原标题：Cloudera大数据平台网页版分析工具登台
大数据管理服务公司Cloudera近日在台发表企业用的数据科学平台（Cloudera Data Science Workbench）测试版，可提供资料科学家以视觉化的网页应用程式介面，来开发分析模型，支援R语言、Python，和Scala。
图片来源:Cloudera
大数据管理服务公司Cloudera近日在台发表企业级数据科学平台（Cloudera Data Science Workbench）测试版，这是一个可安装于企业内部的网页版分析工具，前身是Cloudera去年併购的云端Sense分析服务，可供资料科学家使用常见的R语言、Python和Scala撰写程式，透过容易上手的GUI介面，搭配加密存取机制，来操作Cloudera大数据平台进行各项分析任务，包括Spark和Hadoop的任务。数据科学平台也是Cloudera企业级大数据平台产品的新工具。
掌管Cloudera的数据科学平台的主席Tristan Zajonc和产品管理经理Matt Brandwein日前在官网进一步说明推出这套图像化分析工具的目的。他们指出，目前已有不少企业仰赖资料科学家的分析结果，来调整行销的策略，但基于安全考量，资料科学家只能存取部分资料集来建立演算法模型，再加上企业想用大数据分析的问题往往多元且複杂，资料科学家得不断调整分析模型与方法，才能找出有效的模式。
也因此，资料科学家不仅要专精于统计分析、机器学习技术和软体工程等，还需要具备特定分析个案的专业领域知识才能应付。
可是，资料科学家通常不是软体工程师，他们专精于数学方法和商业领域的知识，但通常不擅长在Hadoop和Spark环境开发Java或Scala的演算法。一般来说，资料科学家多半依赖容易上手的Python和R，来整理数据、分析和建立分析预测模型。
Cloudera表示，资料科学家们往往就是企业内常使用影子IT服务的团队之一，他们偏好使用自己熟悉的工具，用部分的数据集资料分析数据，这样的做法可能导致分析结果不够準确，也增加了安全的风险。再加上，一个专案团队中的资料科学家，若用不同的程式语言撰写演算法，整合难度也会很高。
Cloudera数据科学平台就是想解决这类的问题，提供一个网页形式的分析工作管理工具。底层利用了Container的技术来执行分析任务，包括R、Python和Scala的程式，一来藉由统一的平台让资料科学家团队更容易合作，还提供独立管理每个专案和重现性的功能。另外，Cloudera数据科学平台也提供使用者权限管控。
不过，只有工具和平台还不够，Cloudera大数据顾问Steven Totman建议，企业要顺利导入大数据应用要注意三件事。第一，企业要建立以数据为导向的企业文化，许多企业拥有庞大的数据，却没有分析的技术，导致企业不重视数据能解决问题的能力。再则，企业要成立适当的团队运用分析技术，且团队中必须结合数据工程师、分析架构设计工程师、统计分析师等人才。
最后，Steven Totman则建议企业开发大数据应用，最好也採用敏捷式开发流程，不只以周为单位，来规画开发冲刺，还要以天数来计算部署时程。
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