有什麼好的外部數據管理

Ⅰ Gbase 8a 數據載入工具有什麼優點

• 技術產品規范/項目名稱 設計方案 朗新雲商項目開發部 2017年10月 目錄1概述11.1項目介紹11.1.1三級1修改履歷 版本號｜修改編號｜更改簡要描述｜更改人｜批准人｜GBase8aMPP Cluster 支持SQL92 中定義的絕大多數數據類型，同時也支持SQL99 和S...

• 2020-09-13回答者:網路文庫精選1個回答

• GBase8a怎麼樣

• 答：南大通用大規模分布式並行資料庫集群系統，簡稱：GBase8aMPP Cluster，它是在GBase8a列存儲資料庫基礎上開發的一款Shared Nothing架構的分布式並行資料庫集群，具備高性能、高可用、高擴展等特性，可以為各種規模數據管理提供高性價比的通用...

• 2020-12-07回答者:nksdq2個回答

• 國內的數據可視化的軟體那個好一些？優點是什麼

• 答：洞見作為一款專業的時空大數據可視化工具，能夠一鍵鏈接已有服務、Excel等外部數據，通過簡單拖拽即可將時空數據轉換成適當的、專業的可視化地圖和統計圖表，將隱藏在數據中的信息直觀、多維、實時的展示，全面激活數據價值，為分析和決策提供有...

• 2020-05-09回答者:麋鹿zhjx10個回答1

• GBase8a對非結構化數據支持怎麼樣？如何存儲和訪問？

• 答：GBase8a支持結構化數據和非結構化數據的統一管理，具體如下： （1）支持將非結構化數據以BLOB數據類型的方式存儲在Hadoop上; （2）支持通過MPP集群資料庫表中的URI欄位訪問Hadoop上的BLOB數據類型的數據。

