说明器材很难选? 看他们怎样发掘大数据代价

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猜测建模，呆板进修和其他先辈的说明应用措施，有助于发掘大数据体系的贸易代价，但对付很多用户来说，这必要行使大量的器材，并支付必然全力才气到达预期。?

零售商Macy's五年前陈设了Hadoop集群，在此之前，它面对着一个严厉的题目，那就是怎样有用处理赏罚各类体系天生的贩卖和营销数据。Macy's这些年一向在起劲扩展在线营业，数据处理赏罚的题目也变得越来越严峻，由于必要举办处理赏罚说明的数据量一向在增进。

该公司的传统数据客栈架构有着严酷的处理赏罚限定，无法处理赏罚非布局化的信息——如文本。汗青数据根基上也是无法自由会见的，凡是这些数据会被归档到磁带上，运往异地存储装备。“数据科学家和其他说明师只能在特按时刻段的数据长举办数据查询”，Macy's认真市场说明和客户相关打点(CRM)体系的主管Seetha Chakrapany说道，“他们受到了严峻的约束，无法很好地完成事变。”

Hadoop体系陈设后，上述题目获得了必然的缓解，该体系提供了大数据说明架构，也支持根基的贸易智能(BI)和报表流程。“Hadoop集群可以或许真正成为Macy's企业数据说明平台”，Chakrapany 说道。此刻，说明团队一向在行使Hadoop平台，市场营销、贩卖营业，产物打点等部分的数千名用户得以会见上百个BI仪表板，这些仪表板的数据都来历于Hadoop平台上的说明。

但Macy's的大数据情形可不只仅只有Hadoop集群。譬喻在前端，Macy's已经陈设了多种说明器材来满意差异的应用需求。在统计说明层面，这家零售商则行使SAS和Microsoft R Server完成，后者基于R开源统计编程说话。

尚有其他一些器材认真提供猜测说明，数据发掘和呆板进修手段。包罗H2O，Salford Predictive Modeler，Apache Mahout开源的呆板进修平台和KXEN——三年前由SAP收购，已经集成到SAP BusinessObjects猜测说明软件中。数据展示上，Macy's行使Tableau提供的数据可视化器材以及AtScale提供的基于Hadoop技能的BI软件。

更好地说明大数据

这些差异的器材是确保大数据说明架构精确有用的要害要素，Chakrapany 在2016年Hadoop峰会上的演议和随后的采访中说到，行使统计要领和呆板进修来举办高级说明进程自动化是局面所趋，他夸大。

Chakrapany说，“我们一向处于尝试状态。因为数据量庞大，不行能回收人工的方法来说明这些数据。以是，我们行使大量的统计较法来辅佐我们认清营业环境。包罗客户说明、订单说明、产物和市场的数据说明，另外尚有从网站捕捉的客户点击举动记录。”

相同的环境也越来越多地呈此刻其他企业中。作为大数据平台，如Hadoop，NoSQL数据库和Spark 处理赏罚引擎被企业普及回收。陈设先辈的说明器材，辅佐企业说明营业数据流，这类方法被越来越多的企业所接管。

2016年11月，TechTarget针对企业应用BI和说明软件举办的一个观测表现，7000的受访者中，26.7%的人暗示，他们的企业已经陈设了猜测说明器材。接下来猜测说明软件在企业将来一年的打算投资榜单中高居榜首。有39.5%的受访者暗示，猜测说明软件与数据可视化、自助处事BI和企业报表等全部更主流的BI技能对付企业来说不行或缺，乃至更为重要。

2015下半年举办的一项TDWI观测还发明，越来越多企业打算行使猜测说明软件来支持营业。在这种环境下，309 名BI，说明和数据打点方面的专业人士受访者中，有87%的人暗示，他们的企业已经是上述技能的活泼用户，或估量在三年内实验这些技能。其他高级的说明情势，譬喻模仿和指令性说明，用户数目也在逐渐增添。

用算法找到数据隐含的意义

呆板进修器材和其他范例的人工智能技能——深度进修，认知计较也越来越多地受到存眷，这些存眷首要来历于技能用户和供给商，他们的说明团队祈望行使自动化算法来辅佐他们进一步试探数据集的意义。

Progressive Casualty Insurance Co是已经开始打仗这些技能的公司之一。这家保险公司行使 Hadoop集群来加快其Snapshot措施， 该措施首要认真受保人的保险用度折扣，折扣力度则基于驾驶员的安详驾驶环境，其驾驶数据收罗于车载诊断装备。

集群是基于Hadoop的 Hortonworks漫衍式框架的，它行使了60个计较节点用于晋升 Snapshot措施的速率，Progressive的大数据说明架构包罗一系列的器材，如SAS，R和H2O，该公司的数据科学家行使这些器材，在Hadoop体系中举办数据说明和处理赏罚。

数据可视化软件会备份大量的数据，数据科学家在这些数据上运行猜测算法，以辅佐参加该打算的用户评估其安详驾驶环境。他们还行使说明功效确定不良的驾驶风俗和也许的机器题目，如发电机的信号非常，该题目可以通过说明电压非常颠簸数据来鉴定。

猜测说明和呆板进修的成果异常强盛，Pawan Divakarla——Progressive认真数据说明营业的主管说道，“你有那么多的数据，而且你具有很好的模子用于说明。你 必要一些对象来辅佐你，让事变变得更为有用。”

更深入的大数据说明

（编辑：湖南网）

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