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大数据安全分析常见问题汇总
2016-03-20
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大数据安全分析常见问题汇总

大数据时代的浪潮滚滚向前，大数据分析工具作为最前沿的大数据应用技术而备受瞩目。现在市场上也出现了不少大数据产品，那么如何客观地评价大数据分析工具的性能？我们或许可以从以下几个方面综合评测大数据分析工具的软硬功能。

NO.1大数据处理能力
数据处理能力是一款大数据分析工具性能优良的最基本指标了。而大数据分析工具的数据能力通常是由大数据平台架构决定的，特别在面对海量数据和并发查询时，设计优良的平台架构是数据分析的强力保障。
NO.2可视化功能
数据可视化已经成为大数据分析工具末端展现的标配了，同时也是实现“二次分析”、“上卷下钻”的主要路径。因此，没有数据可视化功能的大数据分析工具是不完整、不成功的。作为国内大数据产品的佼佼者，大数据魔镜拥有多达500种可视化效果。
NO.3易用性
当工具性能达到要求后，人们就开始关注使用体验了。大数据分析工具分析工具若要普及市场，就必须将易用性作为设计开发的重要考量。大数据分析工具的价值在于被使用，而且是被广泛的使用，这才能满足大数据分析条件。
NO.4实时更新
随着互联网和电商平台对于数据分析的需求增大，具备实时更新和数据抓取能力的大数据分析工具似乎更受欢迎。实时更新能力打破了传统数据更新一次就要重开分析的模式，提升了数据分析的效率。
NO.5团队协作
传统的数据分析软件和工具基本上都不具备团队协作能力，基本上都是一人一工具的模式。而有些新开发的数据分析产品还沿用这样的设定，确实是缺少远见了。大数据魔镜则可以通过设置权限来进行团队数据协作，同时这样的数据操作方法也将改变传统的决策模式。
NO.6实施周期和成本
性价比是永远无法回避的问题，很多新锐的数据分析工具虽然性能出众，却存在着实施周期长、时间成本高的缺陷，从而拉低了工具的性价比。考虑到云计算技术发展，能快速部署且价格适中的大数据分析工具或许会更受欢迎。
随着大数据分析工具技术上的更新换代和概念上的革新，还将会有更多的功能被开发出来。而从一个使用者的角度出发，更多地考量应该是对于自身的适用性而不是功能和性能的高低。世上没有最好的工具，只有最适合的。


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