1，比较好的大数据分析平台有哪些听说百分点公司不错2，大数据通用处理平台有哪些itjob3，企业数据治理的重点和难点4，怎么实现一个数据治理的项目数据治理的要点 流程及其需要注意的事5，大数据时代的数据管理可以使用哪些软件1，比较好的大数据分析平台有哪些听说百分点公司不错 百分点确实这方面很不错的，而且技术也好，还获得过很多荣誉的，有专门的大数据全栈技术，包括数据接入、数据治理、数据集成、数据可视化、数据共享、数据融合目前这种数据分析工具基本都要收费的，不过应该是可以免费体验一段时间
2，大数据通用处理平台有哪些itjob apache flink 声明式的数据分析开源系统，结合了分布式 mapreduce 类平台的高效，灵活的编程和扩展性。同时在并行数据库发现查询优化方案。如果是参数可以从上级单位处取得或者从久其网站下载如果是软件可以以旧换新搜一下：大数据通用处理平台有哪些，itjob？
3，企业数据治理的重点和难点 1.需要企业高层支持，将数据治理工作放在企业重点工作中，保证对数据治理项目人力物力的投入，提高数据治理相关部门和人员的执行力。2.建立完善的数据治理组织，数据治理管理制度，并明确组织内各角色的职责。数据治理团队可由业务部门牵头，it部门联合组成，然后结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度3.建立数据规范。数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。4.需要功能强大的数据治理工具。数据治理需要在数据采集、处理、分析、应用到归档销毁的全生命周期里，对数据的质量、数据标准进行管控，为企业提供规范统一且高质量的数据资产。数据治理工具包括元数据管理工具、主数据管理工具、数据标准管理工具、数据质量管理工具等，亿信华辰自主开发的睿治数据治理平台包含元数据、主数据、数据质量、数据标准、数据资产、数据处理、数据交换、数据安全、数据生命周期九大功能模块，各功能模块可按照企业实际需求自由组合，是目前市面上最成熟且功能最强大的数据治理平台工具。
4，怎么实现一个数据治理的项目数据治理的要点 流程及其需要注意的事 数据治理项目的实现需要的核心要素之一是明确一个需要解决的业务场景问题，如果没有找到明确的业务痛点场景和期望得到的目标，不建议启动数据治理项目。往往大家看到数据前后不一致、标准不合规、来源影响不清晰等问题就觉得数据治理必须启动，但不能忽略发现这问题的具体业务场景真正需要的是什么。数据治理的具体工作是从定义问题开始，通过对内部业务、对技术、对组织架构、对数据的重新梳理，形成对资源（人、资源、环境等）的尽可能的充分认知，细分明确数据从业务、从组织、从it、从上下游输入输出等不同视角的一致性理解，根据企业和职能部门的实际情况基于充分利旧的原则，进行技术架构的总规划，合理定义最终目标、实施路径、安全和隐私保障、过程考核结果评估等，并充分利用技术工具辅助数据治理过程的快速实施和见效落地。数据治理的要点我理解他是一个长期循环往复的工作机制，没有明确的终点，随企业业务的开展应持续进行数据治理工作，并不断完善优化过程、方法和目标。数据治理的流程需要找准一个短期工作目标，但并不一定意味这个场景问题的解决就应停止数据治理，启动数据治理项目就应该认为他是一个无法停下来的火车，只有一路向前，才能引导企业的业务持续不断的优化和达到内部各部门协同工作的最优状态，最终形成各部门对公司或者职能部门的业务目标的一致性理解，让后形成各自子工作目标的确认并有效执行。这一过程也是构建数据驱动企业决策、业务经营数字化的典型过程数据治理还是一个强服务型的工作，需要有明确的服务能力保障，不仅从实时交付，而是陪伴用户一直走下去的意识和能力。依托睿治数据治理平台，亿信华辰提供一整套数据治理解决方案，可以解决各类复杂场景下的数据治理问题。睿治有着以下三个优势：? 平台化? 睿治数据治理平台是目前国内功能最全的数据治理产品，完全覆盖了数据治理9大领域。并且采用微服务架构，既可以和企业已建系统高度融合，也可以随着未来信息化发展，而无限延展。? 智能化? 数据治理是一个非常耗时耗力的工作，在睿治产品中，加入了非常多的智能元素和功能，力求大大缩短数据管理周期、减少成本浪费。? 可视化? 睿治实现了数据从创建到消亡全生命周期的可视化，也实现了全角色的可视化，包括领导、技术管理、业务管理、都能通过平台清晰的了解数据治理的过程和结果，从而保证数据治理的落地，产生积极的推动作用。搜一下：怎么实现一个数据治理的项目?数据治理的要点 流程及其需要注意的事项。 