大数据落地首先在互联网,以BAT为代表。其次在运营商,现在4GLTE的信令和话单数据量巨大,3G上网记录每月几万亿条记录,这个只能用大数据平台来支撑。在金融落地的在:历史数据查询和统计分析,电子扫描影像文件存储和检索,HADOOP新型数据仓库,数据挖掘例如反洗钱,手机银行APP用户行为...
显示全部大数据落地首先在互联网,以BAT为代表。其次在运营商,现在4GLTE的信令和话单数据量巨大,3G上网记录每月几万亿条记录,这个只能用大数据平台来支撑。在金融落地的在:历史数据查询和统计分析,电子扫描影像文件存储和检索,HADOOP新型数据仓库,数据挖掘例如反洗钱,手机银行APP用户行为分析(半结构化的日志)等。大量历史数据的查询与统计分析,非结构化的电子扫影像文件存储检索,半结构化日志分析,数据仓库和挖掘等,适合大数据技术。传统技术一个是数据量大难以处理,一个是非结构化和半结构化不能处理。在数据仓库和反洗钱的离线分析应用,传统技术的性价比不能和大数据技术相比。特别当数据量增加的比较明显时HADOOP优势更加明显。
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