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                          关注:2019年大数据行业发展趋势

                          2019-02-20
                          今天aaa,有充分的理由寻求更多数据aaaaa,因为数据分析推动了数字创新aaa。然而aaa,将这些庞大的数据集转化为可操作的见解仍然是一项挑战aaa,数据库和数据安全仍然是关注的焦点aaa。以下是2019年应该关注的大数据发展趋势 本文首先出现在企业网D1net上aaa,作者Alex Woodie;由亿欧元编辑aaa,供业内参考aaaaa。 TR 数据管理仍然很难 TR 大数据分析有一个相当清晰的想法:找到隐藏在大量数据中的信息模式aaaaa,训练机器学习模型以发现这些模式aaaa,并将它们实现到生产中以自动操作它们aaaa。需要清理数据并根据需要重复aaa。 TR TR 但是aaa,将数据投入生产要比看起来困难得多aaa。对于初学者来说aaaa,从不同的孤岛中收集数据很困难aaaaa,需要提取aaaa,转换和加载(ETL)和数据库技能aaaaa。清除和标记机器学习培训的数据也需要花费大量的时间和费用aaaaa,尤其是在使用深度学习技术时aaaa。此外aaa,以安全可靠的方式将此类系统大规模投入生产需要额外的技能aaa。 TR TR 由于这些原因aaaa,数据管理仍然是一个巨大的挑战aaaaa,数据工程师将继续成为大数据团队中最受欢迎的角色之一aaaaa。 TR TR 数据孤岛继续激增 TR 这种预测并不困难aaa。在五年前的Hadoop开发热潮中aaaaa,人们认为所有数据(包括分析和事务工作负载)都可以集成到一个平台中aaaa。 TR TR 出于各种原因aaaaa,这个想法从未真正实现过aaaa。最大的挑战是不同的数据类型具有不同的存储要求aaaaa。关系数据库aaaaa,图形数据库aaa,时间序列数据库aaa,HDF和对象存储都有各自的优缺点aaaa。如果开发人员将所有数据填充到适合所有数据的数据湖中aaaa,那么他们无法最大限度地发挥其优势aaaa。 TRTR 在某些情况下aaa,将大量数据集中在一个地方是有意义的aaaa。对于大多数公司来说aaaaa,这些只是必须管理的额外孤岛aaa。当然aaaaa,它们是重要的岛屿aaa,但它们并不是独一无二的aaaaa。在没有强大集中化的情况下aaaaa,数据仓库将继续扩散aaa。 TR TR 流媒体分析的突破性的一年 TR 组织处理新数据的速度越快aaa,业务开发就越好aaaaa。这是实时或流分析背后的驱动力aaaa。但是aaaa,组织一直面临的挑战是aaaa,这样做是非常困难和昂贵的aaa,但随着组织的分析团队的成熟和技术的进步aaaa,这种情况正在发生变化aaa。 TR TR NewSQL数据库aaaaa,内存数据网格和专用流分析平台围绕常见功能汇聚aaaa,这需要对输入数据进行超快速处理aaa,通常使用机器学习模型来自动化决策aaa。 TR TR 通过将其与开源流式框架(如Kafkaaaaaa,Spark和Flink)中的SQL功能相结合aaa,组织可以在2019年取得实际进展aaaa。 TR 数据治理不善将带来风险 TR 有些人将这些数据称为“新油”aaaa,也称为“新货币”aaa。不管是什么样的比喻aaaaa,每个人都认为数据有价值aaaa,如果你不注意它aaa,就会带来更多的风险aaa。 TR TR 欧盟通过去年颁布的GDPR法规澄清了数据治理不善的财务后果aaaa。虽然美国没有类似的法律aaaa,但美国公司仍必须遵守美国aaaa,各州等制定的80种不同的基于数据的许可规定aaaa。 TR TR 数据泄露导致问题aaaa。根据Harris Poll进行的在线调查aaaaa,2018年有近6000万美国人受到身份盗窃的影响aaaa。这比2017年增加了300%aaaa,当时只有1500万人受到影响aaa。 TR TR 大多数组织已经意识到无序开发中的大数据时代即将结束aaa。许多国家和地区的政府不再容忍数据滥用或隐私泄露aaa。 TRTR 随着技术的发展aaaaa,技能也在转变 TR 人力资源往往是大数据项目中最大的成本aaaa,因为工作人员最终构建并运行大数据项目并使其工作aaaaa。无论使用何种技术aaa,找到具有合适技能的合适人员对于将数据转化为洞察力至关重要aaaa。 TR TR 随着技术的进步aaa,技能也在不断提高aaa。在2019年aaaaa,人们可以看到对神经网络专业人员的巨大需求aaaaa。在数据科学家(而不是人工智能专家)的技能中aaa,Python仍然主导着语言aaa,尽管在Raaa,SASaaaaa,Matlabaaaa,Scalaaaa,Java和C等语言中还有很多工作要做aaaa。 TR 随着数据治理计划的开始aaaa,对数据管理器的需求将会增加aaaa。