技术巨头如苹果和亚马逊正在使用一种称为大数据技术的特定机制，无缝地融入我们的日常生活。这项技术用于管理销售、提高供应链效率，并预测未来结果以执行运营分析。大数据基本上可以与两种技术一起使用，这两种技术进一步细分为四个重要部分。

什么是大数据技术？
大数据技术指的是用于管理数据集类型并将它们转换为对企业有用的数据的软件工具。这项技术从包含复杂结构的庞大数据集中分析、处理和提取有价值信息。大数据技术广泛与机器学习（ML）、人工智能（AI）和物联网（IoT）等新兴和最新技术相连。

大数据技术的应用
大数据技术在不同领域有无数应用。一些公认的应用领域包括：

• 医疗保健：大数据技术用于分析患者数据以个性化医疗计划。它还提供疾病爆发的预测分析，并有效地制定治疗计划以优化医疗保健运营。
• 金融：这项技术为金融领域提供了有价值的洞察，用于检测欺诈。它还为目标市场提供客户细分。
• 电子商务：大数据技术为个性化购物体验提供有价值的推荐引擎。
• 教育：这项技术有助于创建个性化教育的自适应学习平台，并提供学生表现分析的洞察。
• 零售：大数据技术帮助零售商进行客户行为分析，以实现个性化营销。它还专注于基于市场趋势的库存管理和价格优化技术。

大数据技术的类型
大数据技术主要分为两种类型：运营大数据技术和分析大数据技术。

运营大数据技术
这种类型的大数据技术专注于人们用来处理的数据。通常，运营大数据包括如在线交易、社交媒体平台和任何特定组织的数据等数据。运营分析的好处是使用基于大数据技术的软件进行分析。数据也可以称为用作多个分析大数据技术的输入的原始数据。

一些运营大数据技术的例子包括：

• 社交媒体平台的数据，如Facebook和Instagram
• 在线票务预订系统

分析大数据技术
分析大数据是大数据技术的增强版本。与运营大数据相比，这种类型的大数据技术更为复杂。分析大数据主要用于使用性能指标时，并且需要根据分析运营分析所创建的报告做出重要的商业决策。这意味着对大数据的调查对商业决策很重要。

一些分析大数据技术的例子包括：

• 股票市场数据
• 医疗健康记录

顶级大数据技术
顶级大数据技术分为四个部分：

• 数据存储
• 数据挖掘
• 数据分析
• 数据可视化

数据存储
在数据存储下，顶级技术包括：

• Hadoop：Hadoop是处理大数据的最佳技术之一。这项技术用于存储和处理大型数据集。这个软件是用JAVA创建的。
• MongoDB：MongoDB是大数据技术的另一个重要组成部分。它是一个文档数据库，通常被称为No SQL数据库程序。
• RainStor：RainStor是一个流行的数据库管理系统，旨在管理和分析组织的大数据需求。它使用帮助管理和处理大量数据的策略。
• Hunk：Hunk是Splunk的一个软件，为存储在Hadoop中的大数据提供分析。
• Cassandra：Apache Cassandra是一个高度可扩展的NoSQL数据库，旨在处理许多服务器上的大量数据。这个软件没有故障点。

数据挖掘
在数据挖掘下，顶级软件包括：

• Presto：Presto是一个NoSQL数据库，旨在对大型数据集进行SQL查询。它允许从数据来源查询数据，包括Hive、Hadoop、Cassandra、关系数据库等。
• RapidMiner：RapidMiner是一个数据科学平台，提供机器学习和预测模型分析的环境。
• ElasticSearch：Elasticsearch是一个分布式分析引擎，通常用于全文搜索和数据分析。

最佳的运营分析软件在数据挖掘下包括：

• Apache Kafka：Apache Kafka是一个事件流平台，用于流媒体应用。
• Splunk：Splunk是一个用于搜索、监控和分析生成的数据（如日志文件和事件数据）的平台。
• KNIME：KNIME是一个开源数据分析和集成平台，允许用户设计数据工作流。
• Spark：Apache Spark是一个开源系统，提供快速数据处理。
• R-Language：R是一种为统计计算和图形设计编程语言。它用于数据分析和建模。
• Blockchain：区块链是一种数字账本技术。它记录并验证跨计算机网络的交易。

数据可视化
在数据可视化下，最佳的运营分析软件包括：

• Plotly：Plotly是一个Python图形库和在线工具，用于创建交互式、高质量的图形和仪表板。
• Tableau：它是一个强大的数据可视化工具。它允许用户创建共享的交互式仪表板。

新兴大数据技术
运营分析的新兴大数据技术是未来趋势，将帮助每个行业。这些技术包括：

• TensorFlow：TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源机器学习框架。它用于构建和训练学习模型。
• Apache Beam：Apache Beam是一个定义批处理和流数据处理管道的开源模型。它提供了一种反映数据处理工作流的方法。
• Docker：它是一个用于开发、共享和运行容器中应用程序的平台。这些容器使开发人员能够将应用程序打包成单一单元。因此，它确保了不同环境之间的一致性。
• Airflow：Apache Airflow是一个调度和监控工作流的平台。它使复杂数据的组织变得容易，便于管理和自动化任务。
• Kubernetes：Kubernetes是一个开源平台。它自动管理容器化应用程序，为运行分布式系统提供基础设施。

结论
大数据技术在运营分析中非常有用。这项技术无缝地融入人们的日常生活，管理大数据并提取对商业决策至关重要的有价值见解。

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