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Tutorial: Big Data Analytics: Concepts, Technologies, and Applications

机译：教程：大数据分析：概念，技术和应用

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摘要

We have entered the big data era. Organizations are capturing, storing, and analyzing data that has high volume, velocity, and variety and comes from a variety of new sources, including social media, machines, log files, video, text, image, RFID, and GPS. These sources have strained the capabilities of traditional relational database management systems and spawned a host of new technologies, approaches, and platforms. The potential value of big data analytics is great and is clearly established by a growing number of studies. The keys to success with big data analytics include a clear business need, strong committed sponsorship, alignment between the business and IT strategies, a fact-based decision-making culture, a strong data infrastructure, the right analytical tools, and people skilled in the use of analytics. Because of the paradigm shift in the kinds of data being analyzed and how this data is used, big data can be considered to be a new, fourth generation of decision support data management. Though the business value from big data is great, especially for online companies like Google and Facebook, how it is being used is raising significant privacy concerns.
机译：我们已经进入了大数据时代。组织正在捕获，存储和分析具有高容量，高速度和多样性的数据，这些数据来自各种新资源，包括社交媒体，机器，日志文件，视频，文本，图像，RFID和GPS。这些资源使传统的关系数据库管理系统的功能紧张，并催生了许多新技术，新方法和新平台。大数据分析的潜在价值是巨大的，并且越来越多的研究清楚地证明了这一点。大数据分析成功的关键包括明确的业务需求，强有力的承诺赞助，业务与IT战略之间的一致性，基于事实的决策文化，强大的数据基础架构，正确的分析工具以及熟练的技术人员。使用分析。由于正在分析的数据种类以及如何使用该数据发生了范式转换，因此大数据可以被视为新一代的第四代决策支持数据管理。尽管大数据带来的商业价值是巨大的，尤其对于像Google和Facebook这样的在线公司而言，大数据的使用方式引起了人们极大的隐私担忧。

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