大数据分析平台哪个好

大数据时代，大数据平台是为了满足企业的各种数据需求而创建的。那么，你的大数据分析平台应该具备哪些要求呢？你的大数据分析平台能跟上吗？西线学院的小编整理了大数据分析平台的六大关键功能，仅供理解。

在数字时代，你选择的大数据分析平台必须满足广泛的需求。hpe总结了大数据分析平台必须提供的六项功能，以满足您当前和未来的需求，提高您的竞争地位，并实现出色的业务成果。

一、它必须容纳海量数据

如果大数据分析平台不能扩展到存储或管理海量数据，仅仅提高速度的效果是相当有限的。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。

大规模并行处理是扩展分析处理的理想技术，因为它同时利用了计算机集群的存储和计算能力。它不仅扩展了性能，还提高了处理大量传入数据流的能力。

此外，为处理结构化数据而设计的大数据平台使用了mpp，可以进一步加快处理操作，因为结构化数据已经针对分析程序进行了优化，并且减少了回答查询所需的搜索量。结构化数据库能够更好地了解数据在数据海洋中的位置，能够准确地访问数据。

一般来说，非结构化数据库很难扩展到列设计的结构化数据库所能达到的水平。但是，大数据分析平台可能会集成能够提高非结构化数据库的可扩展性和性能的功能。

二、它必须非常快

简单来说，在数字时代，用户并不希望在运行查询的同时等待很长时间的结果。他们期望在不影响其他工作负载的情况下获得即时的满意度和即时的结果。这意味着大数据分析平台必须增强现有应用程序的性能，允许您开发具有挑战性的新分析方法，并提供合理、可预测和经济的横向扩展策略。

从技术角度来说，要达到这些预期，必须结合列数据库架构(相对于传统的基于行的非并行处理的数据库)，使用大规模并行处理技术或mpp。

原因是列设计可以最大限度地减少i/o争用，这是分析和处理延迟的主要原因。基于列的设计也可以提供极高的压缩比，通常比基于行的数据库提高四到五倍。mpp数据仓库通常按比例线性扩展，这意味着如果将两节点mpp仓库的空间翻倍，就可以有效地将其性能翻倍。

列设计和mpp的结合不仅可以大大提高性能(通常约100到1000倍)，还可以实现更低、更透明的定价机制，如针对每个tb的模型，而不是传统的针对每个处理器、节点和用户的定价方案。最终结果：性能呈指数级增长，大数据分析和处理的总成本大大降低。

(大数据分析平台主要功能采用率：阿伯丁集团)

三、它必须兼容传统工具

如果您的大数据分析平台依赖于提取、转换和加载(etl)工具(如attunity、informatica、syncsort、talend或pentaho)或基于sql的可视化工具(如logi analytics、looker、microstrategy、qlik、tableau和talena)，请确保该平台已通过认证，可以与所有这些工具一起工作，而不仅仅是与主要供应商一起工作。此外，请确保您使用的所有工具和扩展技术符合最新版本的ansi sql标准(sql2011)。

四、它应利用hadoop并增加hadoop的价值

hadoop是apache software foundation管理的开源软件平台，已经成为大数据分析领域的主要平台。许多数据库专业人士认为hadoop是一种潜在的解决方案，可以解决他们原始数据仓库系统中的分析限制。不幸的是，他们经常发现hadoop在实时查询和sql分析方面的性能与基于mpp的基于列的大数据分析平台相比严重不足。此外，为了支持hadoop上的数据仓库工作负载，需要开发新技术、获取新软件，很多情况下还需要雇佣新人员。

另一方面，hadoop在数据分析和处理方面也提供了一些明显的优势。因为是数据湖，可以在一个地方存储数据，节省成本。它提供暖储和冷藏。这种低成本存储可以保存可能使用的数据，但不保存日常分析中使用的热数据。它可以提供数据发现功能，帮助您了解数据是否具有商业价值。

通过etl工具，它可以在数据进入组织时聚合或组织数据。如上所述，结构化、半结构化和多结构化数据可以在hadoop中经济高效地放置、存储和处理。当使用关系数据库时，情况并非如此。我们需要的是这两种方法优势的结合：一种利用hadoop而不会导致hadoop服务性能下降和潜在中断的方法。

因此，需要寻求一个满足以下条件的大数据分析平台：hadoop可以作为持久化、轻量级数据管理的高效平台，同时可以加速传统数据仓库工作量和高级分析程序。

五、它必须为数据科学家提供支持

数据科学家在企业it中具有较高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应该在以下两个关键方面为数据科学家提供支持。首先，新一代数据科学家使用java、python、r等工具进行预测分析。底层分析数据库应该支持并加速创新预测分析的创建过程。

