第三方數(shù)據(jù)分析公司（數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)需要多少錢）

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本文目錄:

• 1、國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司有哪些？

• 2、國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司有哪些？

• 3、灰豚數(shù)據(jù)屬于新媒體的第三方數(shù)據(jù)平臺嗎

• 4、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

一、國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司有哪些？

1、上海市大數(shù)據(jù)股份有限公司（簡稱“上海大數(shù)據(jù)股份”），是經(jīng)上海市人民政府批準(zhǔn)成立的國有控股混合所有制企業(yè)。

致力于成為智慧城市建設(shè)的主力軍、國內(nèi)大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)和全球領(lǐng)先的公共大數(shù)據(jù)管理和價值挖掘解決方案提供商，滿足政府對公共數(shù)據(jù)治理和提升城市管理及公共服務(wù)水平的要求，構(gòu)建公共大數(shù)據(jù)與商業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)、以及政企數(shù)據(jù)融合的橋梁，促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

2、輝略(上海)大數(shù)據(jù)科技有限公司，目前在中國交通（城市智能信號燈優(yōu)化模型與平臺，交通預(yù)算決策系統(tǒng)模型等）、環(huán)境（PM2.5污染檢測和治理）、醫(yī)療（醫(yī)院WIFI定位模型，病歷匹配模型等）、汽車（用戶購買轉(zhuǎn)化率模型）等領(lǐng)域進(jìn)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目運(yùn)營與模型開發(fā)。

3、成都市大數(shù)據(jù)股份有限公司成立于2013年，作為成都市實(shí)施國家大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略的載體，2018年完成股份制改革并掛牌新三板，成都產(chǎn)業(yè)集團(tuán)全資持股，主要涉及數(shù)據(jù)運(yùn)營、投資并購、信息技術(shù)三大業(yè)務(wù)方向。

擴(kuò)展資料：

大數(shù)據(jù)發(fā)展的一些趨勢：

趨勢一：數(shù)據(jù)的資源化

何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場先機(jī)。

趨勢二：與云計(jì)算的深度結(jié)合

大數(shù)據(jù)離不開云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。自2013年開始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營銷發(fā)揮出更大的影響力。

參考資料來源：百度百科-大數(shù)據(jù)

參考資料來源：上海市大數(shù)據(jù)股份有限公司官網(wǎng)-公司簡介

參考資料來源：輝略(上海)大數(shù)據(jù)科技有限公司-關(guān)于我們

二、國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司有哪些？

國內(nèi)大數(shù)據(jù)主力陣營：

1.阿里巴巴

阿里巴巴擁有交易數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù),更多是在搭建數(shù)據(jù)的流通、收集和分享的底層架構(gòu)。

2.華為華為云服務(wù)

整合了高性能的計(jì)算和存儲能力，為大數(shù)據(jù)的挖掘和分析提供專業(yè)穩(wěn)定的IT基礎(chǔ)設(shè)施平臺，近來華為大數(shù)據(jù)存儲實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一管理40PB文件系統(tǒng)

3.百度

百度的優(yōu)勢體現(xiàn)在海量的數(shù)據(jù)、沉淀十多年的用戶行為數(shù)據(jù)、自然語言處理能力和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿研究。近來百度正式發(fā)布大數(shù)據(jù)引擎，將在政府、醫(yī)療、金融、零售、教育等傳統(tǒng)領(lǐng)域率先開展對外合作。

4.浪潮

浪潮互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集中心已經(jīng)采集超過2PB數(shù)據(jù)，并已建立5大類數(shù)據(jù)分類處理算法。近日成功發(fā)布海量存儲系統(tǒng)的最新代表產(chǎn)品AS130000。

5.騰訊

騰訊擁有用戶關(guān)系數(shù)據(jù)和基于此產(chǎn)生的社交數(shù)據(jù)，騰訊的思路主要是用數(shù)據(jù)改進(jìn)產(chǎn)品，注重QZONE、微信、電商等產(chǎn)品的后端數(shù)據(jù)打通。

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域；另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對市場需求，為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。值得一提的是，在初創(chuàng)公司當(dāng)中探碼科技是一匹黑馬，擅長美國互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)，崇尚硅谷創(chuàng)業(yè)模式，自主研發(fā)有核心技術(shù)，曾開發(fā)并維護(hù)美國擁有上千萬用戶級的網(wǎng)站，并在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集，大數(shù)據(jù)解析方面具有突出的能力，也將在國內(nèi)推出一系列面向政務(wù)、企業(yè)的創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)研究項(xiàng)目與合作，為各大企業(yè)提供高端信息技術(shù)咨詢服務(wù)。

國內(nèi)大數(shù)據(jù)主力陣營

1.阿里巴巴

阿里巴巴擁有交易數(shù)據(jù)和信用數(shù)據(jù),更多是在搭建數(shù)據(jù)的流通、收集和分享的底層架構(gòu)。

2.華為華為云服務(wù)