Ⅱ 大數據分析需要哪些工具

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

Ⅲ 數據治理的數據治理成功的關鍵——元數據管理

獨立企業數據集成軟體提供商Informatica公司（納斯達克代碼：INFA）認為：數據治理成功的關鍵在於元數據管理，即賦予數據上下文和含義的參考框架。經過有效治理的元數據可提供數據流視圖、影響分析的執行能力、通用業務詞彙表以及其術語和定義的可問責性，最終提供用於滿足合規性的審計跟蹤。元數據管理成為一項重要功能，讓 IT 部門得以監視復雜數據集成環境中的變化，同時交付可信、安全的數據。因此，良好的元數據管理工具在全局數據治理中起到了核心作用。 Informatica將數據治理定義為「在組織范圍內，對流程、政策、標准、技術和人員進行職能協調和定義來將數據作為公司資產管理，從而實現對准確、一致、安全且及時的數據的可用性管理和可控增長，以此制定更好的業務決策，降低風險並改善業務流程」。
數據治理著重於交付可信、安全的信息，為制定明智的業務決策、有效的業務流程並優化利益相關方交互提供支持。因此，數據治理本身並非是結果，而僅僅是方法：即通過數據治理來支持最關鍵的業務目標。 正如某家大型銀行的高管所言：「如果沒有數據治理，任何元數據管理方案註定會失敗。」元數據管理可作為一項重要功能，讓IT部門得以管理復雜數據集成環境中的變化，同時交付可信、安全的數據。當業務利益相關方參與這一進程並接受對數據參考框架的責任，其優勢將變得更有說服力。此時，企業就能將業務元數據與基層的技術元數據進行關聯，為全公司范圍內的協作提供詞彙表和背景資料。
例如，當業務用戶要求其在 IT 部門的搭檔在報告或分析中顯示「凈收入」，就無需再提問「哪種凈收入——財務、銷售還是市場營銷？」除提供其他優勢外，良好的元數據管理還可通過免除此類重要問題，促進數據治理：
· 這個業務術語的含義是什麼？
· 在（幾個相似的）業務術語中應當使用哪一個？
· 該術語的來源是什麼？
· 該數據從數據源轉移到目標時是如何進行轉換的？
· 由誰負責該術語的定義、記錄和管理？
· 誰修改過該術語？如何及何時進行修改？
· 哪些政策和規則適用於該術語？（示例包括數據質量規則、安全屏蔽規則、存檔規則和數據保留政策）
· 修改環境中的某一特定數據對象會對其他數據對象產生哪些影響？
· 在不對可能使用相同數據對象的其他報告和分析造成影響的前提下，需要多長時間來實施環境變更？ 一系列公司方案推動了數據治理的進展，也由此帶動了元數據管理。這些方案包括：
· 通用業務詞彙表（簡單的數據管理）。這種「小規模試水」方法著重於某一特定問題或業務部門的通用業務詞彙表。
· 全面數據治理（或數據管理策略）。這是一種更近似由上至下的方式，通常用於涉及企業內一系列業務部門的較大規模計劃，並以按多個階段（如果不是更長時間）進行管理的計劃中的多個商機為目標。
· 合規。此類方案的推動因素是為遵守國際、國家、當地或行業法規的需求。合規——通常由一個治理、風險與合規性（GRC）職能部門進行管理，顯然與數據治理唇齒相依。在發現、分析和記錄企業的多項內部數據治理要求的同時，還必須與適用外部法規的相關特定要求進行統籌協調。其中部分示例包括：
· 銀行業：Basel II、Basel III、多德弗蘭克法案（Dodd Frank）、洗錢法案
· 保險業：償付能力監管標准II（Solvency II ）
· 醫療保健：HITECH Act、HIPAA
· 一般金融服務：薩班斯—奧克斯利法案
· 元數據管理。這是更上一層樓的做法，將元數據管理和數據治理作為「最佳實踐」與各個新的業務方案掛鉤。該方案對業務案例和項目范圍進行定義。在多家未能成功實施較大型數據治理方案的公司中，這一方法則取得了成功。 幾乎所有企業都面臨著管理數據量、速度和種類的挑戰。Hadoop/MapRece 技術在復雜數據分析能力以及按相對低廉的成本實現最大數據擴展性方面提供了一些有趣的優勢。Hadoop 在不久的將來取代關系性DBMS的可能性不大，這兩項技術更有可能並存，因為它們各有獨到之處。雖然用於管理和分析數據的技術可能不同，元數據管理和數據治理的目標應始終保持不變：為支持良好的業務決策提供可信、及時且相關的信息。不存在所謂的「大數據治理」或「大數據元數據管理」——相反，這是一個將全局企業數據治理和元數據管理活動加以擴展來包容全新數據類型和數據源的問題。
Hadoop帶來的挑戰之一就是元數據管理。如果沒有良好的元數據管理和數據治理，Hadoop將會缺乏透明度、可審計性以及數據的標准化與重復利用能力。企業仍將需要對數據相關關鍵信息的可見性，例如其來源、質量和所有權，否則就必須承受Hadoop變成環境內的又一個數據孤島的風險。在該領域涌現的 HCatalog 和Hive /HiveQL等新技術將使得從非結構化和半結構化數據中收集元數據變得更加簡易，從而實現Hadoop上的數據沿襲。這些功能對於將Hadoop集成入總體數據集成框架，以防止大數據在企業中遭到孤立隔絕，可如同任何其他數據源一樣進行治理至關重要。 Informatica可提供功能齊全而又穩健可靠的工具，具備交付可信、安全的數據和啟動成功的元數據管理方案所需的全部精確功能。Metadata Manager & BusinessGlossary可提供獨一無二的多項優勢，讓IT經理能夠盡量降低在實施變更時對關鍵業務數據造成損害的業務風險。
InformaticaMetadata Manager & Business Glossary是 InformaticaPowerCenter Standard Edition的關鍵組件之一。它可提供為數據治理方案奠定基礎所需的核心元數據管理工具。Metadata Manager & Business Glossary是一項單個產品，配備一個共享的元數據信息庫。它具備兩個用戶界面，供兩類截然不同的用戶使用：
· MetadataManager 可讓 IT 人員處理技術元數據。
· Business Glossary 可讓業務和 IT 管理員協同管理業務元數據。
ITSS WG1發布的白皮書表明
數據治理模型包括三個框架:范圍，促成因素和執行及評估。他們每個方面都包含許多組件來進行展示和描述它們是如何工作的。該框架顯示數據治理內部的邏輯關系。范圍展示了我們應該關注什麼，促成因素展示了數據治理的推動因素，執行和評估展示了如何實現治理的方法。該DG模型可以通過三個框架幫助我們理解數據治理。
數據治理的范圍包括四個層次的內容。首先，應該 有一個治理要素負責管理其它管理要素，保證治理與管理的一致性。其次，下面的三個層次分別列示了需要治理的數據管理要素，其中價值創造層列示了通過數據治理所創造的價值服務。價值保證層描述了一個組織治理數據時重要保證服務。基礎數據服務層描述了一個數據治理的基礎數據服務。