其次，这个平台应该有助于将数据科学家的工作与业务目标联系起来。如今，数据科学家的角色往往是从统计学家演变而来的，他们相对来说更具学术性，通常不熟悉宏观商业目标。在某些情况下，数据科学家得出的结论可能不完整、不准确或与业务结果无关。同时，商业人士总是乐于让统计人员在封闭的环境中工作，只在需要帮助的时候才会问他们。

一个快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助缩小业务人员和技术专家之间的差距。

六、它应提供高级分析功能

根据您的具体用途，可能有必要深入了解大数据分析引擎提供的内置sql分析功能。您必须查看底部，了解提供了什么样的sql分析，而不需要对数据进行分析。例如，如果您想对从设备(如物联网)获得的数据进行分析，您需要“时间序列分析”和“差距分析”等分析功能。如果没有这些功能，您可能需要花时间整理数据或编写自定义代码。

此外，对于许多组织来说，执行预测分析的能力变得越来越重要。确保大数据分析平台不仅使您能够在几秒钟内准备和加载数据，而且使您能够使用高级算法构建预测模型，并轻松地在数据库中部署用于评分的模型。这些和其他功能将使您能够加速大规模的机器学习、统计分析和图形处理，同时使数据科学家能够使用现有的统计软件包和首选语言。

大数据分析平台哪个好（大数据分析app有哪些）

扩展阅读

零售业拿不准顾客喜好？看看这家企业如何借“大数据”的东风

数据的价值是预先预测的，而不是事后分析的。准确的预测模型使得营销人员无需猜测，从而大大提高了购买率。

任何生意都有诀窍，但零售业成功的方法总是只有一个：打通人、货、店的三角关系，让东西自由流动，人顺畅流动，但这个问题一直没有解决。几百年来，零售行业变化缓慢，人流、物流、资金流的演变有限。直到数据信息流的出现，才颠覆了零售业运营的百年老规矩，“猜想”才被搁置。

经营店铺就像治国。它需要同时处理内部事务和外交系统：在内部，需要管理各种各样的产品，掌握库存和维护客户关系；对外，需要下订单，联系很多供应商配送。促进门店企业蓬勃发展的必要条件是建立高效的运营机制，实时调度和控制各个环节，保证日常资金流、物流、人流、信息流的顺畅运行。

看似复杂的多条关系线，说穿了要处理的就是“人物店”之间的关系，人——物，物——店，人——店，这3条双向关系线，决定了一家零售店的生存命脉。

消费者想买什么商品？货物送到商店了吗？人们选择去哪个商店购物？这些问题曾经是很棒的问题。据统计，美国零售业每年因为人、货、店的断点而损失700亿美元。有什么问题，打破了零售业“人-物-店”的流程？

答案是“猜”,总是“猜测”顾客想要什么和需要什么，这已经成为零售业最大的致命缺陷。

在商店里，常见的情况是顾客没有办法买到他们想要的商品。原因有三：一是他们没有在第一时间准确推荐适合客户的产品；第二，商店货架上的商品不适合该地区的消费者；第三，没有时间来弥补货物的短缺。这是因为商家“猜测”错误，导致推荐错误、产品选择错误、备货不足；久而久之，顾客对店铺失去信心，就会转向其他店铺或品牌购买。

从现在起，别再猜了，因为顾客想买什么，已经通过数字全告诉你了，人、物、店的断点，就用大数据连接。

主客易位：从品牌中心到顾客中心

为什么不再猜一次？数据有什么变化？

从供应链最实际的成本来看，最大的利基在于降低库存，信息顺畅流动。一旦采购和物流可以自动化，库存周转率自然会增加，随着“及时交货”新标准的建立，企业可以节省存储成本，实现利润最大化。

最低库存意味着采购和配送必须更加灵活。供应商在数据中心获得商品流通动态信息、各分公司销售统计、各仓库调配情况、销售预测等数据后，可作为安排生产、供货、发货的依据，实现少量的实时配送。

“及时供货”不再是天方夜谭，追根溯源真正的原因是准确掌握顾客喜好。

胜利

当企业和品牌已经知道数据的力量时，他们都聚焦于“会员数据”，这是数据应用的最佳起点，也是最有潜力的数据矿产。客户体验和反馈不仅可以纠正产品，还可以实现生产和销售的平衡。

