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1.數(shù)據(jù)存儲

處理數(shù)據(jù)存儲的大數(shù)據(jù)技術能夠獲取、存儲和管理大數(shù)據(jù)。它由允許用戶存儲數(shù)據(jù)以便于訪問的基礎設施組成。大多數(shù)數(shù)據(jù)存儲平臺與其他程序兼容。兩個常用的工具是 Apache Hadoop 和 MongoDB。

Apache Hadoop：Apache 是應用最廣泛的大數(shù)據(jù)工具。它是一個開源軟件平臺，在硬件集群上的分布式計算環(huán)境中存儲和處理大數(shù)據(jù)。這種分布式允許更快的數(shù)據(jù)處理。該框架旨在減少錯誤或故障、具有可擴展性并處理所有數(shù)據(jù)格式。

MongoDB：MongoDB 是一個 NoSQL 數(shù)據(jù)庫，可用于存儲大量數(shù)據(jù)。使用鍵值對(數(shù)據(jù)的基本單位)，MongoDB 將文檔分類到集合中。它用 C、C++ 和 JavaScript 編寫，并且是最流行的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫之一，因為它可以輕松管理和存儲非結(jié)構化數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘從原始數(shù)據(jù)中提取有用的模式和趨勢。Rapidminer 和 Presto 等大數(shù)據(jù)技術可以將非結(jié)構化和結(jié)構化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用信息。

Rapidminer：Rapidminer 是一種可用于構建預測模型的數(shù)據(jù)挖掘工具。它將處理和準備數(shù)據(jù)以及構建機器學習和深度學習模型這兩個角色作為優(yōu)勢。端到端模型允許這兩個功能在整個組織中產(chǎn)生影響。

Presto：Presto 是一個開源查詢引擎，最初由 Facebook 開發(fā)，用于對其大型數(shù)據(jù)集運行分析查詢?，F(xiàn)在，它被廣泛使用。Presto 上的一個查詢可以組合來自組織內(nèi)多個來源的數(shù)據(jù)，并在幾分鐘內(nèi)對其進行分析。

3.數(shù)據(jù)分析

在大數(shù)據(jù)分析中，技術用于清理數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為可用于推動業(yè)務決策的信息。這一步(在數(shù)據(jù)挖掘之后)是用戶使用 Apache Spark 和 Splunk 等工具執(zhí)行算法、模型和預測分析的地方。

Apache Spark：Spark 是一種流行的大數(shù)據(jù)分析工具，因為它在運行應用程序時快速高效。它比 Hadoop 更快，因為它使用隨機存取存儲器(RAM)，而不是通過 MapReduce 分批存儲和處理。Spark 支持各種數(shù)據(jù)分析任務和查詢。

Splunk：Splunk 是另一種流行的大數(shù)據(jù)分析工具，用于從大型數(shù)據(jù)集中獲取洞察。它能夠生成圖形、圖表、報告和儀表板。Splunk 還使用戶能夠?qū)⑷斯ぶ悄?AI)納入數(shù)據(jù)結(jié)果中。

4.數(shù)據(jù)可視化

最后，大數(shù)據(jù)技術可用于從數(shù)據(jù)中創(chuàng)建令人驚嘆的可視化效果。在面向數(shù)據(jù)的角色中，數(shù)據(jù)可視化是一項有益于向利益相關者展示業(yè)務盈利能力和運營建議的技能 —— 用簡單的圖表講述一個有影響力的故事。

Tableau：Tableau 是數(shù)據(jù)可視化中非常流行的工具，因為它的拖放界面使其易于創(chuàng)建餅圖、條形圖、箱線圖、甘特圖等。它是一個安全的平臺，允許用戶實時共享可視化效果和儀表板。

Looker：Looker 是一種商業(yè)智能(BI)工具，用于理解大數(shù)據(jù)分析，然后與其他團隊分享這些見解?？梢允褂貌樵兣渲脠D表、圖形和儀表板，例如通過社交媒體分析監(jiān)控每周品牌參與度。