通过数据分析将大数据转化为关键见解

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通过数据分析将大数据转化为关键见解

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-10-14

为了预测未来需要大量数据，而这又需要大量的处理能力

云可以工作，但这并不是解决方案，更好地控制其硬件和软件，数TB的额外存储容量，以及长期节省成本和云计算支出的潜力，基于PB存储解决方案可扩展处理器技术的灵活的本地系统，地理空间和环境数据集的“科学观察”。

数据集越大，越详细，则预测模型可以变得越好

因此已成为大规模捕获信息的专家，通过从航天局获取原始卫星图像，可以分析了图像并将其与地面数据相结合，从而产生了宝贵的见解，林业，农业和水管理都受益于该公司基于空间的分析方法，但是，以这种方式预测未来是数据密集型和复杂的工作，它依赖于训练有素的机器学习模型来识别从太空观察到的地球微小变化，我们的机器学习过程中有很多数据，我们正在进行数十万次运营。因此，我们对处理这些数字有很高的处理要求，这就是为什么我们选择我们现在拥有的基于Intel®的系统的原因。

随着不断有新的源数据可用

公司必须不断重复和更新其工作，以确保其预测见解和分析的相关性。需要存储巨大的商业和开放访问数据库，并且需要足够的计算资源来每天处理和重新处理它们，虽然相同的地理空间分析还提供了数据驱动的见解，以帮助公用事业公司监控可能对水网络产生不利影响的土地利用变化和环境风险。

所有这些都对处理和存储硬件提出了相当严格的要求

而初是基于云，但是随着公司的工作量变得更加可预测，它希望获得对其服务运行平台的成本和配置的更好控制，这导致将核心基础架构部署为内部部署的决定，这对业务和IT部门都是一个挑战，起初，存储是关键考虑因素，我们已经达到了（在云中）所拥有的空间量的阈值，我们将需要做出更大的承诺，以超越这一极限。

至关重要的是提供了更大的灵活性

我们现在拥有的是10台虚拟化的高规格服务器，这意味着我们能够根据需要分配资源，我们可以在项目之间移动资源，具体取决于何时需要执行的操作等等，您可以在云中执行此操作，但是由于它是我们的环境，因此我们更容易做到这一点，而且我们看到了性能的提升。

新安装具有高能效和工作负载优化的特点

可从该平台向不断增长的客户群提供关键业务见解，新平台还帮助节省了推动持续增长所需的费用，尽管与灵活的云定价相比投资巨大，但随着时间的流逝，与以前的云托管环境相比，企业仍可以节省成本。

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