美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司

   美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司是一家專業(yè)從事大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、數(shù)據(jù)可視化的企業(yè)，公司自創(chuàng)辦以來(lái)，以創(chuàng)新的技術(shù)，先進(jìn)的，優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，贏得了廣大客戶的認(rèn)可。公司的核心價(jià)值觀是:要么不做，要做就將數(shù)據(jù)分析軟件x332099n服務(wù)做到。

   在發(fā)展的過(guò)程中，美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司深切感受到成長(zhǎng)與發(fā)展的艱辛。為此，美林?jǐn)?shù)據(jù)始終秉承“客戶至上”的經(jīng)營(yíng)理念，把客戶體驗(yàn)和客戶價(jià)值作為衡量美林?jǐn)?shù)據(jù)工作的根本標(biāo)準(zhǔn)，堅(jiān)持誠(chéng)信經(jīng)營(yíng)，用心服務(wù)，專注專注于為廣大用戶提供貼心和優(yōu)質(zhì)的Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)服務(wù)。憑借良好的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)口碑，雄厚的實(shí)力和熱情周到的服務(wù)，美林?jǐn)?shù)據(jù)贏得了眾多客戶的信任和尊重。 延伸內(nèi)容 大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個(gè)V，數(shù)據(jù)量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價(jià)值（Value）。大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。前端展現(xiàn)用于展現(xiàn)分析的前端開(kāi)源工具有JasperSoft，Pentaho，Spagobi，Openi，Birt等等。用于展現(xiàn)分析商用分析工具有StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos，BO，MicrosoftPowerBI，Oracle，Microstrategy，QlikView、Tableau。國(guó)內(nèi)的有BDP，國(guó)云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有TeradataAsterData，EMCGreenPlum，HPVertica等等。數(shù)據(jù)集市有QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面1.AnalyticVisualizations（可視化分析）不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。2.DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。3.PredictiveAnalyticCapabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.SemanticEngines（語(yǔ)義引擎）我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.DataQualityandMasterDataManagement（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)是一些方面的實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。6.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載（ETL），并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

   美林?jǐn)?shù)據(jù)的宗旨是“質(zhì)量，服務(wù)至上”。我們嚴(yán)密的產(chǎn)品質(zhì)量體系保證了大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析、金融大數(shù)據(jù)分析等產(chǎn)品質(zhì)量的高品質(zhì)和穩(wěn)定性。我們擁有設(shè)備一流的實(shí)驗(yàn)室和一支具有豐富經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)。在未來(lái)，我們來(lái)將繼續(xù)努力，合作共贏、共創(chuàng)美好明天！更多詳情請(qǐng)?jiān)L問(wèn)官網(wǎng)：