Hadoop数据分析培训：大数据分析需要解决的问题

数据驱动将成为未来企业发展的重要增长趋势，基于海量数据价值的挖掘，找到真正推动企业增长的数据线索，这是数据分析的重要价值所在。而数据分析师，作为挖掘数据价值的执行人，也越来越受到企业的重视。Hadoop数据分析培训，也成为大家的热门选择，下面我们就为大家分享一下Hadoop大数据分析的一些相关问题。

大数据分析，整个流程环节可以分为数据采集、数据存储、数据建模、数据分析、数据可视化等几个阶段，各个阶段都需要解决相应的问题，而在Hadoop当中，各个阶段的问题也都能找到相应的解决方案。


大数据分析面临的第一个问题，数据从哪里来？总体来说，企业内部的运营数据、市场行业的商业数据、业务销售所产生的数据等等，这些数据要如何进行分析呢？需要一个统一的平台进行整合处理，比如说Hadoop。

其次是数据存储，海量的数据要进行分析，先要实现稳定的存储。Hadoop通过分布式文件系统HDFS，将数据进行分布式存储，基于集群环境，可以实现大容量的稳定存储。

然后是数据分析和建模。统计学和数学都为数据的分析处理给出了很多公式，但是面对大规模的数据，还是需要一定的架构支撑，一般来说业务部门的数据需求和基于数据建模很多工作已经完成，到此环节直接可以根据数据仓库开发出固定的报表，或者通过OLAP工具自助查询就可以。

而数据可视化，则是数据分析之后的结果呈现，可以向业务部分展示，推动数据策略的落地实施。Hadoop数据系统当中，可以己开发图形可视化界面，也可以购买商业软件来接入系统展示，具备高效性和灵活性。

基于我们的Hadoop数据分析培训经验，随着企业对于大数据价值挖掘的重视，Hadoop数据分析也有更大的成长空间，但是关键还是在于是否具备过硬的技术实力，帮助企业实现数据价值的挖掘和应用。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析周末提升班正在招生中，详情可联系客服了解！