做大数据用什么系统（大数据可以做什么?）

本文目录一览：

• 1、请问可以推荐一款好用的大数据分析系统吗？
• 2、现在企业里用企业里用的比较多的大数据框架是什么？主要是哪些业务场景会用到？
• 3、大数据操作系统
• 4、大数据分析与应用平台 是什么样的系统
• 5、大数据精准营销系统有哪些？
• 6、建立大数据需要设计一个什么样的大型系统

请问可以推荐一款好用的大数据分析系统吗？

我感觉永洪BI工具-Yonghong Z-Suite还挺好用的。不但能够更好的助力企业的管理和经营，还能够更能更好地简化工作，降低费用成本，对企业来说有非常大地帮助。而且研发这款产品的永洪科技还获得了包括中国BI大数据领域领军企业奖、中国最佳BI方案提供等众多荣誉，拥有+家合作伙伴，包括腾讯、华为、用友等战略合作伙伴，非常值得信赖。

现在企业里用企业里用的比较多的大数据框架是什么？主要是哪些业务场景会用到？

主流的大数据框架，Hadoop、Spark普遍，然后Flink也越来越流行。应用在大数据平台的etl辅助过程。

随着汽车市场逐步饱和，竞争加剧，车企希望通过拥抱大数据实现精细化经营，领先一步。但是大数据化的过程并非一蹴而就，也不是简单的大数据技术选择，更应该看成一个企业级系统工程。本文结合大数据项目实践和行业理解。

着重阐述了如何系统看待大数据建设和关键问题解决思路。背景随着汽车普及的不断深入，中国汽车市场逐渐饱和增速放缓，我国车企已迈入了竞争运营的阶段。随着近年大数据的兴起，越来越多的车企也选择投身大数据潮流。

希望通过拥抱大数据，实现更加精细化的业务运营，营销模式变化，乃至企业转型，提高自身运营竞争力。如国际顶级车企大众、宝马、奔驰，还有国内车企长城、吉利等都纷纷开启了自己的大数据之路。

图1车企大数据典型案例然而，在大数据化进程中，车企却发现演变过程并不是那么一帆风顺，在和车企交流中，往往能听到业务部门的抱怨。

1.数据质量怎么这么差，用户姓名一看就是随便输入的，手机号码居然只有9位。

2.销量统计错了，把提车数统计到实销数里了。

3.你做的分析功能我们不需要，对了，我们库存预测到底能不能做。信息化部门却会感觉到困惑。

4.我们已经采用先进的大数据技术平台了，但是该做些什么业务。

5.我们哪里知道业务部门对应计算口径是什么，业务需求不清楚。

6.你这个业务需求，我们心里没数。由此可见，如何构建一个高效大数据平台，不仅仅是简单的IT系统建设，更不是简单购买了大数据平台就能实现大数据分析。企业大数据化更应该是一个系统，要贯穿管理-业务-系统-数据。

逐步规划，逐步建设，而不是一蹴而就。因此，基于大数据思考、实践模式，联想总结出企业大数据建设框架，针对其中关键问题提出思考和分析。

大数据操作系统

大数据操作系统（英文：BigData-Operating System）是一款全流程、可视化、智能化的企业级大数据操作系统。

其亮点主要有三个方面：

1、开创了面向数据流程的架构(DPOA)的方法论，基于既定的业务逻辑，DPOA定义相应的数据处理流程，并自动生成底层技术架构，将业务语言转化为大数据处理语言。

2、操作系统是一个高效的数据作业平台，它融入了数据流程管理(DPM)的思想，将业务链条中的各个环节和相互之间的关系，映射成对数据集、数据关系和处理逻辑的管理，通过对数据流程的创建、组合、调度和监控，将业务流程管理转化为数据流程管理。

3、系统采用了企业级服务总线(ESB)的理念，支持以热插拔的方式灵活集成各种异构系统及数据服务。即使是企业的传统IT系统，也能便捷并低成本地融入主流大数据架构。

大数据分析与应用平台 是什么样的系统

首先要确定您所说的大数据是怎样的数据，目前一般的大数据可以有两种做法：

1、对于关系型的大数据，用EMC的greenplum，这个数据库属于MPP，对于OLAP类型的大数据分析运算，有很多的项目在用这个；

2、对于非关系型的大数据，行业的事实标准的hadoop，其实hadoop是一个架构，包括map-reduce，hive，hbase，pig，zookeeper等等，不过hadoop是做离弦的大数据分析，数据往往要计算几天才能得到结果；如果要做实时的大数据分析，就要用到Storm。

您可以百度一下，现在这方面的资料非常多。

大数据精准营销系统有哪些？

有了大数据确实是可以做好的营销。

好的营销就是把合适的商品/信息在合适的时间推给了合适的用户。好的营销方案中，时间、地点、状态、人四元素缺一不可。大数据是用来对这四类元素进行描述的资料，也就是我们经常提到的用户标签，也叫用户画像。为了尽可能做一个好的营销方案，广告主需要尽可能多地了解她的潜在客户——CRM的定量数据，问卷调研的定性数据甚至投放中的反馈数据。这些数据结合在一起，形成了广告主对自己用户的认知。

当我们有了大数据之后，首先要去做的就，就是提炼出能够描述包括用户在内的四元素的属性，通常会被归类到营销标签、商业意图标签、场景标签和基础属性中。这时候广告主需要从这些标签中，找出能够描述自己潜在客户的标签——所以建立自己的CRM是广告主做一个好的营销决策的必要的一步。有了以上的这些条件之后，广告主就可以开始边擦眼睛边找那些真正的拥有数据管理能力的平台了。

营销是一个过程，并不是结果。好的营销会逐渐的让广告主不断积累自己的用户——你可以把他们看作是会员。当你的用户量积累到一定程度的时候，每一次对自己CRM的会员进行营销就是精准营销——就是你自己的客户啊。

可以网页链接，查看更多帮助。

建立大数据需要设计一个什么样的大型系统

缓冲池是数据库连接池允许应用程序重用已存在于池中的数据库连接，以避免反复的建立新的数据库连接。这种技术能有效提高应用程序的伸缩性，因为有限的数据库连接能够给大量的客户提供服务。这种技术同时也提高的系统性能，避免了大量建立新连接的开销。

当打开一个数据库连接时，一个数据库连接池也就创建了。数据库连接池的创建与数据库连接字符串精确的相关（包括空格、大小写）。所有的连接池是根据连接字符串来区分的。在创建一个新的数据库连接时，如果连接字符串不完全相同，将创建不同的连接池。

一旦数据库连接池被创建，它将一直存在直到该进程结束。维护一个非活动状态的连接池几乎不需要什么系统开销。

C#应该不太需要考虑自定义数据结构了吧?用现成的数据结构如哈希表或者列表,堆栈,队列,内存序列化什么的,然后存放大小为512的数组不就可以了吗?

而且有时候做缓冲池还不如不做,因为你要自己实现缓冲池数据的老化,同步和快速载入等问题.所以一般的本地数据我都不会太在意缓冲,除非是远程数据