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在这里您将找到实现大数据的不同方法，并分析其优缺点。
如何实现大数据？这个问题没有唯一的答案，因为它取决于：

-公司商业智能的成熟度。

- 组织可用于实施的基础设施。

- 您对新环境的了解程度，您的专业知识（数据科学）。

- 您的方法，更具创新性还是更传统，这将明确决定您的选择。

无论如何，可以说，一般来说，根据公司 塞浦路斯 whatsapp 数据 配置和上述因素，可分为三种不同的大数据实施模型：

- 革命性的

- 进化

- 杂交种







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大数据的革命性实现
选择这种方式实现大数据的人已经决定打破一切，从头开始。显然，所有的公司都已经在运营，它们已经产生了数据，并且一直在以自己的方式存储和处理数据。在他们第一次接触大数据之前，他们是根据数据做出决策的，但决策总是带有很高的不确定性，而且其中的事实在今天看来可能非常荒谬。

这一实施使他们走上了做出最佳决策的道路，因为它使他们不仅在数量方面而且在分析能力方面都具有这样做的能力。虽然这听起来像是魔术，但从质量上讲，迈出这一大步只需要将所有可用数据移动到新的环境中。以及与之相伴的报告、建模以及与业务流程的集成。过去已经抛在身后，从第一刻起，在这个新的平台上一切都将从头开始。

有三种技术可以实现这一点：Hadoop、并行数据库和内存数据库，用于实时分析。通过“分而治之”的策略，他们可以让您在短时间内以低成本处理大量信息，同时还可以将所有内容迁移到云端。



此种实施方式的优点：

信息处理的灵活性：由于每个部分的处理速度更快，以前需要 6 个小时才能处理完的事情现在只需几分钟即可完成。

与其他方法相比，资源优化意味着成本大幅降低。

由于节点系统，使用起来非常灵活：它还允许您计算要花费的金额并只为您使用的部分付费。