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- 大数据分析研究 内容精选 换一换
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来自：百科UDESK Insight BI数据分析 常见问题解答 BI业务 UDESK Insight BI数据分析 常见问题解答 BI平台是什么？ BI，即商业智能，指利用大数据分析、现代 数据仓库 等技术收集企业最新数据、形成BI报表并及时为企业员工提供BI数据分析报告，实现对业务数据的深入挖掘来自：专题
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通常被称为高性能计算集群。HPC提供了超高浮点计算能力解决方案，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如科学研究、气象预报、计算模拟、军事研究、CAD/CAE、生物制药、基因测序、图像处理等，缩短需要的大量计算时间，提高计算精度。 公有云上部署HPC的优势： 传统的HPC使用中存在如下问题：来自：百科
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华为云计算 云知识 大数据有哪些实际的应用类型 大数据有哪些实际的应用类型 时间：2021-05-24 09:06:01 大数据 大数据在当今实际的应用中，按照场景基本可以区分为如下几种类型： 1. 经营类 在电信/金融/电力领域，主要用于经营分析、电信信令等。 2. 管理类 在来自：百科![]()
隐私要求较高的政企金融场景，对网络性能要求较高的互联网场景，对核数要求较多的大数据、HPC场景，对成本比较敏感的建站、电商等场景等。 （2）内存优化型 大数据分析，如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 （3）磁盘增强型 分布式文件系统 ，网络文件系统、日志或数据处理应用。来自：百科![]()
于物联网数据分析实现传统人工作业的升级改造，比如，智慧仓储中的智能调度。 然而，通用的大数据分析服务由于缺乏针对物联网行业的最佳实践，在技术层面和商业层面都缺少物联网基因，影响物联网数据应用开发效率。因此，华为云IoT数据分析服务应运而生。 三、如何做好物联网数据分析？ 首先，构来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据实时检索场景化解决方案 大数据实时检索场景化解决方案 时间：2020-12-17 09:14:15 HCIP-Big Data Developer系列课程。实时检索场景化解决方案的应用场景、技术架构、所采用的各种技术原理及使用，最后包含实际案例帮助大家更好的理解该解决方案。来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据离线处理场景化解决方案 大数据离线处理场景化解决方案 时间：2020-12-10 14:28:00 HCIP-Big Data Developer系列课程。本课主要给大家讲解了大数据离线批处理的概念，应用场景，常用组件的使用方法，以及简单介绍了离线批处理来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据2.0用到的关键技术有哪些 大数据2.0用到的关键技术有哪些 时间：2021-05-24 09:23:03 大数据 随着移动互联网的发展，大数据2.0需要对海量，多样化，高并发的数据进行实时分析，交互式查询。包含的关键技术有： 1. MR批处理；Spar来自：百科![]()
华为云上大数据处理与分析 华为云上大数据处理与分析 时间：2020-12-08 14:39:37 什么是大数据，大数据技术发展趋势，华为云EI的发展历程，华为云有哪些大数据服务，及大数据处理解决方案架构与应用，带着这些问题开启课程的学习吧！ 课程简介 本课程主要讲述华为云大数据解决来自：百科![]()
2020中国高校计算机大赛华为云大数据挑战赛 2020中国高校计算机大赛华为云大数据挑战赛 时间：2020-12-10 16:47:55 2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛由清华大学、中国人工智能学会和华为技术有限公司联合举办，华为云大数据平台提供支持，以企业真实场景和来自：百科![]()
华为云计算 云知识 华为云物联网数据分析架构一览 华为云物联网数据分析架构一览 时间：2021-03-12 15:05:56 物联网 大数据分析 云计算 华为云物联网数据分析从物联网应用场景出发，提供行业大数据分析最佳实践，降低企业物联网数据开发门槛。 文中课程 来自：百科![]()
华为云计算 云知识 大数据1.0的关键技术是什么 大数据1.0的关键技术是什么 时间：2021-05-24 09:20:33 大数据 在大数据1.0时代，互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算，所以用到的关键技术有： 1. 批处理计算框架MapReduce；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 传统数仓在大数据时代的劣势 传统数仓在大数据时代的劣势 时间：2021-03-03 16:46:24 数据仓库 数据仓库是指从业务数据中创建信息数据库，并针对决策和分析进行优化。华为云数据仓库服务实时、简单、安全可信的企业级融合数据仓库，可借助DWS Expr来自：百科![]()
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云知识 大数据的发展可以分为哪些阶段 大数据的发展可以分为哪些阶段 时间：2021-05-24 09:10:47 大数据 大数据技术的发展可以按照其特点，分为大数据1.0、大数据2.0、大数据3.0阶段，目前我们正处于大数据3.0阶段。 大数据1.0：单一的批计算 大数据2.0：融合计算来自：百科![]()
Storage Service， OBS ）是一个基于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。 立即购买 管理控制台 大数据存储 OBS多种存储类型 存储类型 标准存储 低频访问存储 归档存储 类型简介 高性能、高可靠、高可用的对象存储服务 可靠、较低成本的实时访问存储服务来自：专题![]()
云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
原因是那些通用的大数据产品并未是专门针对IoT数据分析所提供的。 如何才能做好一个针对物联网场景的数据分析服务呢？个人觉得有如下几个要点： 构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础 将IoT设备产生的数据有效组织起来，并按照业务所需构建模型，将是物联网数据分析中的重要一环，特别是复杂的场景更是如此。来自：百科![]()
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