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Big Data 智能资料分析

大數據（Big Data）又被稱為巨量資料，在過去10年廣泛用於企業內部的資料分析、商業智慧（Business Intelligence）和統計應用。但現今大數據不只是資料處理工具，更是一種企業思維和商業模式，而隨著資料量急速成長、儲存設備成本下降、軟體技術進化和雲端環境成熟，要如何讓資料分析從過去的洞悉歷史進化到預測未來，甚至是破舊立新，開創從所未見的商業模式，是現在企業一直在追求的課題。

現今大數據所需的4項繁瑣分析步驟
(1) 取得
(2) 儲存
(3) 運算
(4) 視覺化

數據隨時隨地都在產生，就連你上班時的行走路線，都可以成為商家選擇新店地址的參考資料。若是擁有大量使用者的企業，蒐集使用者的活動紀錄就可達到以數據預測未來的目標；若是較小型的企業，則可主動邀請使用者填寫問卷，逐步累積資訊量，這也讓企業更加意識到數據取得的重要性。但由於資料量龐大，突破儲存技術式處理大數據的第一個難關。因此透過Mirle Big data平台來處理大數據時多使用分散式處理系統，透過分割資料與備份儲存，突破記憶體過小的障礙。

在達成預測未來的目的，使用Mirle Big Data平台來做到分類、迴歸分析、排序、關聯分析等方式找出其中規律，並運用決策樹、遺傳演算法、人工神經網路等模型進行計算。經過分析後的數據再使用Mirle Big Data平台內的視覺化工具，將數據轉化為較容易閱讀與理解的形式，讓企業能更快的完成商業分析並應用未來產品上。

Mirle Big Data平台能協助企業能輕鬆學習，更容易執行數據分析，可相容各種不同的資料庫，將平台裡面的資料數據轉出想要的圖表，並簡化了連接和準備數據的方式，無需進行繁重的數據建置或編碼。