数据中心大数据分析（大数据中心架构详解）

本篇目录：

1、什么是大数据,大数据时代有哪些趋势?2、数据中台是分析数据的地方吗3、开源大数据分析工具?4、数据中心里三类数据特征分析

什么是大数据,大数据时代有哪些趋势?

1、大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

2、大数据发展趋势：1）趋势一：数据的资源化何谓资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。

3、大数据是指在一定时间内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要一种新的处理模式，以具备更强的决策、洞察和流程优化能力。

数据中台是分析数据的地方吗

数据中台是现代企业信息化建设的重要组成部分，主要实现数据整合和数据存储与备份功能。数据中台的核心功能之一是实现跨部门、跨业务、跨系统的数据整合。

含义：简单来说，数据中台就是企业用户数据的链接枢纽，数据中台的搭建就是以数据创造价值的过程。它通过多维度、立体化的线上线下数据采集工具和方法，打破数据壁垒，讲数据整合，并搭建数据平台。

数据中台是对既有/新建信息化系统业务与数据的沉淀，是实现数据赋能新业务、新应用的中间、支撑性平台。

开源大数据分析工具?

当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个生态圈。开源大数据生态圈：Hadoop HDFS、HadoopMapReduce， Hbase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。. Hypertable是另类。

大数据分析工具好用的有以下几个，分别是Excel、BI工具、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。Excel Excel可以称得上是最全能的数据分析工具之一，包括表格制作、数据透视表、VBA等等功能，保证人们能够按照需求进行分析。

数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

数据中心里三类数据特征分析

1、语音数据 语音数据对丢弃和延迟极为敏感，如果丢弃量比较大，语音听起来就会断断续续，听不清楚，杂音也比较多，如果网络延迟比较大，语音就产生回声。

2、数据特征分析主要包括这些内容：分布分析、对比分析、统计量分析、周期性分析、贡献度分析、相关性分析等。分布分析分布分析，揭示数据的分布特征和分布类型。

3、数据的基本特征包括集中趋势、离散程度、分布形状、异常值、缺失值、相关性。集中趋势：数据的集中趋势是指数据向某个值聚集的倾向。常用的度量指标包括平均值、中位数和众数。

4、对比分析法对比分析法即对比数据，分析差别，可以直观地看到某个方面的变化或差距，并能准确量化地表示这些变化或差距。对比分析既可以基于时间进行对比，也可以基于分类，如部门、地区、类别等进行对比。

5、．大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。

6、以下是数据的特征：（1）数据量大（Volume）：大数据的起始计量单位是PB（1024TB）、EB（1024PB，约100万TB）或ZB（1024EB，约10亿TB），未来甚至会达到YB（1024ZB）或BB（1024YB）。

到此，以上就是小编对于大数据中心架构详解的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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