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销售报表、市场调研、盈利分析...相信您的企业已经为各种业务需求储备了大量数据，数据规模可能达数GB或数TB。不过，物联网、人工智能等技术风头正劲，将来您可能需要考虑数PB、EB、ZB等的数据量。 查询程序运行非常缓慢或根本没有完成工作；43%的受访者表示，其当前的系统已经达到其性能极限。同时，从海量数据中提取深刻见解的需求在持续增长。在数字时代，您选择的大数据分析平台必须满足非常广泛的需求。  永洪科技大数据分析 一、它必须容纳海量数据 如果大数据分析平台无法扩展以存储或管理海量数据，那么仅仅提高速度所带来的作用相当有限。大数据分析平台必须能够容纳海量数据。被设计为用于处理结构化数据的大数据平台使用MPP，可进一步加速处理操作，这是因为已针对分析程序优化了结构化数据，并减少了回答查询所需执行的搜索量。但是，大数据分析平台可能整合有能够提高非结构化数据库的可扩展性和性能的功能。 二、它必须非常快 简单来说，数字时代下，用户不希望在运行查询时长时间地等待结果。他们期望即时得到满足，获得即时结果，而对其他工作负载没有影响。MPP数据仓库通常按比例线性扩展，这意味着如果您将双节点MPP仓库的空间翻倍，那么可有效将其性能提高一倍。  三、它必须为数据科学家提供支持 数据科学家在企业IT中拥有着更高的影响力和重要性，因此大数据分析平台应在下述两个关键方面支持数据科学家。如今，数据科学家的角色常常从统计学家演变而来，后者相对而言更具学术意味，而且通常并不熟悉宏观业务目标。快速、高效、易于使用和广泛部署的大数据分析平台可以帮助拉近商业人士和技术专家之间的距离。 四、它应提供高级分析功能 根据您的特定使用情况，可能有必要深入查看由大数据分析引擎提供的内置SQL分析功能，如果没有这些功能，您可能需要花费时间整理数据或编写自定义代码。这些功能和其他功能将使您能够加速大规模机器学习、统计分析和图形处理，同时使数据科学家能够使用现有统计软件包和首选语言 |
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