數據不斷增加，但大部分未被使用。能夠存取它、分析它並利用它來改善業務運營的企業比競爭對手具有優勢。這就是Hadoop發揮作用的地方。

Hadoop是一個開源程式框架。它由 Apache 軟體基金會贊助，基於 Java，廣泛應用於 IT 領域。 Hadoop 使得在分散式運算環境中儲存和處理大型資料集成為可能。

資料在節點叢集系統中的多個節點之間共用。 Hadoop可以對核心業務功能產生巨大影響，讓企業更有效率、更有利潤。

處理大量數據

隨著處理資料的解決方案變得越來 澳洲電報數據 越複雜，傳統方法通常不再足夠。現在許多企業使用 Hadoop 和 Spark 這兩個 Apache 開源專案來處理大數據量。

企業使用 Hadoop 管理和執行大數據分析，使用 Spark 跨大型資料集執行 SQL 和 ETL 批次作業、機器學習任務和串流資料處理。 Hadoop 和 Spark 可以一起工作，也可以單獨工作。

它不再是關於 Hadoop 或 Spark，而是關於將它們與其他解決方案整合以實現更好的效能、速度和規模。正確的技術組合可以產生有效的解決方案。

經濟高效且可擴展

與其他解決方案相比，Hadoop 相對具有成本效益。它具有高度可擴展性，因為它可以在許多並行運行的伺服器上儲存和分發大型資料集。它使企業能夠在涉及大量 TB 資料的數千個節點上運行應用程式。

傳統的資料庫管理系統要擴展到可以管理大量資料的程度，成本非常高。舊的解決方案僅保留重要資料並刪除原始資料。這可能會帶來短期好處，但在需要原始資料來實現特定目標時會帶來困難。

使用Hadoop，無需刪除原始數據，因為它可以經濟實惠地存儲所有公司數據以供以後使用。如果企業改變流程的方向，它可以輕鬆參考原始資料來做出適當的決策。

Hadoop 的靈活性意味著企業可以隨著業務的發展擴展和調整其資料分析。他們可以使用 Hadoop 從各種資料來源產生數據，例如電子郵件對話、點擊串流數據和社交媒體。它可以存取 Twitter、Facebook 和其他資料倉儲來獲取資訊。 Hadoop 允許企業儲存多種資料類型，例如影像、影片和文檔，以便隨時進行處理和分析。

它還具有各種功能，包括資料倉儲、市場活 EE 合作夥伴撥打的號碼：保護您的個人資料 動分析、推薦系統和詐欺偵測。處理各種資料集的能力提供了更全面的營運、客戶、風險和機會視角。這在製定業務決策時非常寶貴。如果沒有這種總體觀點，企業將不得不進行許多有限的分析，然後嘗試綜合結果。

提供對數據的快速訪問

Hadoop 的高處理速度使其成為寶貴的資產。它可以在幾分鐘內處理 TB 級的數據，並快速處理已處理和未處理的數據。儲存系統使用的資料和工具位於同一台伺服器上，這允許快速處理和檢索資訊。無論各個叢集的容量如何，都可以進行快速存取。

抵禦失敗

Hadoop 的主要優勢之一是其彈性。 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 會自動在 Hadoop 叢集內的三個獨立節點上建立整個檔案的三個副本。如果一個節點發生故障，總是有一個副本可以使用。它知道儲存的資料對企業非常重要，除非企業決定丟棄它，否則不應發生任何事情。

允許對進階資料進行內部分析

能夠處理大型資料集的實用性使得無需依賴專業服務提供者即可自訂結果成為可能。這使企業更加敏捷並節省外包成本。

透過利用所有數據（即時、歷史、結構化和非結構化），企業可以獲得更多的投資回報。例如，如果行銷團隊可以評估消費者對品牌的看法，他們就可以根據基於數據的發現來設計策略。

提高客戶滿意度

所有企業都需要了解客戶並為他們提供優質的服務。將 Hadoop 和預測分析結合可以深入了解客戶的想法。透過整合和分析數據，可以與客戶建立更個人化的連結。

分析與來電和即時聊天相關的數據可能會發現客戶滿意度正在下降。企業可能會決定他們需要一個軟體解決方案來解決這個問題。提供如何確定建議。

促進感測器和機器數據的分析

隨著越來越多的設備連接到物聯網 (IoT)，產生的大量數據可以提供一些有價值的見解。將 IoT 與 Hadoop 整合提供了一個強大的平台來分析感測器和機器數據。這可以幫助進行預測分析、及時提供自然災害預警等。

加強風險評估

風險管理包括衡量特定 數位數據 事件發生的可能性，了解風險是否可接受，是否可以減輕，或是否需要不惜一切代價避免。傳統的風險管理解決方案通常無效，許多企業正在尋找新的、更有效的模式。

在風險管理方面，Hadoop 提供了增強便企業可以製定應急計劃。全球領先的銀行正在利用 Hadoop 及其生態系統更全面地管理其資料管理並實現更有效的風險管理。

結論

大數據需要更好的數據管理。實施 Hadoop 框架不僅是處理大量資料的經濟有效的方法，而且可以幫助企業利用這些資料。他們可以獲得對於改進許多業務流程至關重要的見解。