回答:有风就跟风，很可能会死在风口上，什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业，那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业，不管是数据的积淀，还是算法模型的演进，都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题，没长期的试错验错，优化更新，怎么可能有产出？所以想要短期进入，赚快钱，还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次，大数...
wangshijun
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回答:谢邀~本君自荐一下。我们的产品诸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技术人员的业务分析，比如产品经理、市场、运营人员。从某种意义上也具有可视化分析的特性，但区别于其他工具的是我们面向互联网产品推广运营过程中的分析需求定义了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定义留存、粘性、用户分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多时候客户也会因为太灵活反而有一定门槛，所以，当一些模型被标准化以...
bang590
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回答:这个太范化了吧。大数据架构选择的方案就有很多，海量数据的即席查询本省就是业内目前的痛点，暂时没有太好的解决方案，kylin等框架也只是一个折中方案，如果你不是要求海量数据分析的秒级响应的话sparkSql、presto等都是不错的方案，分钟级别可以返回。
Paul_King
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回答:作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据领域的人才缺口还是比较大的，随着工业互联网的发展，未来不仅在IT（互联网）行业有大量的大数据岗位，在传统行业领域也会释放出大量的大数据人才需求。从这个角度来看，当前大数据专业的就业前景还是非常广阔的。目前大数据领域的技术岗位主要集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维等领域，从近两年大数据领域的人才需求情况来看，大数...
DirtyMind
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回答:大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数...
Blackjun
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回答:真利益相关，不请自来，人在中国，刚下...算了，在办公室。帆软，其实大家不知道他是国内做数据分析产品最好的公司。在企业数据分析领域低调做了十几年，入选Gartner市场指南。一开始做报表工具finereport，后来研发BI商业智能finebi，产品打磨了好多年。之后又增值行业化的数据管理解决方案，包括阿米巴经营管理，数字化运营体系搭建项目，很成熟很老牌的厂商。FineReport报表软件是一款纯...
ssshooter
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...这些数据进行复杂的应用成了现今数据仓库、商业智能和数据分析技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技...
...些 数据进行复杂的应用成了现今数据仓库、商业智能和数据分析技术的研究热点。数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容，解决数据的应用质量问题。 充分利用有用的数据，废弃虚伪无用的数据，是数据挖掘技...
...已经成为近年来的发展趋势。与之相应的，本地部署的大数据分析解决方案正在逐渐落伍。 此次Forrester评估中要求的每个供应商应具备有以下内容：1）成熟的大数据仓库产品; 2）独立的大数据仓库解决方案; 3）大数据使用案例;...
...据 数据量大、处理速度快、数据多样性、数据有价值 大数据分析与传统数据分析相比难易度 比较难度传统数据大数据数据量GB或TB级PB级或以上数据分析需求现有数据的分析与检测深度分析（关联分析、回归分析）硬件平台高端...
对于一家自身组织运行历史数十年的公司来说，数据仓库会是一种有效帮助其报告和理解相关操作的方式。在数据仓库出现之前，对来自不同系统的数据进行报告与收集是一项昂贵、耗时而且常常徒劳无功的尝试，而数据仓库保...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
