怎么样将大数据工具集成到工作流程？

访问大数据集

为了有效地捕获和整合大数据的优势，工程师和科学家需要一种可扩展的工具，该工具可提供对用于存储和管理数据的各种系统和格式的访问。在可能使用不止一种类型的系统或格式的情况下，这尤其重要。例如，存储在共享驱动器上的文件中的传感器或图像数据可能需要与存储在数据库中的元数据合并。

在某些情况下，必须汇总许多不同格式的数据以了解系统的行为并开发预测模型。

分析、处理和创建模型

同样，希望有效地获取大数据利益的工程师和科学家需要一种可扩展的工具来分类不同的格式并了解系统的行为，然后再开发其预测模型。

软件分析和建模工具可以简化此探索过程，从而使工程师和科学家更容易观察，清理和有效使用大数据，并确定应在大型数据集中使用哪种机器学习算法来实现实际模型。在访问数据之后，在创建模型或理论之前，了解数据中的内容很重要，因为这可能会对最终结果产生重大影响。

通常，在创建模型或理论时，该软件可以帮助解密数据并识别：

1.趋势缓慢或频率不高的事件散布在整个数据中

2.在建立有效的模型或理论之前，需要清除不良或丢失的数据

3.与理论或模型最相关的数据

4.此外，大数据工具还可以协助进行要素工程设计，在其中可以导出其他信息以用于以后的分析和模型创建。

大数据集的探索和处理

让我们看一些可以帮助轻松浏览和理解数据的功能，即使这些数据太大而无法容纳典型台式机工作站的内存。

摘要可视化，例如binScatterPlot，提供了一种轻松查看模式并快速获得见解的方法。

数据清理可消除异常值，并替换不良或丢失的数据以确保更好的模型或分析。以编程方式清除数据的方法使收集到的新数据能够自动清除。

数据缩减技术（例如主成分分析（PCA））有助于查找最具影响力的数据输入。通过减少输入的数量，可以创建更紧凑的模型，当将模型嵌入产品或服务中时，需要较少的处理。

大规模数据处理使工程师和科学家不仅可以在台式机工作站上处理大量数据，还可以在企业级系统（例如Hadoop）上使用他们的分析管道或算法。 在系统之间移动而无需更改代码的能力极大地提高了效率。

将大数据软件集成到实际解决方案中

为了真正利用大数据的价值，必须支持从访问数据到开发分析模型再将这些模型部署到生产中的整个过程。但是，将模型合并到产品或服务中通常是与企业应用程序开发人员和系统架构师一起完成的，并且可能会带来挑战，因为工程师和科学家很难用传统编程语言开发模型。

为了缓解此问题，企业应用程序开发人员应寻找工程师和科学家熟悉的数据分析和建模工具。通过利用某些软件分析和建模工具，科学家和工程师可以使用熟悉的功能和语法探索，处理和创建具有大数据的模型，同时提供将其模型和见解直接集成到产品，系统和运营中的能力。同时，使组织能够利用这些工具中的可用于生产的应用服务器和代码生成功能，将这些模型快速整合到其产品和服务中。

对提供可扩展性和效率的工具的访问使领域专家可以成为更好的数据科学家，并为其公司在全球市场上的竞争优势。能够成为有效数据科学家的知识渊博的领域专家与能够将其工作迅速整合到组织的服务，产品和运营中的IT团队的结合，在提供产品和服务时具有明显的竞争优势。