5，大数据时代的数据管理可以使用哪些软件 数据管理有很多软件可以使用，但是最好用的一款是勤哲服务器，因为它的操作非常的简单。大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。大数据时代，中国it环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。综合以下是10家专门从事大数据构建或相关业务的企业所提供的应用程序，有需要的可以直接收藏了！1. domoomniture公司前首席执行官josh james于2010年创立了domo公司，为企业提供了一种方法，可以从不同来源、不同的孤岛中查看数据。它自动从电子表格、社交媒体、内部存储、数据库，基于云的应用程序，以及数据仓库中提取数据，并在可定制仪表板上显示信息。它以其易用性以及几乎任何人都可以建立和使用它而闻名，而不仅仅是数据科学家采用。它配备了许多预加载的图表和数据源设计，可以快速移动。2. teradata database从teradata database 15开始，该公司增加了teradata统一数据架构等新的大数据功能，使企业能够跨多个系统访问和处理分析查询，其中包括从hadoop导入和导出双向数据。它还添加了地理空间数据的3d显示和处理，以及增强的工作负载管理和系统可用性。支持aws和azure的基于云计算的版本称为teradata everywhere，它在基于公共云的数据和本地部署的数据之间提供了大规模的并行处理分析。3. hitachi vantarahitachi vantara的大数据产品是建立一些流行的开源工具基础上。hitachi vantara成立于2017年，是日立数据系统公司的存储和数据中心基础设施业务部门，是由hitachi insight集团物联网业务和日立pentaho大数据业务组合成的一家合资公司。 pentaho基于apache spark内存计算框架和apache kafka消息系统。pentaho 8.0还增加了对apache knox gateway的支持，以对用户进行身份验证，并强制访问大数据存储库的访问规则。它还增加了对依靠docker容器构建分析应用程序的支持。4. tibco公司的statisticatibco公司的statistica是针对各种规模企业的预测分析软件，使用hadoop技术对结构化和非结构化数据执行数据挖掘，解决物联网数据，能够在全球任何地方的设备和网关上部署分析，并支持数据库内分析来自apache hive、mysql、oracle、teradata等平台的功能。它使用模板来设计完整的分析，因此只有较少的技术用户可以进行自己的分析，并且可以将模型从电脑导出到其他设备。5. panoplypanoply公司依靠使用人工智能来销售所谓的智能云数据仓库，以消除转换、集成和管理数据所需的开发和编码。该公司声称，其智能云数据仓库实质上提供了数据管理即服务，能够在无需任何干预的情况下消费和处理高达1pb的数据。其机器学习算法可以检查来自任何数据源的数据，并对该数据执行查询和可视化。6. ibm watson analyticswatson analytics是ibm公司的基于云计算的分析服务。当用户将数据上传到watson时，它会根据数据分析向用户提供可帮助回答的问题，并立即提供关键数据可视化。它还可以进行简单分析、预测分析、智能数据发现，并提供各种自助服务仪表板。ibm公司还有另一种分析产品spss，可用于从数据中发现模式，并查找数据点之间的关联。7. sas visual analyticsstatistical analysis system (sas)创建于1976年，比大数据的创建还要早，就是为了处理大量数据。它可以从各种来源中挖掘、更改、管理和检索数据，并对所述数据执行统计分析，然后将其呈现在一系列方法中，如统计数据、图表等，或将数据写入其他文件。它支持所有类型的数据预测和分析要点，并附带预测工具来分析和预测流程。8. sisense商业智能软件sisense公司声称其提供了唯一的商业智能软件，使用户可以依靠从商品服务器硬件上的多个源进行来准备、分析和可视化复杂数据。sisense的片上高性能数据引擎可以在一秒钟内完成对tb级数据的查询，并且为不同行业提供了一批模板。9. talend的大数据工作室talend一直专注于为hadoop生成干净的原生代码，无需手动编写所有代码。它为各种大数据存储库提供接口，如cloudera，mapr，hortonworks和amazon emr。它近期添加了一个数据准备应用程序，可以让客户创建一个通用字典，并使用机器学习，自动执行数据