智能傳感器和物聯網（IoT）等技術使人們能夠從科學儀器，制造系統，聯網汽車，飛機和其他來源收集大量詳細數據。借助適當的工具和技術，此數據可用于快速進行科學發現，并將更多的情報開發并整合到產品，服務和制造過程中。

盡管科學家和工程師具有使用該數據進行設計和業務決策的領域知識和經驗，但是可能需要其他軟件分析和建模工具才能將產品差異化提升到一個新的水平。使用支持這些大數據需求的平臺可提供可伸縮性和效率，同時為公司提供在全球市場上的競爭優勢。

對于某些潛在的大數據用戶而言，獲得對分析工具的訪問權限并將其實際集成到工作流中似乎是一項有趣而艱巨的任務。幸運的是，當今的軟件分析和建模工具已通過新功能得到了增強，這些功能使處理大數據更加輕松和直觀。使用這些工具，工程師和科學家可以通過訪問和組合多個數據集并使用熟悉的語法和功能創建預測模型來成為數據科學家。

訪問大數據集

為了有效地捕獲和整合大數據的優勢，工程師和科學家需要一種可擴展的工具，該工具可提供對用于存儲和管理數據的各種系統和格式的訪問。在可能使用不止一種類型的系統或格式的情況下，這尤其重要。例如，存儲在共享驅動器上的文件中的傳感器或圖像數據可能需要與存儲在數據庫中的元數據合并。

在某些情況下，必須匯總許多不同格式的數據以了解系統的行為并開發預測模型。例如，為石油和天然氣經營者提供服務的貝克休斯（Baker Hughes）的工程師需要開發一種預測性維護系統，以減少其石油和天然氣開采卡車的泵設備成本和停機時間。如果活動現場的卡車出現泵故障，貝克休斯必須立即更換卡車以確保連續運行。如果將備用卡車運往每個站點，那么如果這些卡車在另一個站點活動，則可以節省公司數千萬美元的收入。無法準確預測閥門和泵何時需要維護將加劇其他成本。過于頻繁的維護很浪費，導致零件仍在使用時被更換，而過于頻繁的維護則有損壞泵的危險，無法維修。為了達到平衡，貝克·休斯（Baker Hughes）的工程師使用MATLAB從石油和天然氣開采卡車中收集了TB級數據，然后開發了可預測設備何時需要維護或更換的應用程序，最后再用Qlik完成數據的可視化展示。

分析，處理和創建模型

同樣，希望有效地獲取大數據利益的工程師和科學家需要一種可擴展的工具來分類不同的格式并了解系統的行為，然后再開發其預測模型。

軟件分析和建模工具可以簡化此探索過程，從而使工程師和科學家更容易觀察，清理和有效使用大數據，并確定應在大型數據集中使用哪種機器學習算法來實現實際模型。在訪問數據之后，在創建模型或理論之前，了解數據中的內容很重要，因為這可能會對最終結果產生重大影響。

通常，在創建模型或理論時，該軟件可以幫助解密數據并識別：

• 趨勢緩慢或頻率不高的事件散布在整個數據中

• 在建立有效的模型或理論之前，需要清除不良或丟失的數據

• 與理論或模型最相關的數據

此外，大數據工具還可以協助進行要素工程設計，在其中可以導出其他信息以用于以后的分析和模型創建。

大數據集的探索和處理

讓我們看一些可以幫助輕松瀏覽和理解數據的功能，即使這些數據太大而無法容納典型臺式機工作站的內存。

• 摘要可視化，例如binScatterPlot，提供了一種輕松查看模式并快速獲得見解的方法。

• 數據清理可消除異常值，并替換不良或丟失的數據以確保更好的模型或分析。以編程方式清除數據的方法使收集到的新數據能夠自動清除。

• 數據縮減技術（例如主成分分析（PCA））有助于查找最具影響力的數據輸入。通過減少輸入的數量，可以創建更緊湊的模型，當將模型嵌入產品或服務中時，需要較少的處理。

• 大規模數據處理使工程師和科學家不僅可以在臺式機工作站上處理大量數據，還可以在企業級系統（例如Hadoop）上使用他們的分析管道或算法。 在系統之間移動而無需更改代碼的能力極大地提高了效率。

將大數據軟件集成到實際解決方案中

為了真正利用大數據的價值，必須支持從訪問數據到開發分析模型再將這些模型部署到生產中的整個過程。但是，將模型合并到產品或服務中通常是與企業應用程序開發人員和系統架構師一起完成的，并且可能會帶來挑戰，因為工程師和科學家很難用傳統編程語言開發模型。

為了緩解此問題，企業應用程序開發人員應尋找工程師和科學家熟悉的數據分析和建模工具。通過利用某些軟件分析和建模工具，科學家和工程師可以使用熟悉的功能和語法探索，處理和創建具有大數據的模型，同時提供將其模型和見解直接集成到產品，系統和運營中的能力。同時，使組織能夠利用這些工具中的可用于生產的應用服務器和代碼生成功能，將這些模型快速整合到其產品和服務中。

對提供可擴展性和效率的工具的訪問使領域專家可以成為更好的數據科學家，并為其公司在全球市場上的競爭優勢。能夠成為有效數據科學家的知識淵博的領域專家與能夠將其工作迅速整合到組織的服務，產品和運營中的IT團隊的結合，在提供產品和服務時具有明顯的競爭優勢。

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