Ⅳ 好用的數據分析工具有哪些

好用的數據分析工具有很多，比如廣州思邁特軟體Smartbi有限公司（思邁特軟體Smartbi）。

從取數、分析到報告，思邁特軟體Smartbi提供一體化的閉環工作方式。Office插件等同於一個媒介，安裝此插件可以將思邁特軟體Smartbi的報表資源添加到Word、PPT、WPS文字或WPS演示中，進而可以在Word、PPT、WPS文字或WPS演示中引用思邁特軟體Smartbi中的資源，生成帶有參數的動態分析報告。

Office插件安裝簡單，與Word、PPT、WPS文字和WPS演示兼容良好，使用方便。

思邁特軟體Smartbi配備專業技術支持團隊，資深技術支持經驗，提供思邁特軟體Smartbi產品的在線支持服務。用戶介入產品使用過程中，企業針對每位客戶的特點和偏好，一對一的提供個性化產品和服務，用戶可獲得屬性強烈的報表，或獲得與其個人需求匹配的定製產品或服務。

對於數據分析工具我比較推薦思邁特軟體Smartbi，思邁特軟體Smartbi合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。

數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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Ⅳ 有什麼好的設備管理軟體

設備維護管理軟體通過系統化地記錄設備故障、規范巡檢流程和完成工作，並且提供整體解決方案，可為企業搭建起一個強大的技能知識資料庫，從而輔助技術團隊的日常工作,並為管理層提供決策支持。
1.戰略化管理
允許用戶集中登記管理企業所有的技術類資產，並可根據不同的(組織結構、地理、功能和技術類別)結構對設備進行管理。除了基本的設備台賬外，在構建企業資產資料庫的同時，系統還會記錄與設備相關的技術參數、備件明細、安全工作指導手冊等詳細的工程信息，並利用系統自有的屏幕編輯器工具將這些數據以直觀的圖形化的形式進行展現。
2.資源管理
通過系統自帶的計劃和優化工具，以日歷的形式展現企業所有的計劃類工作及所需的資源(包括人員、供應商、技能、設備、工具、備件和設施等)。
3.項目管理
項目模塊專為維護工作的准備、計劃、控制和追溯過程而設計，涵蓋任務准備、資源、設備、供應商、設施以及所需的時間和費用等要素，並可根據需要在系統中生成工單。在企業中，這類項目通常為計劃大修、改造、新生產線/裝置的施工和安裝、 改進項目等。
好的解決方案可在電腦端、手機端、平板上運行，可幾乎與任何後台維護管理及維護管理系統實現數據同步。移動端為了規范落實運維I作中巡檢數據，電腦端實施CMMS系統，收集手機端數據後量化系統分析改進。
傳統的設備維護管理軟體供應商通常將系統安裝完畢視為項目實施的最後一步，然而，計算機化的系統只是輔助企業達到預計管理目標的一套輔助工具，重點是要通過系統的實施部署來幫助企業制定維護管理策略，保證其能執行並貫徹落實到每個個人，並在組織內部形成持續改進的管理機制。
具體而言，在數據採集階段，軟體供應商需要和企業不斷地溝通，了解對方的資產設備情況，選擇合適的標准(比如ISO 9001 -2015質量體系認證)確保高質量、高精確度、 高效率地完成數據採集工作。次，企業需要在配備設備維護管理軟體的前期階段,根據企業的實際情況，調試軟體系統功能配置，並開展完善的培訓，保證每- -位維護人員能夠熟練使用軟體系統，完成設備運維巡檢流程和後台數據分析。
最後，軟體供應商需要定期回訪和對接客戶需求，根據實際情況，改進現有軟體配置，從而提高軟體的使用率和改善設備運維的現狀，提高企業的綜合收益率。

Ⅵ 如何成為一個數據分析師需要具備哪些技能

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）

網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數據存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合並：符合各種邏輯關系的合並操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。

python數據分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。

系統實戰

這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。

如何進行實戰呢？

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預測訓練賽

美國King County房價預測訓練賽

北京PM2.5濃度分析訓練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！

Ⅶ 常見的國內外的資料庫管理系統有哪些

常見的資料庫系統目前主流的有微軟的sql
server、甲骨文公司的oracle和mysql資料庫，這些是網路型資料庫，當然還有一些為桌面型的資料庫系統如access，visual
foxpro等。

