大數(shù)據(jù)分析技術現(xiàn)在還是一種傳統(tǒng)的技術分析模型，主要還是對數(shù)據(jù)進行篩選、過濾之后進行分析，隨著銀行業(yè)、保險業(yè)，電子商務的不斷發(fā)展，非結構數(shù)據(jù)的數(shù)量越來越多，增加了大數(shù)據(jù)分析的難度，對于大數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)模型提出了挑戰(zhàn)，那么大數(shù)據(jù)分析技術的進展該何去何從?
第一、軟件和硬件相結合
基于客戶現(xiàn)有的基礎架構進行優(yōu)化，因為隨著數(shù)據(jù)的發(fā)展，硬件基礎在一定程度上有了很多的局限性，對于客戶行為的了解，將本來我們成熟的業(yè)務從成熟的領域推向更多的領域，隨著基礎架構的不斷完善，我們的解決方案也會隨著客戶的需要不斷的發(fā)生變化，可以更好的和客戶之間進行合作。
第二、大數(shù)據(jù)分析方式的不斷改變
減少了對固有數(shù)據(jù)的依賴性，現(xiàn)有階段對于大數(shù)據(jù)的討論一般都是在數(shù)據(jù)規(guī)模怎么處理的，對于數(shù)據(jù)分析方式的改變方面的討論。隨著自我校正方式的發(fā)展，服務的渠道在發(fā)生不斷的變化，這些大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)的不斷改變，對于傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析方式的不足之處做了一些彌補，一些數(shù)據(jù)的自我調(diào)整已經(jīng)可以取代傳統(tǒng)的技術模式。
第三、機器學習的模型得到發(fā)展
機器學習的模型是基于假設的模型，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型應為數(shù)據(jù)量的不斷增加，為了更好的為這些數(shù)據(jù)作出更好的分析和決策，機器學習的模型會得到不斷的發(fā)展和應用。雖然現(xiàn)階段機器學習還處在展示的階段，但是這個技術可以不斷的完善，并且也可以最中國客戶降低很大的風險，舉個例子，對于銀行業(yè)的數(shù)據(jù)分析，怎么很快的保護數(shù)據(jù)的安全，發(fā)現(xiàn)壞賬，這都是需要大數(shù)據(jù)分析的模型進行調(diào)整。對于大數(shù)據(jù)來說，基于機器學習的模型可以不斷的增加變量，可以幫助數(shù)據(jù)分析者作出更快的分析決策，這也是機器學習的優(yōu)勢，在以后的很長的發(fā)展階段內(nèi)，機器學習的模型可能會取代傳統(tǒng)的模型。
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