最新评论会出现哪些变化趋势？您建议当前的数据分析师如何跟上这一变化趋势？
Ambuj Kathuria： 我建议关注最新趋势，例如人工智能、深度学习神经网络和新的可视化工具。此外，还要持续深入了解至少一 电话号码库 个领域的商业趋势变化。
大数据解决方案空间
公司拥有哪些类型的结构化和非结构化数据？我们所说的数据规模究竟有多大？
Ambuj Kathuria:
- 结构化数据：Excel、ERP 系统或企业内任何其他数据平台中的数据
- 非结构化数据：电子邮件、通话记录、社交数据、宏观经济数据等。
是否有遗留系统正在被取代？如果是，哪些遗留技能正在被取代？
Ambuj Kathuria:
是的，数据仓库卸载和传统数据库 当你将你的文章编写成更狭 卸载仍然是大数据领域最热门的用例。一些已经这样做的企业客户正在讨论数据货币化、数据即服务、数据网格、IPaaS 等。
为客户部署的集群/环境规模有多大？生产挑战是什么？
Ambuj Kathuria:
我们的客户运行数千台机器的集群并管理数 TB 到数 PB 的数据。
根据我们的经验，一些生产挑战：
- 可扩展性：当数据激增时，本地部署的大数据平台会面临问题
- 网络： 由于公共云部署的大数据平台出现网络问题，24X7 可用性中断
- 始终保持一致的性能： 由于网络、带宽和其他问题，公共部署和内部部署的性能可能不一样。
您愿意分享一下我们在 Digital Vidya 为行业培养数据分析人才方面所做的工作吗？
Ambuj Kathuria:
我个人认为，D 邮寄线索igital Vidya 在将具有不同经历的人们聚集到一个平台上分享想法、相互学习以及创建最好的数据科学技能管道方面做得非常出色