Ⅷ 對企業來說，數據治理的優勢有哪些

提升數據質量：建立數據質量進行定義、監測、分析、整改和評估的閉環管理機制，逐步提升全行數據治理；
加強源頭控制：從源頭控制數據質量，參照數據標准，培訓數據錄入人員與客戶經理熟悉相關的數據質量規范要求。把數據質量管理流程融入到業務管理流程中，通過流程去規范化數據操作；
統籌外部數據：明確外部數據管理工作，規范外部數據的採集、共享與應用流程，建立外部數據采購管理，數據資產的發布和維護等流程；
完善全行統一客戶視圖，建立統一產品信息管理：根據各類業務的信息歸類，針對不同的主數據特點，統一業務概念，促進數據信息的整合，建設或完善相應的客戶、產品、機構等主數據管理系統；
加大數據人才培養，智能工具應用：根據業務用數需求，配置並培養專業數據人員，加大數據可視化、商務智能工具應用，積極探索數據應用場景，以數據驅動內部管理和業務發展的持續提升；
數據分析挖掘：利用大數據實現信用風險管理，利用行內外大數據資源及人工智慧技術，將打分卡、策略、決策引擎等量化分析工具應用於風險管理 領域，提升風險管理水平；
統一數據口徑：在全行范圍對基礎數據標准和指標數據標准形成統一的認識，制定全行級的數據標准，明確指標及其相關基礎數據項的名稱、業務含義、加工口徑、應用場景、責任部門及權威系統等信息。

Ⅸ 有哪些好用的大數據採集平台

1.數據超市

一款基於雲平台的大數據計算、分析系統。擁有豐富高質量的數據資源，通過自身渠道資源獲取了百餘款擁有版權的大數據資源，所有數據都經過審核，保證數據的高可用性。

2. Rapid Miner

數據科學軟體平台，為數據准備、機器學習、深度學習、文本挖掘和預測分析提供一種集成環境。

3. Oracle Data Mining

它是Oracle高級分析資料庫的代表。市場領先的公司用它最大限度地發掘數據的潛力，做出准確的預測。

4. IBM SPSS Modeler

適合大規模項目。在這個建模器中，文本分析及其最先進的可視化界面極具價值。它有助於生成數據挖掘演算法，基本上不需要編程。

5. KNIME

開源數據分析平台。你可以迅速在其中部署、擴展和熟悉數據。

6. Python

一種免費的開源語言。

關於有哪些好用的大數據採集平台，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅹ 什麼是元數據管理及其作用

元數據（Meta Date），主要記錄數據倉庫中模型的定義、各層級間的映射關系、監控數據倉庫的數據狀態及ETL的任務運行狀態。一般會通過元數據資料庫（Metadata Repository）來統一地存儲和管理元數據，其主要目的是使數據倉庫的設計、部署、操作和管理能達成協同和一致。

元數據是數據倉庫管理系統的重要組成部分，元數據管理是企業級數據倉庫中的關鍵組件，貫穿數據倉庫構建的整個過程，直接影響著數據倉庫的構建、使用和維護。

• 構建數據倉庫的主要步驟之一是ETL。這時元數據將發揮重要的作用，它定義了源數據系統到數據倉庫的映射、數據轉換的規則、數據倉庫的邏輯結構、數據更新的規則、數據導入歷史記錄以及裝載周期等相關內容。數據抽取和轉換的專家以及數據倉庫管理員正是通過元數據高效地構建數據倉庫。

• 用戶在使用數據倉庫時，通過元數據訪問數據，明確數據項的含義以及定製報表。

• 數據倉庫的規模及其復雜性離不開正確的元數據管理，包括增加或移除外部數據源，改變數據清洗方法，控制出錯的查詢以及安排備份等。

元數據可分為技術元數據和業務元數據。技術元數據為開發和管理數據倉庫的IT 人員使用，它描述了與數據倉庫開發、管理和維護相關的數據，包括數據源信息、數據轉換描述、數據倉庫模型、數據清洗與更新規則、數據映射和訪問許可權等。而業務元數據為管理層和業務分析人員服務，從業務角度描述數據，包括商務術語、數據倉庫中有什麼數據、數據的位置和數據的可用性等，幫助業務人員更好地理解數據倉庫中哪些數據是可用的以及如何使用。

由上可見，元數據不僅定義了數據倉庫中數據的模式、來源、抽取和轉換規則等，而且是整個數據倉庫系統運行的基礎，元數據把數據倉庫系統中各個鬆散的組件聯系起來，組成了一個有機的整體