教育云平臺競對比較與詳解

教育云平臺競對比較與詳解第一頁，共26頁。大數(shù)據(jù)——云計算和人工智能第二頁，共26頁。超算平臺第三頁，共26頁。超腦計劃第四頁，共26頁。阿里云第五頁，共26頁。阿里云架構(gòu)第六頁，共26頁。阿里云架構(gòu)第七頁，共26頁。阿里云服務(wù)第八頁，共26頁。阿里云服務(wù)第九頁，共26頁。阿里云優(yōu)勢-1第十頁，共26頁。阿里云優(yōu)勢-2第十一頁，共26頁。大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計的關(guān)鍵點第十二頁，共26頁。大數(shù)據(jù)中心——大計算、云存儲能力第十三頁，共26頁。大數(shù)據(jù)中心——數(shù)據(jù)體系第十四頁，共26頁。大數(shù)據(jù)中心——USERPROFILE第十五頁，共26頁。大數(shù)據(jù)中心——消費者信息工場（TCIF）第十六頁，共26頁。IDMAPPING第十七頁，共26頁。用戶智能選擇第十八頁，共26頁。數(shù)據(jù)分析工具第十九頁，共26頁。數(shù)據(jù)魔方數(shù)據(jù)分析讓我們了解什么1、什么應(yīng)用或資源最受歡迎，最好用2、用戶的年齡層次、身份特征、來自地區(qū)、消費水平、使用習(xí)慣3、產(chǎn)品中實力最強、發(fā)展最快有哪些4、投入資金的回收效果如何5、產(chǎn)品每天的關(guān)注情況6、上平臺的人都干了什么第二十頁，共26頁。數(shù)據(jù)魔方第二十一頁，共26頁。全網(wǎng)網(wǎng)頁內(nèi)容分析——全平臺？第二十二頁，共26頁。全媒體服務(wù)平臺第二十三頁，共26頁。全媒體服務(wù)平臺架構(gòu)第二十四頁，共26頁。1.AnalyticVisualizations（可視化分析）不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2.DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3.PredictiveAnalyticCapabilities（預(yù)測性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

4.SemanticEngines（語義引擎）我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5.DataQualityandMasterDataManagement（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)