整合了高性能的計(jì)算和存儲能力，為大數(shù)據(jù)的挖掘和分析提供專業(yè)穩(wěn)定的IT基礎(chǔ)設(shè)施平臺，近來華為大數(shù)據(jù)存儲實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一管理40PB文件系統(tǒng)

3.百度

百度的優(yōu)勢體現(xiàn)在海量的數(shù)據(jù)、沉淀十多年的用戶行為數(shù)據(jù)、自然語言處理能力和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的前沿研究。近來百度正式發(fā)布大數(shù)據(jù)引擎，將在政府、醫(yī)療、金融、零售、教育等傳統(tǒng)領(lǐng)域率先開展對外合作。

4.浪潮

浪潮互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集中心已經(jīng)采集超過2PB數(shù)據(jù)，并已建立5大類數(shù)據(jù)分類處理算法。近日成功發(fā)布海量存儲系統(tǒng)的最新代表產(chǎn)品AS130000。

5.騰訊

騰訊擁有用戶關(guān)系數(shù)據(jù)和基于此產(chǎn)生的社交數(shù)據(jù)，騰訊的思路主要是用數(shù)據(jù)改進(jìn)產(chǎn)品，注重QZONE、微信、電商等產(chǎn)品的后端數(shù)據(jù)打通。

6. 探碼科技  探碼科技自主研發(fā)的DYSON只能分析系統(tǒng)，可以完整的實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的采集、分析、處理。一直做的國外項(xiàng)目美國最大的律師平臺、醫(yī)生平臺和酒店、機(jī)票預(yù)訂平臺的數(shù)據(jù)采集、分析、處理。將在國內(nèi)推出一系列面向政務(wù)、企業(yè)的創(chuàng)新型大數(shù)據(jù)研究項(xiàng)目與合作，為各大企業(yè)提供高端信息技術(shù)咨詢服務(wù)。

7.中興通訊中興通訊推出的“聚焦ICT服務(wù)的高效數(shù)據(jù)中心整體服務(wù)解決方案”，可幫助運(yùn)營商有效解決大數(shù)據(jù)時代建設(shè)IDC面臨的大部分問題，提升運(yùn)營商ICT融合服務(wù)能力。

8.神州融神州融整合了國內(nèi)權(quán)威的第三方征信機(jī)構(gòu)和電商平臺等信貸應(yīng)用場景的征信大數(shù)據(jù)，通過覆蓋信貸全生命周期管理的頂尖風(fēng)控技術(shù)，為微金融機(jī)構(gòu)提供大數(shù)據(jù)驅(qū)動的信貸風(fēng)控決策服務(wù)。

9.中科曙光

中科曙光XData大數(shù)據(jù)一體機(jī)可實(shí)現(xiàn)任務(wù)自動分解，并在多數(shù)據(jù)模塊上并行執(zhí)行，全面提高了復(fù)雜查詢條件下的效率。

10.華勝天成

勝天成自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品“i維數(shù)據(jù)”，頗具創(chuàng)新，近期又與IBM達(dá)成戰(zhàn)略合作關(guān)系，涵蓋Linux on Power市場、智慧城市、存儲業(yè)務(wù)、管理服務(wù)、咨詢與應(yīng)用管理服務(wù)。

11.神州數(shù)碼“神州數(shù)碼”啟動了“智慧城市”戰(zhàn)略布局，先后推出了市民融合服務(wù)平臺、自助終端服務(wù)平臺等產(chǎn)品，并在佛山、武漢等“智慧城市”建設(shè)中實(shí)踐運(yùn)用。

12.用友用友在商業(yè)分析、大數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域進(jìn)行研發(fā)，先后推出了用友BQ、用友AE等產(chǎn)品。

13.東軟東軟大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略以醫(yī)療行業(yè)為突破口，憑借在社保、醫(yī)療行業(yè)積累的資源，搭建了東軟熙康這一智慧醫(yī)療平臺。

14.金蝶金蝶KBI與金蝶ERP無縫集成，實(shí)現(xiàn)BI數(shù)據(jù)采集——集成——分析決策支持的一體化應(yīng)用。

15.寶德寶德大數(shù)據(jù)云備份，是一個專為大數(shù)據(jù)而設(shè)的云備份方案，支持實(shí)體機(jī)及虛擬機(jī)備份，而且具有無限擴(kuò)充的可能，并且完全自動。

16.啟明星辰大數(shù)據(jù)時代的IP治理和審計(jì)，啟明星辰提供了終端審計(jì)、終端數(shù)據(jù)防泄露、日志審計(jì)，通過綜合審計(jì)平臺來幫助用戶解決IP治理需求等解決方案。

17.拓爾思

通過收購天行網(wǎng)安，可以拓展在公安行業(yè)的應(yīng)用，目前正著力開拓行業(yè)應(yīng)用市場，挖掘各個產(chǎn)業(yè)鏈中的大數(shù)據(jù)價值。

18.榮之聯(lián)

零售、證券、生物、政府等都是榮之聯(lián)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的主要目標(biāo)行業(yè)，已為零售業(yè)提供了大數(shù)據(jù)分析的解決方案，解決了庫存問題。

