企業(yè)自行建立數(shù)據(jù)庫全英科技可提供企業(yè)大數(shù)據(jù)管理平臺:1。資料收集及整合:全英，Help 企業(yè)從多個來源(如內(nèi)部系統(tǒng)、第三方API、互聯(lián)網(wǎng)等)收集不同類型和格式的數(shù)據(jù)，)并將它們放入中央數(shù)據(jù)儲存庫中，2.為避免已建立的數(shù)據(jù)庫成為信息孤島，應考慮數(shù)據(jù)庫與其他數(shù)據(jù)庫或業(yè)務系統(tǒng)之間的信息共享和互通，以便更好地將企業(yè)與整合。

分析常用的Excel，SPSS，R，Python，SQL，Hive，Spark。一般來說，excel數(shù)據(jù)多用于小數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫 SQL數(shù)據(jù)一般用于大數(shù)據(jù)。SPSS，R一般用于統(tǒng)計分析。r和Python可以用于建模和機器學習。除了Hive，其他的都很容易在本地電腦上安裝使用。有關下載和安裝說明，您可以在網(wǎng)頁鏈接頂部看到文章。

1。常規(guī)數(shù)據(jù)倉庫的重點是整理數(shù)據(jù)，并且還整理業(yè)務邏輯。雖然數(shù)據(jù)倉庫也可以像SAAS一樣封裝成一個立方體來提高數(shù)據(jù)的讀取性能，但是數(shù)據(jù)倉庫的作用更多的是解決公司的業(yè)務問題。2.敏捷數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)集市也是一種常見的解決方案。底層數(shù)據(jù)產(chǎn)品與分析層綁定，應用層可以直接拖拽底層數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)。

3.自從MPP(大規(guī)模并行處理)架構進入大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)的大型機計算模式已經(jīng)不能滿足需求，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家熟悉的HadoopMapReduce框架和MPP計算框架都是基于這個背景。MPP架構的代表產(chǎn)品是Greenplum。Greenplum的數(shù)據(jù)庫 engine基于Postgresql，通過interlink神器實現(xiàn)了同一集群中多個Postgresql實例的高效協(xié)作和并行計算。

A:一個公司有多個部門很正常數(shù)據(jù)庫。在公司數(shù)據(jù)主數(shù)據(jù)庫中，需要建立一個單獨的數(shù)據(jù)庫以供利用。3部門數(shù)據(jù)庫。企業(yè)的數(shù)據(jù)部門主要承擔數(shù)據(jù)庫經(jīng)理的職責，這個問題空間的參與者主要是數(shù)據(jù)和技術部門。一個擁有多個部門的大公司，必然也有多個數(shù)據(jù)庫，而這些數(shù)據(jù)庫，可以在云環(huán)境下整合成一個數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

1，供應鏈管理與大數(shù)據(jù)的結合。大數(shù)據(jù)也可以叫巨量數(shù)據(jù)。如今，隨著云時代的到來和互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展，現(xiàn)有的信息資源得到了充分的利用。大數(shù)據(jù)不僅僅解釋為數(shù)據(jù)量巨大，而是在一定規(guī)模的數(shù)據(jù)基礎上合理使用。企業(yè)管理者可以利用大數(shù)據(jù)技術對海量數(shù)據(jù)進行合理分析，從而發(fā)現(xiàn)其價值，進而應用到企業(yè)的日常管理過程中，為企業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支持。因此，在-2中，