(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 1/ 字數: 78)

為了釐清觀念,並協助人們更瞭解大數據計劃成功因素,我提出下面的看法。我觀察了一些運用大數據專案而創造重大業務價值的公司,下面那些那看法就是我觀察之後的心得。

(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 2/ 字數: 415)

技術工具:許多組織對大數據專案的一個常見錯誤觀念是,認為大數據的專案,就只跟專門處理大數據的技術工具有關,例如Hadoop、Python、Pig、Hive等。這些工具對大數據專案來說的確重要且有用。但是,除非你的公司還處於草創期,否則很可能有一些既有的工具和技術可用。我最近進行的一項有關大數據計畫的研究,那些計畫使用的是天睿公司(Teradata Aster)之類企業提供的「資料探索」(data discovery)平台。我發現,企業可以使用SQL等現有的程式語言,來設計大數據的應用軟體。我也發現,原本就有資料倉儲環境的公司,實施大數據專案來創造價值的速度,會比沒有資料倉儲環境的公司更快。你現有的分析工具,像是SAS、SPSS,、R等,對處理大量數據來說,也很有用。

(不符合) 小於6段 &...

已經是會員?立即登入
繼續閱讀全文
免費註冊會員帳號
可享每月三篇文章免費讀
註冊免費會員
訂閱數位版
訂閱數位版即可立即無限暢讀全站優質文章、影音等豐富內容
首月 / NT$60
每月定期扣款,隨時可線上申請暫停扣款