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現(xiàn)在*各地都在建設(shè)大數(shù)據(jù)中心或是大數(shù)據(jù)局,招投標(biāo)許多名為“大數(shù)據(jù)項(xiàng)目”,實(shí)為“軟件項(xiàng)目”。測(cè)算的工程開發(fā)費(fèi)用還是傳統(tǒng)的硬件集成費(fèi)用+軟件開發(fā)費(fèi)用,項(xiàng)目開發(fā)和監(jiān)理方式還是“軟件工程”方式,按照人月報(bào)工作量,驗(yàn)收文檔還是開功能模塊。這種方式忽略的項(xiàng)目最本質(zhì)內(nèi)容就是大數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘和提煉。
大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需要全新的“大數(shù)據(jù)工程”方式開發(fā)和建設(shè)。而不是簡(jiǎn)單地將各個(gè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)歸集,然后做一個(gè)“大數(shù)據(jù)可視化”就完工了。因?yàn)椋@樣的工程歸集的只是“小數(shù)據(jù)”、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)以及各類信息,而不是大數(shù)據(jù)的歸集。
“大數(shù)據(jù)工程”是以面向場(chǎng)景應(yīng)用為本,提煉挖掘、算法模型、業(yè)務(wù)流程再造、加工處理成有價(jià)值、可支持決策的“成品數(shù)據(jù)”,進(jìn)而通過這些“成品數(shù)據(jù)”賦能決策,提高生產(chǎn)效率、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷和輔助社會(huì)治理,才能市場(chǎng)更廣闊。
根據(jù)一些企業(yè)搭建的要求有了數(shù)倉(cāng)體系,是企業(yè)所有的級(jí)別決策制作的過程,基于分析報(bào)告和決策的支持目的,為需要業(yè)務(wù)的智能企業(yè),提供指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程,監(jiān)視時(shí)間,成本質(zhì)量及控制要求,為戰(zhàn)略策略做數(shù)據(jù)支持,對(duì)全產(chǎn)品字典維護(hù)。
對(duì)大量的信息進(jìn)行采集之后,需要有一個(gè)儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)庫(kù);大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存就是專用的儲(chǔ)存器,以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存的過程,要有Hadoop、yarnQ、 hbase、 redis等 ,不同類型的數(shù)據(jù)用到的儲(chǔ)存數(shù)據(jù)庫(kù)也是不一樣的。
要想學(xué)好大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)工程師需要學(xué)會(huì)的知識(shí)有,會(huì)基本的linux操作;至少要精通一門JVM系的語(yǔ)言;掌握一門實(shí)時(shí)流式處理框架;學(xué)好分布式存儲(chǔ)框架;深入了解和學(xué)習(xí)分布式協(xié)調(diào)框架;新開發(fā)的列式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),也是要學(xué)好的;學(xué)習(xí)Kafka處理消息隊(duì)列。
一般數(shù)據(jù)分析有這幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn),我們可以拿一個(gè)店鋪舉例,首先是客流量和客單價(jià)分析,主要指本月平均每天人流量、或者說(shuō)客單價(jià)情況與去年同期對(duì)比情況。這組數(shù)據(jù)在分析門店客流量、客單價(jià)時(shí)特別要注重門店開始促銷活動(dòng)期間及促銷活動(dòng)前的對(duì)比分析,促銷活動(dòng)的開展是否對(duì)于提高門店客流量。
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