黛安芬是一家在台湾省经营了47年的外国内衣品牌，已经建立了从制造、零售到服务的一站式业务。如何从单一渠道发展到多渠道，甚至发展到今天的全渠道营销计划？我的老朋友、黛安芬公司的总经理康向太找到了答案。他说：“主客易位，客户是唯一答案！”

以前因为性能导向，从单通道扩展到多通道，从百货柜台扩展到街边店铺。想法很简单，“让商品有更多机会接触客户”。随着电子商务的兴起，多渠道的时代已经开始，同时渠道销售混乱。o2o的线上销售被视为另一种销售渠道，而不是战略性的全渠道商业思维(详见下图)。

全渠道和多渠道最大的区别在于价值核心，前者以客户为中心，后者以品牌为中心。换句话说，整个渠道得以实现，来自以顾客为中心的虚实数据整合，作为延伸到未来销售的利基点，但多元渠道只是品牌发展策略的浅层思考，并没有产生太多的长期价值。

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零售业正在从单一渠道、多渠道、多渠道向全渠道战略转变。商业思维已经从“让商品有更多的机会接触客户”转变为战略性的全渠道商业思维。全渠道和多渠道最大的区别在于价值核心。前者以客户为中心，后者以品牌为中心。全渠道是以客户为中心的虚拟和真实数据的集成。作为一个延伸到未来销售的小众点，多渠道只是品牌发展战略渠道的一种粗浅的思考，并没有产生太大的长期价值

所有与消费者相连的关系线都是创新的源泉，是创造新品牌价值的动力。“创新就是创造价格”，我的老朋友康说。构建这些关系的桥梁是大数据。

但是，万事开头难，数据的使用也是如此。光有数据是不够的，要把数据整理好。我发现黛安芬在面对海量会员数据时遇到的第一个问题就是“堵”，就像很多品牌让pos系统承担会员机制和分红计算一样，像一盆各种数据的大杂烩，却找不到有价值的数据，这也是所有品牌在面对数据应用时最头疼的问题。

pos系统的出现降低了订单和库存管理依赖人力的运营成本。每天积累的每一笔交易记录和实时库存盘点都成了零售业的帮手。现在的pos系统面临着过载的问题。解决问题的第一步是整理数据，分配最完美的数据比例，把数据大杂烩变成美味的鸡尾酒。

在数据分析中，这个基本步骤叫做数据集成，秘诀就是“以人为本”，把数据收集在一起。比如会员卡号，身份证号，车牌号放在一起。怎么才能判断他们是同一个人？如果你不知道是同一个人，你根本做不了任何决定，只会浪费营销资源。

因此我们开始做平台分流，让数据单纯化，等同于练好基本功，价值随之源源不断地产生，成为精准预测模型的基础。

数据最大的价值是协助决策，而不是事后分析，“精准推荐”成为大数据改变零售业的核心功能。

通过直观的消费记录，销售人员可以从系统中查询过去的客户消费记录。假设一个顾客买了10条内裤，其中5条是黑色的。所以，今天她来店里的时候，你就开始猜她想买的11号内衣是什么颜色了。继续推荐黑色？还是选择另一种颜色系统？

一个想法和另一个想法之间的决定是销售人员的“猜测”，猜测推荐最新的黑色款式，或者根据消费者的年龄来判断推荐。当你发现消费者只有一次试穿的机会时，似乎风险太大了。

从顾客走进商店的那一刻起，当消费者只有一次的试穿机会时，你的任务就是如何让消费者在走进试衣间的时候，手里拿的至少有一件是对的。就能够定制顾客的专属购物清单。数据平台提供了一套“好的预测”，可以大大提高客户提包的概率。

以黛安芬2015年6月推出的“站起来贴合”活动为例，客户提供的身体诊断、服装搭配烦恼、生活状态、最关心的内衣状况等主观数据，以及销售记录的交叉核对，开发出了针对每个人的内衣推荐模型。

一对一营销是最好的服务。数据整合改变了企业的营销方式，包括平台上的分工、专业分工、角色分工，我们将使用下一步。"

推荐”已经成为数据支撑的销售模式。以前是销售人员的经验值判断，是人做出来的。现在人的因素减少了，经验不是靠人积累的，完全靠消费者的行为来做推荐。未来的销售人员不再仅仅是销售人员，而是可以利用专业的数据进行预测，推荐具有人情味和互动性的产品，升级成为顾问。

