因此，实时分析涉及整个分析价值链，并且在某些情况下可以对组织的业务模式产生重要影响。 由于新的开源系统、本身支持实时数据分析的技术工具（例如高性能数据库；批量和实时数据集成平台）的成功以及用户对业务及时性的需求，意大利大公司取得了巨大的成功。2018 年实时和流媒体主题取得了巨大飞跃。 您想随时了解大数据和业务分析观察站主题的最新动态吗？ 2. 新的架构前沿：使用 Hadoop，超越 Hadoop Hadoop 是一种以并行模式处理大量数据的软件框架，为大数据现象铺平了道路，并近年来已成为一项技术标准。 但是，如果由 Apache 软件基金会开发的 Hadoop 是在分析领域影响最大的开源项目，那么迄今为止构建大数据架构不仅仅与该工具的采用相一致。开源生态系统的技术和复杂性不断丰富，以便更好地管理前面描述的两个领域：实时分析和机器学习。新的技术标准由此建立，包括例如作为 Hadoop 集群中的处理引擎的 Apache Spark 和作为流处理系统的 Apache Kafka。
3. 混合云和边缘计算：分析项目的加速器
当前大数据的主要趋 希腊 WhatsApp 号码列表 势是混合云，即可以将您的私有环境与一个或多个公共云系统连接起来。混合云环境可实现更大的灵活性，限制数据移动并允许 Analytics 在存储数据的地方运行。因此，成本优化，同时也提高了灵活性，并更好地管理了数据隐私和机密性方面的法律要求。 这些好处现在已被使用这些环境的大公司所认可。除了混合云之外，边缘计算的主题也越来越受到人们的关注，即一种具有分布式资源的架构，通过使特定的处理和分析更接近实际收集信息的地方（例如传感器）来支持集中式云资源。通过这种方式，可以提高收集和分析活动的效率，避免在外围和本地或云系统之间移动大量数据。 4. 智能数据：机器学习革命 开发机器学习算法意味着从新数据源（主要是非结构化数据）中提取价值，并以新的方式使用传统数据源，扭转几个世纪以来科学方法特征的“假设检验”过程。举几个例子，使用机器学习算法可以实现： 预测客户行为； 提高欺诈预防系统的有效性； 智能分析图像或视频。
5. 数据即服务：数据货币化的机会和信息提供商的作用
任何对数据分析 BX 線索 感兴趣的人都不能低估数据集搜索的诞生，这是谷歌创建的一个搜索引擎，用于聚合和索引网络上的数据库。这是文化变革的第一个主要迹象，它不仅是由开放数据的逻辑驱动的，开放数据主要涉及公共管理，但最重要的是由“对数据的渴望”驱动，这是开发（和）所必需的原材料。特别是训练）最具创新性的算法。 这种大数据趋势被国际分析师称为“数据即服务”，即根据不同的定价逻辑按需提供数据。在此背景下，信息提供商的作用占据绝对重要地位，但来自不同核心业务的公司也可以抓住这些新机遇。 6. 数据素养：技术驱动的文化转变 数据素养，或信息素养，是指识别、定位、评估、组织、使用和交流信息的能力。换句话说，数据素养一词意味着数据素养，即正确解释数据并通过数据描述现象的能力。 这种技能的重要性对于公司来说越来越明显，尤其是管理角色，他们需要（反过来也需要）建立数据驱动的决策流程。
