大数据分析的几个基本方面
1. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
2. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
大数据分析
数据存储，数据仓库数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
对日软件外包
中国的对日软件外包能发展起来得益于三个条件，成本，文化背景以及地理位置。其中成本是很重要的。文化背景可以这么简单的来看，即使你不太会日语，日语的设计书也能看懂一半以上，汉字相通，换成其他国家人就没这个优势。
对日软件外包主要原因
以信息产业带动经济发展，释放大量的IT需求。日本的人口低增长和年青人的不愿意在IT行业就业的倾向，IT技术 人员的缺口不断扩大。越来越多的日本客户对IT投资提出了低投入高i回报的要求。
对日软件外包
中国的对日软件外包能发展起来得益于三个条件，成本，文化背景以及地理位置。其中成本是很重要的。文化背景可以这么简单的来看，即使你不太会日语，日语的设计书也能看懂一半以上，汉字相通，换成其他国家人就没这个优势。以前个人持悲观态度的原因就是因为国内的工资涨的快，人民i币日元的汇率跌的大，导致外包到中国的人工成本大幅度增加。
日本IT出于文化习惯，对日软件外包以间接接包为主软件外包中，与用户签约的外包商为一级接包商，与一级接包商签约的为二级接包商，以此类推。日用户在发包时，不仅希望一级接包商具有很深的行业知识与业务咨询能力，与本企业有良好的信任关系，更希望它有足够的资金抗风险能力和在日本本地承担法律责任的能力。