人、物、店的断点，就用大数据连接

商场竞争每分每秒都在发生，竞争优势在于谁能在计算出大量消费者数据后，尽快对消费者的需求做出最合适的回应。准确的大数据代表速度，也代表决策效率和质量的提高。

“盈利”绝对是企业管理的共同目标，其背后的动力来自于服务流程的改变，数据的力量体现在运营流程的优化上。推荐式的“商品预测”就是最好的服务体验，回归到数据的价值是为了做事前预测，而不只是事后分析。

大数据分析不是冷冰冰的工具，而是以人为中心的全球思维。每个品牌就像站在一条势均力敌的拔河线上。一方面是品牌发展的理想愿景，另一方面是现实的业绩考验。在这种拉动关系中，客户成为平衡点(详见下图)。

钻石客户关系管理

企业在发展品牌理想与追求绩效的同时，顾客是最佳平衡点。,因此，一切以客户为中心发展起来的关系线都是企业长期发展的保证。以上图为例，客户对场地、销售人员、商品满意才会买单。

国家整治电商：严惩大数据“杀熟”，实体店生意要火了

随着互联网技术的兴起和普及，依靠新技术的商业模式深刻地改变了我们的生活。现在每个人的手机里都有好几个软件。只要动动手指，衣食住行的问题都可以解决。网购过马路更方便，已经成为大多数人购物的主要渠道。

淘宝问世以来，十几年来各种电商平台都在争夺一个巨大的市场。如今国内电商市场呈现出淘宝、京东、拼多多三足鼎立的局面，电商市场的繁荣反映出网点上实体店的缺乏。

从前有句话叫“一铺养三代”，一铺就像种了一头摇钱树，钱从此滚滚而来。但目前存在“三代养一店”的尴尬，店铺的价值在电子商务的冲击下不断受损。特别是近两年，由于2020年“黑天鹅”事件的影响，实体店生意举步维艰，街上有不少商家在店铺门口贴着“季芳出租”的字样。

现在的环境对实体店并不友好，但是现在有一个好消息值得实体店关注，这可能会导致未来业务的转折。国家将控制电商平台，对于线下店铺来说，将迎来一个转折点。

电子商务平台依靠强大的技术能力，为我们购物提供便利。然而，技术在不同地方的应用会产生相反的效果。在网购的过程中，我们都有这样一种体验，在浏览了某些产品之后，平台会给我们推送很多类似的产品，这就是电商为我们依托大数据信息的“私人运营”，不仅赢得了消费者的青睐，也增加了平台的销量。

但是别有用心的人用大数据来“杀”，就是不同用户在客户端上看到的同一个产品价格不一样，往往平台的老用户显示更高的价格，真的很让人吃惊。用户发现网购、买票、电影票、点外卖都存在这样的问题，严重损害消费者权益。

2020年明确规定电商平台不得使用大数据“杀人”，《反垄断法》的改进明确了“杀人”后平台将受到惩罚。不仅电商平台的不良行为受到处罚，而且颁布的《电商法》规范了混合电商市场，很多小电商平台选择退出市场。

相比电商平台，线下店铺的优势被越来越多的人认可。虽然价格没有优势，但是线下的服务体验是线上无法比拟的。随着人们收入水平的不断提高，对生活质量和生活体验的要求也会越来越高。如果线下店铺在服务体验上多下功夫，未来线上用户会回归线下。

未来线下店铺的发展趋势将是与线上合作，让用户可以线上购物，享受线下购物的体验，线上和线下共享整个市场。你认为实体店未来的发展前景如何？大家可以互相讨论。

大数据“割韭菜”？从任正非的话语中，感悟应该如何做企业

大自然的力量在周游世界的时候，有哪些活的最好的企业？

毫无疑问是互联网企业。

那么，为什么互联网公司活得好呢？因为他们的大部分业务是在网上进行的。作为第三方平台，给a和b搭建一个桥梁，让a能找到b and b也能找到a，然后你就可以从中收取一定的费用。

