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項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析是通過對(duì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)的科學(xué)分析來評(píng)估項(xiàng)目的可行性,為投資方?jīng)Q策項(xiàng)目提供科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊罁?jù),降低項(xiàng)目投資的風(fēng)險(xiǎn)。
為履行我國(guó)加入世貿(mào)的承諾,適應(yīng)世界經(jīng)濟(jì)一體化的進(jìn)程,結(jié)束我國(guó)專業(yè)技術(shù)考核行業(yè)中缺少"項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師"的現(xiàn)狀,出臺(tái)《關(guān)于規(guī)范長(zhǎng)期投資項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析方法及國(guó)際接軌的總體精神》,2003年底國(guó)家電子行業(yè)職業(yè)技能鑒定指導(dǎo)中心正式設(shè)立"項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師"考試認(rèn)證項(xiàng)目并制定出我國(guó)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)、考試及管理辦法。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師,分析經(jīng)驗(yàn)的積累與專業(yè)知識(shí)的提升同樣重要,因?yàn)橛行﹩栴}不是只用專業(yè)知識(shí)就能解決的,所以在平時(shí)的工作中要有意識(shí)的去學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)知識(shí)、掌握先進(jìn)的分析工具,做一個(gè)有心人。項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析行業(yè)在中國(guó)正式形成。
大數(shù)據(jù)分析依賴于及時(shí)處理和查詢復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。在對(duì)被分析的項(xiàng)目總體掌握的基礎(chǔ)上,根據(jù)被分析項(xiàng)目特點(diǎn),通過具體的趨勢(shì)分析、對(duì)比分析等手段,合理的確定分析的重點(diǎn),協(xié)助分析人員作出正確的項(xiàng)目分析決策,調(diào)整人力物力等資源達(dá)到好的狀態(tài)。一個(gè)很好地例子就是:一家公司開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用來維護(hù)從能源使用計(jì)收集到的數(shù)據(jù)。在產(chǎn)品評(píng)估過程中,某供應(yīng)商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄,而另一家則在相同時(shí)間內(nèi)可以處理三十萬條記錄。能否識(shí)別正確的基礎(chǔ)設(shè)施來支持快速的數(shù)據(jù)可用性和查詢就意味著成功還是失敗。
數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)的一個(gè)核心要求是處理和存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)集的能力。Hadoop系統(tǒng)和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為管理大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要工具。但并不是所有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在這方面都滿足要求。一些是針對(duì)復(fù)雜查詢處理進(jìn)行優(yōu)化,而其他的則并非如此。并且在許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中,相較于事務(wù)系統(tǒng),由于添加了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還有數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和收集增速迅猛,用Hadoop和NoSQL技術(shù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就成為必要。對(duì)于一個(gè)希望獲取并分析大數(shù)據(jù)的組織來說,光有存儲(chǔ)容量是不夠的;而重要的部分在于將數(shù)據(jù)置于何處才是佳的,這樣數(shù)據(jù)就可以轉(zhuǎn)化為有用信息并為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶所利用。