如何将大数据工具集成到工作流程？( 二 ) 智能传感器和物联网（IoT）等技术使人

数据缩减技术（例如主成分分析（PCA））有助于查找最具影响力的数据输入。通过减少输入的数量，可以创建更紧凑的模型，当将模型嵌入产品或服务中时，需要较少的处理。

大规模数据处理使工程师和科学家不仅可以在台式机工作站上处理大量数据，还可以在企业级系统（例如Hadoop）上使用他们的分析管道或算法。在系统之间移动而无需更改代码的能力极大地提高了效率。

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将大数据软件集成到实际解决方案中为了真正利用大数据的价值，必须支持从访问数据到开发分析模型再将这些模型部署到生产中的整个过程。但是，将模型合并到产品或服务中通常是与企业应用程序开发人员和系统架构师一起完成的，并且可能会带来挑战，因为工程师和科学家很难用传统编程语言开发模型。

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为了缓解此问题，企业应用程序开发人员应寻找工程师和科学家熟悉的数据分析和建模工具。通过利用某些软件分析和建模工具，科学家和工程师可以使用熟悉的功能和语法探索，处理和创建具有大数据的模型，同时提供将其模型和见解直接集成到产品，系统和运营中的能力。同时，使组织能够利用这些工具中的可用于生产的应用服务器和代码生成功能，将这些模型快速整合到其产品和服务中。
对提供可扩展性和效率的工具的访问使领域专家可以成为更好的数据科学家，并为其公司在全球市场上的竞争优势。能够成为有效数据科学家的知识渊博的领域专家与能够将其工作迅速整合到组织的服务，产品和运营中的IT团队的结合，在提供产品和服务时具有明显的竞争优势。
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