能够使用核心工具(数据库aaa,Sparkaaaaa,Airflow等)的数据工程师将继续看到他们的机会增长aaaa。人们还可以看到企业对机器学习工程师的需求不断增长aaa。 TR TR 然而aaa,由于自动化数据科学平台的进步和发展aaaa,组织的一些工作可以通过数据分析师或“公民数据科学家”来完成aaaa,因为众所周知aaa,数据和业务知识和技能可能使组织能够走得很远数据路径aaaa。更进一步aaa,而不是统计和编程aaaa。 TR TR 深度学习变得更加深入 TR 深度学习的发展为人工智能的应用提供了更多的动力aaaaa,并且在2019年没有放缓的迹象aaa。该组织将继续尝试深度学习框架aaaaa,如TensorFlowaaaa,Caffeaaa,Kerasaaa,PyTorch和MXnetaaaa,以实现货币化大数据集aaaa。 TR TR 该组织将深度学习扩展到其原始用例之外aaaa,例如计算机视觉和自然语言处理(NLP)aaa,并找到实现强大技术的新的创造性方法aaaaa。大型金融机构发现神经网络算法比“传统”机器学习方法更容易检测欺诈aaa,并将在2019年继续探索新的用例aaaa。TR 这也将支持对GPU的需求aaaaa,GPU是训练深度学习模型的首选处理器aaa。目前还不清楚是否有新的处理器类型aaa,包括ASICaaa,TPU和FPGAaaaaa。但是aaaaa,显然需要更快的培训和推理aaaa。然而aaaa,深度学习生态系统将保持相对年轻aaa,缺乏共同平台将使其成为真正的专家领域aaaa。 TR TR 难以忽视的云计算 TR 云计算的规模越来越大aaaaa。 2018年aaa,全球三大公共云提供商的增长率接近50%aaa。云计算供应商提供了一系列大数据工具和技术aaaaa,更不用说所有数据的廉价存储aaaa,因此用户很难抵御云计算的诱惑aaa。 TR TR 2019年aaaaa,小型企业和初创企业将被主要公共云提供商提供的服务所吸引aaaa,这些提供商正在大力投资建设一个可立即运行的大数据平台aaaa,该平台提供自动化机器学习aaaaa,分析数据库和实时流媒体aaaa。分析服务aaa。 TR TR 即使成本不那么吸引人aaaa,大公司也难以抵御云计算的好处aaaa。然而aaaaa,将业务锁定到单个云计算提供商已使大公司担心将所有鸡蛋放在一个篮子里的风险aaaaa。 TR TR 新技术将会出现 TR 当今推动创新的许多主要大数据框架和数据库都是由全球网络巨头创建的aaa,并作为开源应用程序发布aaaaa。好消息是它可能加速技术创新aaaa。 TR TR 在2019年aaaa,大数据从业者将在他们的创作中尽可能灵活aaaaa。虽然出于性能原因将应用程序绑定到技术可能很诱人aaaa,但如果组织更好aaaa,更快aaaaa,那么它可能会让人感到困惑aaaa。 TR TR 保持您的应用程序尽可能“松散耦合但紧密集成”aaa,因为它最终必须拆分和重建aaaa。 TR TR 智能设备无处不在 TR 如今aaa,智能设备无处不在aaaa,数据不断被收集aaaaa。在消费者需求的推动下aaaa,智能设备正在以惊人的速度增长aaaa。智能设备生态系统正在亚马逊Alexa和Google智能助理的两个领先平台上崭露头角aaa,为消费者提供了将远程访问和人工智能集成到照明aaaa,HVAC系统aaaaa,门锁aaa,家用电器等领域的机会aaaa。 TRTR 随着超高速5G无线网络的推出aaaa,消费者将能够与各种设备进行交互aaaa,并随时随地提供新的个性化服务aaaaa。 TR TR 在2019年aaa,大数据将在许多方面取得进展aaaaa。尽管大数据和人工智能的发展仍然存在大量技术aaa,法律和道德障碍aaaa,但潜在的好处是巨大的aaaaa,不容忽视aaaa。 TR 内容来源:企业网D1net
                          https://www.iyiou.com/p/92271.html
                          如上所述aaa,未来各行各业都会更加关注数据安全问题aaaaa,而数据库中海量数据的高速处理也是一大趋势aaaa。 Youxu数据库(简称UXDB)是一个NewSQL数据库系统aaaa,为Youxuan软件独立开发aaaa,安全可控aaaa。 UXDB吸收了NoSQL的水平可扩展性和高速吞吐量性能aaaaa。它突破了无法支持海量数据的传统关系数据库的局限性aaaaa,以及NoSQL数据存储中缺乏SQL查询aaaa。 UXDB具有强大的数据分析功能和超稳定的性能aaa。通过OLTP比较测试aaaa,UXDB和Oracle以及国内数据库在数据处理能力方面表现出优异的性能;在性能评估方面aaaa,与Greenplum相比aaaaa,处理大规模数据所花费的总时间仅为对方的四个aaaaa。其中一点aaaaa。 UXDB的卓越品质在行业用户中越来越受欢迎aaa。