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来源：网络 发布时间：2019-07-20 18:58:05

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不要转移大数据转移大数据代价高昂：毕竟，大数据很“大”，如果打包转移，负担太重。不要将数据提取出来，做成数据集市和数据立方，因为“提取”就意味着转移，会在维护、网络性能附加处理器方面造成纷乱庞杂的问题，出现两个逻辑上相同的备份。让BI深入更底层运行数据就是大数据萌发的最初动力。不要窃盗！或者说不要违反企业安全政策

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导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。大数据处理之三：统计/分析统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

从前期的市场调查、网站定位，到网站建设实施、网络推广宣传、网站运营及公-关，乃至后期的网络客户服务与客户关系管理，我们通过网络营销对企业传统营销方式、方法进行辅助与提升，最终达到为企业提高经营效率，帮助客户创造价值，加强企业竞争力。

目前的精准营销，做的好的就是对于个人偏好的匹配推荐，做的差的就是营销骚扰。而在这方面，电信运营商的自有流量业务表现的最为明显。无论是平时还是周末节假日，我们总是能够收到运营商不断推送的流量优惠的营销短信。这些短信的发送对象，完全不区分用户的套餐情况。这主要是由于电信运营商对自有用户的基本数据的分析工作缺失造成的。

要利用智能工具在提供基于数据的可视图方面，BI工具已经证明了自己的能力。现在则轮到在模型和缓存的自动维护上下功夫，这样一来，终端用户就不必操这个心了。在庞大的数据规模下，自动维护几乎是不可或缺的，我们可以从用户和数据与可视图的交互中获得大量信息，现代工具应该使用这些信息来对数据网络效应加以利用。另外，要选择那些内置全面搜索能力的工具，因为我曾见过有些客户拥有成千上万的可视图。你需要一种迅速查找的方法，在网络的长年熏陶之下，我们已经习惯了搜索，而不是翻找菜单。

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