19.中科金財(cái)

作為國內(nèi)領(lǐng)先的高端IT綜合服務(wù)商，主要服務(wù)于金融業(yè)的大數(shù)據(jù)。

20.美亞柏科

專注于公安市場，其業(yè)務(wù)包括電子數(shù)據(jù)取證、電子數(shù)據(jù)鑒定、網(wǎng)絡(luò)輿情分析、數(shù)字維權(quán)、公證云、搜索云以及取證云服務(wù)。

三、灰豚數(shù)據(jù)屬于新媒體的第三方數(shù)據(jù)平臺嗎

灰豚數(shù)據(jù)屬于新媒體的第三方數(shù)據(jù)平臺。根據(jù)查詢相關(guān)公開信息顯示，灰豚數(shù)據(jù)是短視頻和抖音直播、淘寶直播、小紅書等數(shù)據(jù)分析監(jiān)測云平臺，為top品牌與達(dá)人提供精準(zhǔn)、可靠、高效的短視頻、直播數(shù)據(jù)分析服務(wù)，是屬于新媒體的第三方數(shù)據(jù)平臺。

四、國內(nèi)比較好的大數(shù)據(jù) 公司有哪些

“大數(shù)據(jù)”近幾年來可謂蓬勃發(fā)展，它不僅是企業(yè)趨勢，也是一個改變了人類生活的技術(shù)創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)對行業(yè)用戶的重要性也日益突出。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)，進(jìn)行智能化決策，已成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。因此，越來越多的企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略布局，并重新定義自己的核心競爭力。

國內(nèi)做大數(shù)據(jù)的公司依舊分為兩類：一類是現(xiàn)在已經(jīng)有獲取大數(shù)據(jù)能力的公司，如百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及華為、浪潮、中興等國內(nèi)領(lǐng)軍企業(yè)，做大數(shù)據(jù)致店一叭柒叁耳領(lǐng)一泗貳五零，涵蓋了數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化以及數(shù)據(jù)安全等領(lǐng)域;另一類則是初創(chuàng)的大數(shù)據(jù)公司，他們依賴于大數(shù)據(jù)工具，針對市場需求，為市場帶來創(chuàng)新方案并推動技術(shù)發(fā)展。其中大部分的大數(shù)據(jù)應(yīng)用還是需要第三方公司提供服務(wù)。

越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以，大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；诖?，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的產(chǎn)品有哪些比較倍受青睞呢?

而在這里面，最耀眼的明星當(dāng)屬Hadoop，Hadoop已被公認(rèn)為是新一代的大數(shù)據(jù)處理平臺，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對于大數(shù)據(jù)來說，最重要的還是對于數(shù)據(jù)的分析，從里面尋找有價值的數(shù)據(jù)幫助企業(yè)作出更好的商業(yè)決策。下面，我們就來看看以下十大企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析利器吧。

隨著數(shù)據(jù)爆炸式的增長，我們正被各種數(shù)據(jù)包圍著。正確利用大數(shù)據(jù)將給人們帶來極大的便利，但與此同時也給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析帶來了技術(shù)的挑戰(zhàn)，雖然我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，但是“大數(shù)據(jù)”技術(shù)還仍處于起步階段，進(jìn)一步地開發(fā)以完善大數(shù)據(jù)分析技術(shù)仍舊是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)十分廣泛，尤其以企業(yè)為主，企業(yè)成為大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主體。大數(shù)據(jù)真能改變企業(yè)的運(yùn)作方式嗎?答案毋庸置疑是肯定的。隨著企業(yè)開始利用大數(shù)據(jù)，我們每天都會看到大數(shù)據(jù)新的奇妙的應(yīng)用，幫助人們真正從中獲益。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已廣泛深入我們生活的方方面面，涵蓋醫(yī)療、交通、金融、教育、體育、零售等各行各業(yè)。

可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)

學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價值。另外一個方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如

果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

3. 預(yù)測性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4. 語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的技術(shù)

數(shù)據(jù)采集： ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)存?。?關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

基礎(chǔ)架構(gòu)： 云存儲、分布式文件存儲等。

數(shù)據(jù)處理：

自然語言處理(NLP，Natural Language

Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計(jì)算語言學(xué)。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。

統(tǒng)計(jì)分析：

 假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、 方差分析 、

卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、

因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應(yīng)分析、多元對應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。

數(shù)據(jù)挖掘：

分類 （Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity

grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and

Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

模型預(yù)測 ：預(yù)測模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。

結(jié)果呈現(xiàn)： 云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

大數(shù)據(jù)的處理

1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集

大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的

數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除

此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。

在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r有可能會有成千上萬的用戶

來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間

進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。

2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理

雖然采集端本身會有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這

些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會在導(dǎo)入時使

用來自Twitter的Storm來對數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時計(jì)算需求。

導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會達(dá)到百兆，甚至千兆級別。

3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析

統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通

的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于

MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。

4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘

與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)

據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于

統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并

且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

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