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chapter3 大數據的技術 (資料視覺化的要點 (1.深度, 2.極簡, 3.好用, 4.忠實), 資料倉儲 (特性 (1.主題導向, 2…
chapter3 大數據的技術
資料倉儲
特性
1.主題導向
2.具整合性
3.具長期性
4.具少變性
架構
分散式架構(資料超市)
建置雖然較為容易，但使用時極為不便。
集中式架構(資料倉儲)
Hadoop的影響力
最大優點:能處理數量龐大的非結構化資料，並節省時間與成本。
Hadoop叢集可擴充至PB甚至是EB的容量
資料視覺化的要點
1.深度
2.極簡
3.好用
4.忠實
大數據
大數據的應用流程
1.採集
2.導入
3.統計、分析
4.挖掘
大數據的運用深度
1.掌握過去與現狀
2.發現行為模式
3.預測未來
4.優化
大數據資料的4V特性
1.巨量性~存放資料超過PB
2.即時性~數據擷取時間，不到一秒
3.多樣性~數據管理人員只處理了20%的結構式數據
4.不確定性0R價值~全球80%數據不可靠
為何到現在大數據才受到眾人矚目?
1.來自不同管道的資料不斷產生
2.硬體性價比的提升與軟體技術的進步
3.雲端運算服務的普及
4.商業智慧的運用
打造價值金字塔的三種角色
IT (處理)
DW/BI (分析)
CxO(策略)
計算大數據的價值
與大數據的巨量性和多樣性有密切的關係
數據的價值將會隨著時間的流逝而降低➔數據的價值與時間成反比
使用大數據的人數越多，範圍越懬，訊息的價值也越大。
企業資料價值精煉金字塔
1~3章
