大数据安全分析有哪些常见问题

大数据时代的浪潮滚滚向前，大数据分析工具作为最前沿的大数据应用技术而备受瞩目。现在市场上也出现了不少大数据产品，那么如何客观地评价大数据分析工具的性能?我们或许可以从以下几个方面综合评测大数据分析工具的软硬功能。

NO.1大数据处理能力

数据处理能力是一款大数据分析工具性能优良的最基本指标了。而大数据分析工具的数据能力通常是由大数据平台架构决定的，特别在面对海量数据和并发查询时，设计优良的平台架构是数据分析的强力保障。

NO.2可视化功能

数据可视化已经成为大数据分析工具末端展现的标配了，同时也是实现“二次分析”、“上卷下钻”的主要路径。因此，没有数据可视化功能的大数据分析工具是不完整、不成功的。作为国内大数据产品的佼佼者，大数据魔镜拥有多达500种可视化效果。

NO.3易用性

当工具性能达到要求后大数据风险分析，人们就开始关注使用体验了。大数据分析工具分析工具若要普及市场，就必须将易用性作为设计开发的重要考量。大数据分析工具的价值在于被使用，而且是被广泛的使用，这才能满足大数据分析条件。

NO.4实时更新

随着互联网和电商平台对于数据分析的需求增大，具备实时更新和数据抓取能力的大数据分析工具似乎更受欢迎。实时更新能力打破了传统数据更新一次就要重开分析的模式，提升了数据分析的效率。

NO.5团队协作

传统的数据分析软件和工具基本上都不具备团队协作能力，基本上都是一人一工具的模式。而有些新开发的数据分析产品还沿用这样的设定，确实是缺少远见了。大数据魔镜则可以通过设置权限来进行团队数据协作，同时这样的数据操作方法也将改变传统的决策模式。

NO.6实施周期和成本

性价比是永远无法回避的问题，很多新锐的数据分析工具虽然性能出众，却存在着实施周期长、时间成本高的缺陷，从而拉低了工具的性价比。考虑到云计算技术发展，能快速部署且价格适中的大数据分析工具或许会更受欢迎。

大数据安全分析有哪些常见问题.中琛魔方大数据平台表示随着大数据分析工具技术上的更新换代和概念上的革新，还将会有更多的功能被开发出来。而从一个使用者的角度出发，更多地考量应该是对于自身的适用性而不是功能和性能的高低。世上没有最好的工具，只有最适合的。

（编辑：武汉站长网）

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