項目數據分析報告費用優選商家 一站式服務創邁

       項目數據分析是通過對項目數據的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。

為履行我國加入世貿的承諾，適應世界經濟一體化的進程，結束我國專業技術考核行業中缺少"項目數據分析師"的現狀，出臺《關于規范長期投資項目數據分析方法及國際接軌的總體精神》，2003年底國家電子行業職業技能鑒定指導中心正式設立"項目數據分析師"考試認證項目并制定出我國項目數據分析師培訓、考試及管理辦法。項目數據分析行業在中國正式形成。對于一個希望獲取并分析大數據的組織來說，光有存儲容量是不夠的。

       我們可以發現現有的數據處理技術都存在著一定的缺陷。

　　早期應用的數據系統架構設計時，應用直接訪問數據庫系統，簡單的存取數據就可以滿足業務需求。但是，當用戶訪問量增加或是數據量不斷增大時，從而導致數據庫服務器無法及時響應用戶請求，出現超時的錯誤。

　　當數據訪問負載持續增加時，就需要考慮讀寫分離技術（Master-Slave）架構，以及分庫分表技術。但讀寫分離和分庫分表帶來了應用層面的復雜性，應用程序需要在設計開發階段就考慮到數據的拆分。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數據可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。分庫分表后，不僅限制了查詢的靈活性，并且隨著數據量繼續增長到PB級，單個數據庫實例的處理能力會成為整個系統的性能瓶頸。

　  當基于分布式存儲計算的大數據處理技術出現后，我們所面對的則是來自離線和在線的多個不同數據流，系統需要實時響應數據查詢請求，還需要處理分布式系統的分區和問題，以及滿足高容錯和可擴展的要求，于是就有了lambda架構，但其也存在著不足之處：整體架構比較復雜，資源開銷比較大，對軟硬件的需求較高；越來越多的風險投資機構把項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。很多分析場景實現困難，增加了應用開發難度；數據流水線較長，系統運維復雜。

　　通過以上可以發現，現有的數據處理技術都存在一定缺陷，在面對今天日益復雜的企業大數據分析需求時顯得力不從心，如何采用架構技術來解決這些問題，這也是數據分析廠商所面對的挑戰。