有时候，这个确定的成本更少；有时候，这一定要花更多的钱。

比如顾客在使用外卖平台订餐时，有时会发现送货价格在同一时间、同一店铺、同一菜品内悄然上涨。

比如客户在出租车站台叫出租车，有时候会发现同一时间、同一地点、同一路线的运营价格是不一样的。

诸如此类，无处不在。

为什么会出现这种现象？不是越熟悉优惠力度越大吗？这是客户的理解，而业务正好相反。所谓利益不同，视角不同。

作为客户，当然觉得价格应该便宜一点，因为交流频繁，熟悉度也高。

作为一个商人，我在想什么？他总是只想到一件事，那就是利益最大化。如何实现？我们首先要看收益来自哪里，通常是来自那些老客户。

所以商家为了将新客户转化为老客户，会暂时给他们一些好处，让他们感觉良好，然后频繁光顾，最后入驻老客户。

但是，一旦有人被认定为老客户，商家就会改变打法，因为老客户群体是利润的主要来源，忠诚度相对较高，所以商家自然会依赖老客户，想从他们身上获得更多的价值。

其实大数据sha不仅在互联网领域比较熟悉，因为只要是商家，都会对自己的客户画像有一定的了解，换句话说，每个商家都有自己的客户数据。

所以在其他行业，沙熟悉是心照不宣的事实。如果没发现，就偷偷开始了。一旦发现就敷衍了事，然后继续工作。

这样，就会产生矛盾。

一方面，老客户觉得自己是老客户，商家应该对自己更有利；另一方面，商家觉得老客户是衣食父母，所以比较豁达，要钱。

没有两全其美的办法吗？比如让商家在不熟悉的情况下保持自己的利益不变甚至增加。

首先要思考的是，为什么商家会肆无忌惮地熟悉沙？

是因为老客户忠诚度太高吗？不，这是因为他们缺乏三种态度：

1. 常怀危机感

一些运营商打电话来说竞争有多激烈，企业应该如何奋斗，但实际上，在他们心里，他们什么也感觉不到，也没有真实感。

日复一日、年复一年的常规手术已经消磨掉了他天生的野性，这让他在河边喝水的时候忘了四处看看。当猎人从他身边的草丛里出来时，一切都为时已晚。

估计这是现在企业寿命短的因素之一(据报道，集团企业平均寿命7、8年，小企业平均寿命不到3年，全国每年有近100万企业被淘汰)。

2. 保持谦虚谨慎

有些企业既不谦虚也不谨慎。那么薅羊毛呢(比如买a送b，让客户多买)，割韭菜呢(比如把新客户培养成老客户，然后收割)，玩法层出不穷，然后出了问题怎么办？冷，冷，消息传开了怎么办？下令公关部门出去大事化小。等风头过了，他们又会做同样的事情，再玩。

这大概就是企业特别是互联网公司经常在网上挂道歉等声明的原因吧。

3. 放眼长远的看问题

企业为什么喜欢沙煮？因为近视，为什么近视？因为寿命短，所谓夏虫谈不上冰，所以冬天也活不下去。那人生为什么这么短？因为各种花样玩多了，能量消耗太大了，为什么不节约能源呢？因为市场发展太快，竞争太激烈，企业不可能慢慢成长。

所以成为了目前企业发展的既定模式，就是全力以赴的钓鱼，鼓励年轻人，一个地方拍一个地方，吃饱了就退。

如果这样看，当然不能从长计议，因为没有人有剩余.

别说别人，就算是任自己创业的时候。

此前，索尼公司首席执行官吉田健一郎拜访了华为公司的任。

吉田问：你当初有没有设定一个目标，让华为成为世界第一厂商？

任回答说没有.然后说了这些话：

我创业的时候，钱不多。我夫妻一共收到了3000元的跳槽费，但是注册公司却花了2万元。

当时命运艰难。我不得不养活我的员工和家人。我面临的主要问题是如何生存。

华为诞生的时候，我们并不了解这个世界，也不了解通信行业。所以创业时想做世界第一是不现实的。一旦人们成功了，他们很容易被媒体包装，因为他们看不到我们的混乱。

其实创业时压力巨大，生活条件差，让他们患上了抑郁症。

直到2006年，我在西贝燕麦片村吃了一顿饭，期间内蒙古农村的许多农家女孩在唱歌。我被他们对生活的热爱和乐观所感动，战胜了自己。

后来随着企业的发展，我们调整了战略目标。华为几千、几万、18万人一直专注于同一个“城墙入口”，每年研发支出150-200亿美元。世界上没有一家上市公司愿意在r&d投资这么大一笔钱.这

当时我们就萌生了为全人类服务的想法。

从这段对话中可以看出，任何一个强大的企业最初的愿景都没有那么远大，决定其愿景在未来能否变得雄心勃勃的因素是战胜困难、勇往直前的信心和努力。

如果能一直有危机感，企业的寿命一定很长；如果我们能保持谦虚谨慎，企业的声誉就会好，如果我们能着眼长远，企业的未来就会光明。

作为一个合格的经营者，不要只关心薅羊毛和割韭菜，有时候你还得考虑这些问题，不是吗？