大数据案例研究或用例示例

Question

我读过很多关于不同行业如何使用大数据分析的博客文章。但这些文章大多没有提到

1. 这些公司使用了什么样的数据。数据有多大？
2. 他们用来处理数据的工具是什么？
3. 他们面临的问题是什么，他们得到的数据是如何帮助他们解决问题的。
4. 他们如何选择工具\技术来满足他们的需要。
5. 他们从数据中识别出了什么样的模式&他们从数据中看到了什么样的模式。

我想知道是否有人能为我提供所有这些问题的答案或一个链接，至少回答一些问题。

如果有人能分享金融业是如何利用大数据分析的，那就太好了。

Answer 1

你的问题很大，但我会尝试用我自己的经验来回答。

1 -这些公司使用了什么类型的数据?

Hadoop的优点之一是，您可以使用非常大的原始数据。它可以是.csv / .txt文件，json，mysql，照片，视频.

它可以包含有关营销、社交网络、服务器日志的数据.

数据的大小是多少？

这方面没有任何规定。它可以从50-60到1Po开始。取决于数据和公司。

2 -他们使用什么样的工具技术来处理数据

没有这方面的规则。视需要而定。为了组织和处理数据，他们使用Hadoop和Hive和Pig。为了查询数据，他们需要一些较短的响应时间，所以他们使用NoSQL /内存中的数据库和一个更短的数据集(由Hadoop改进)。在某些情况下，公司使用像Talend这样的ETL来加快速度。

3 -他们面临的问题是什么，以及他们所获得的数据是如何帮助他们解决这个问题的。

公司的主要问题是数据的增长。现在，数据太大了，不可能用Mysql或其他传统工具进行处理。例如，他们开始使用Hadoop。

4 -他们如何选择工具\技术来满足他们的需要.

我觉得这是内部问题。公司选择他们的工具是因为许可证的价格，他们自己的技能，他们的期末考试需要.

5 -他们从数据中识别出了什么样的模式&他们从数据中看到了什么样的模式.

我不太明白这个问题

希望它能帮到你。

Answer 2

我认为，从不同的资源中一点一点地获取数据是一项困难的工作。只需确保访问以下链接：

一堆免费报告。我现在正在研究这份名单。http://www.oreilly.com/data/free/

著名的McKinsey报告：report.ashx