我們公司一直在用，總體還是不錯的。我覺得他們的平臺有以下優(yōu)勢可供參考。Technology 優(yōu)勢NLPIR由十幾位專注于科研與工程應用一體化的博士、碩士歷時15年打造。本平臺獲2010年錢偉長中文信息處理科學技術獎一等獎，經(jīng)國際國內(nèi)公開第三方獨立評審。綜合平衡了效果和效率，實現(xiàn)了“又好又快”的技術追求。

1。這里的速度不僅僅是因為它可以快速識別當前的趨勢和信息，科學上是因為人腦處理視覺信息的速度是書面信息的10倍。用圖表來概括復雜的數(shù)據(jù)可以保證對關系的理解比那些亂七八糟的報表或電子表格更快，這樣就容易理解數(shù)據(jù)。2.多維度顯示數(shù)據(jù)在可視化分析下，數(shù)據(jù)對各維度的值進行分類、排序、組合和顯示，從而可以看到數(shù)據(jù)的多個屬性或變量表示對象或事件。

決策者可以很容易地解釋數(shù)據(jù)的各種來源。豐富但有意義的圖形幫助忙碌的主管和業(yè)務伙伴了解問題和未決計劃。4.大腦記憶能力的局限性事實上，我們在觀察物體的時候，大腦像電腦一樣有長時記憶(記憶硬盤)和短時記憶(緩存)。只有當我們把詞、詩、物寫下來，短時記憶一次次出現(xiàn)后，才能進入長時記憶。

數(shù)據(jù)可視化的優(yōu)點:1。提高商業(yè)信息傳遞的效率。人眼通過視覺和圖像比文字和數(shù)字更容易吸收和掌握信息。然而，大多數(shù)高級管理人員的商業(yè)智能報告通常都是靜態(tài)的表格和圖表，無法為查看者提供生動的信息。相比之下，可視化使用戶能夠接收關于操作和商業(yè)狀況的大量信息。數(shù)據(jù)可視化允許決策者查看多維數(shù)據(jù)集合之間的聯(lián)系，并通過使用熱圖、地理圖和其他豐富的圖形表示提供了解釋數(shù)據(jù)的新途徑。

根據(jù)最近的一項研究，使用可視化數(shù)據(jù) discovery工具的組織中的業(yè)務經(jīng)理比那些只依賴托管報告和儀表板的組織中的業(yè)務經(jīng)理及時找到信息的可能性高28%。此外，在使用可視化數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的公司中，48%的商業(yè)智能用戶可以在沒有IT人員幫助的情況下找到所需的信息。3.更好地理解經(jīng)營和業(yè)務活動數(shù)據(jù)可視化的一個重要方面優(yōu)勢是它使用戶能夠更有效地查看經(jīng)營狀況和業(yè)務績效之間的聯(lián)系。

Da 數(shù)據(jù)分析是指對龐大數(shù)據(jù)的分析。大數(shù)據(jù)可以概括為五個V，而數(shù)據(jù)是體量大、速度快、品種多、價值大、真實性大。Da 數(shù)據(jù)的優(yōu)缺點如下:Da 數(shù)據(jù)優(yōu)點是:(1)及時分析故障、問題、缺陷的根本原因。(2)為上千輛快遞車規(guī)劃實時交通路線，避免擁堵。

(4)根據(jù)客戶的購買習慣，推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。(5)從大量客戶中快速識別金牌客戶。(6)使用點擊流分析和數(shù)據(jù) mining避免欺詐?！癇ig 數(shù)據(jù)”的缺點主要是信息的透明性，而現(xiàn)在國內(nèi)大部分企業(yè)的系統(tǒng)架構在處理大量數(shù)據(jù)時存在擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高、能耗高等缺陷。關于數(shù)據(jù)分析的更多詳情，建議咨詢達內(nèi)教育。

云計算的目的是通過資源共享，更好地調(diào)用、擴展和管理計算和存儲中的資源和能力，降低企業(yè)的IT成本；“Da 數(shù)據(jù)”的目的是充分挖掘海量數(shù)據(jù)中的信息，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的價值。云計算(Cloudcomputing)和Big 數(shù)據(jù)概述云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)增加、使用和交付相關服務的模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)提供動態(tài)可擴展且往往是虛擬化的資源。

在過去，云經(jīng)常被用來表示電信網(wǎng)絡，后來它也被用來表示互聯(lián)網(wǎng)和底層基礎設施的抽象。狹義的云計算是指IT基礎設施的交付和使用方式，指通過網(wǎng)絡以按需、易擴展的方式獲取所需資源；廣義的云計算是指服務的交付和使用方式，是指通過網(wǎng)絡以按需、可擴展的方式獲取所需的服務。該服務可以與IT和軟件、互聯(lián)網(wǎng)或其他服務相關。意味著計算能力也可以通過互聯(lián)網(wǎng)作為商品流通。

1，數(shù)據(jù)都是巨大的。從TB級跳到PB級，2.數(shù)據(jù)類型很多，涉及到網(wǎng)絡日志、視頻、圖片、地理位置等信息。3.低值密度，以視頻為例。在持續(xù)監(jiān)控的過程中，可能只有一兩秒鐘有用數(shù)據(jù)吧，4、處理速度快。1第二定律，這最后一點也和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖礦技術有著本質(zhì)的區(qū)別。遍布全球的物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC、各種傳感器都是數(shù)據(jù)來源或承載模式。