大数据分析系统项目规划报告

一是法律法规滞后。目前，我国还没有真正意义上的数据管理法律法规，仅有少数相关法律条文涉及数据管理、数据安全等规范，难以满足快速增长的数据管理需求。其次，共享的开放性低。推动数据资源共享开放，有助于突破不同部门和系统的壁垒，促进数据流通，形成综合大数据资源，为数据分析的应用奠定基础。我国政府机构和公共部门掌握了庞大的数据资源，却存在“不愿意”、“不敢”、“不愿意”共享开放的问题。

large 数据分析指的是对庞大数据的分析。大数据可以概括为五个V，数据量大、速度快、多样、有价值、真实。大数据的优缺点有:(1)及时分析故障、问题、缺陷的根源。(2)针对千辆快车规划实时交通路线避免拥堵。

(4)根据客户的购买习惯，推送他可能感兴趣的优惠信息。(5)从大量客户中快速识别金牌客户。(6)利用点击流分析和数据挖掘避免欺诈。大数据的主要缺点是信息的透明性，国内大部分企业的系统架构在处理大量数据时存在扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高、能耗高等缺陷。关于数据分析的更多详情，请咨询达内教育。

越来越多的企业开始关注BI和分析提供商，希望解决大数据环境下的业务问题。不幸的是，获得大数据的可见性说起来容易做起来难。而且随着供应商不断突破数据分析 项目的各种问题，越来越多的产品投放市场，企业要选择一款最符合自己需求的产品是相当困难的。这样，大数据就等于数据管理和数据分析，这就忽略了大数据所面临的业务挑战的一个重要方面。

在许多情况下，所有分离的数据都需要集成，以便在更广的层面上产生影响。这对数据分析 系统的业务规则、表连接和其他组件可能具有重要意义。在考虑存储和查询管理时，大数据由于其复杂性，与传统数据完全不同；正因为如此，分析数据库和数据分析软件厂商不得不加大力度帮助公司处理大数据问题。

big 数据分析:一切都可以分析。继云计算、大数据之后，物联网成为新的热门话题。物联网改变了我们看待世界的方式，改变了我们做生意的方式，甚至改变了我们的生活方式。但即使是最懂技术的企业也承认，从物联网产生的数据中获取价值是非常困难的，这需要大量的技能。Teradata认为数据分析的未来是“万物皆可分析”，所以本次发布会还发布了TeradataListener，这是一款自助智能软件，具有实时“聆听”功能。对于客户来说，它可以跟踪存储在世界各地的许多传感器和物联网数据流，并将数据传输到分析生态学中的多个平台系统。