度大脑论坛上,百度大数据部高级总监郭谢以“百度大数据技术开放平台”为主题进行了演讲,让我们通过下面精彩内容分享来深入了解一下。
百度大数据部高级总监 郭谢
经过持续的建设,百度点石已成为国内第一家落地的大数据 iPaaS 平台,聚焦解决大数据产业中的安全和效率两大问题。点石平台有三大核心特性:“安全的数据融合加工环境”,是聚焦解决安全问题,这也是大数据应用的关键前提。“多层次开放的可定制组件”以及“功能一体化的大数据开发平台”,则是聚焦解决效率问题,只有降低了大数据的开发及应用门槛,才能使大数据价值更加充分地释放出来。
安全的数据融合加工环境,为打破数据孤岛提供强力支撑
随着大数据行业的迅速发展,数据如何安全地应用是摆在每一家企业和机构面前的难题,任何一个环节的疏漏,都可能造成宝贵的数据资产的流失。
针对可信云端计算、多方安全计算、联合建模等安全计算的常见场景,百度大数据部研发了相关核心技术,通过技术手段来保证数据安全。由于信息学、密码学知识的复杂性,计算效率往往会大幅下降,难以工业化落地。百度通过强大的工程能力和对核心技术的攻关,同时提供了云、端两套安全方案,大幅提升了计算性能,使这些场景都可以在当前算力条件下实际落地,使数据安全解决方案可以适配更多的场景。
案例:与清华大学携手为城市治理提供新思路
城市品质评估是近年各地政府智慧城市建设中的重要课题,粗放式城市发展导致城市空间品质良莠不齐,甚至出现空间失序。清华大学建筑学院基于大规模街景图片数据,使用人工判别与计算机深度学习等方法对城市空间失序现象的分布、程度、类型与原因等进行分析,开发城市品质评估模型力图解决该难题。
通过点石平台云端的隔离域和安全建模环境,清华大学将自有数据和数据供应商的街景数据进行了安全的融合建模,依托更加丰富的街景数据样本,模型效果大幅提升,并在此过程中保证了数据的可用不可见,防止数据流失,有力保障了街景数据所有方的利益,也为这些宝贵数据以后的变现提供了实际支撑。
多层次开放的可定制组件,积木式快捷搭建企业级应用
百度在多年的大数据实践过程中,积累了众多业界领先的核心技术能力。现在通过点石平台将这些能力开放出来,使开发者可以充分复用已有的各种开放组件,采用积木式应用构建理念,尽可能降低大数据开发应用的综合成本。其中,开放的可定制组件分成了多个层次,既有粒度细、可定制性高的基础算法组件数据资源开发平台哪个好;也有粒度粗的场景化业务组件。开发者通过融入深层次的业务理解,将平台开放组件进行二次集成与开发,即可低成本地建立定制化的应用服务,并发布到点石平台的应用市场,为更多的使用方提供服务。
案例:与天闻数媒共建智能稿件审核新场景
传统的稿件审校流程需要经过人工的三道审核才可被发布出来。随着互联网和新媒体的发展,各类媒体生产的内容越来越多,传播效率和影响面也越来越大,但现有的审校机制还依然停留在传统的人工逐字逐句的审核上。
百度和合作伙伴天闻数媒联合开发的智能稿件审核系统利用百度在智能勘误领域的AI技术沉淀,结合合作伙伴天闻对媒体行业的深刻理解,为某头部报业客户提供智能稿件纠错服务,对文本中的错误信息进行识别和提示,保证重要表述的准确性。
功能一体化的大数据开发平台,打通应用开发全流程
在点石平台上做大数据开发的优势主要体现在三方面:高效、易用、先进。
首先,在高效方面,点石平台提供一站式的大数据开发环境,解决以往开发过程中组件分散、协同运维难度高的难题,大幅提升开发者的工作效率。
其次,在易用性方面,通过自动机器学习可以完成自动搜索优化模型,充分释放数据价值,不再需要付出高昂的人力成本去进行模型的构建优化等工作。
最后,在先进性方面,点石平台原生集成了百度先进的AI技术,如PaddlePaddle、NLP技术等,让业界领先的AI技术为数据资源开发平台哪个好你所用。
案例:助力卓思快速搭建智能营销新模式
在日趋激烈的汽车市场竞争环境下,汽车厂商越来越多依赖互联网大数据分析,辅助制定营销方案、选择投放策略等。通过优化营销及销售政策,实现优化分配资源、优化销售效果的目的。
通过使用点石平台的数据安全融合服务,卓思实现了多方数据的安全融合建模。同时,根据具体的应用场景,集成了平台相关的开放组件,最终快速搭建起SaaS产品,形成汽车营销产品矩阵,并在点石平台发布。在实际生产效果验证中,营销拉新和流失会员召回等核心指标都取得了很好的效果,大幅提升了产品竞争力。
为个人开发者提供提升舞台,让大数据普惠千万行
点石平台在过去一年多的时间里,支持了多场国内外大数据竞赛,提供了从底层算力、数据处理、特征工程、在线编程环境、模型训练及调优的全流程支持。参赛选手只需要一台电脑,即可完成整个比赛。通过成本和门槛的大幅降低,参赛选手可以把精力聚焦到最需要创造性的工作上。未来,会有更多的机构发布它们的产业难题,让全世界的开发者通过“众智众创”的大数据技术,帮助机构寻找解决良方。
以上就是在本次百度开发者大会上百度大数据发布的重要理念和进展,可以清晰可见百度大数据正在生态赋能中积极发力。随着大数据产业的不断发展,百度期望通过产品、技术、渠道等多方位合作与伙伴共同挖掘数据价值,携手帮助广大的企业和机构实现产业升级,点石成金,共创未来。

目前国内有哪些好用的大数据分析平台?

大数据分析平台有思迈特软件Smartbi:思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌,经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

通过图形化的模型搭建工具,支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术,很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集,数据模型的搭建,数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程,平台主要包括数据采集部分,模型配置部分,模型执行部分及成果展示部分等。

大数据分析平台靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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