运营商如何有效管理数据资产存在不少挑战，下面( )描述不准确。

A.数据处理实时性要求高

B.数据挖掘智能性不足

C.数据可视化手段丰富但难以选取

D.数据可视化手段匮乏

A.低密度海量数据处理

B.高并发实时数据处理

C.报表处理

D.高密度数据统一存储

A.缺乏完善的数据开放访问机制

B.内容不能清晰确定各类数据价值

C.外部难以将以将需求转化为分析需求

D.外部很容易将需求转化为分析需求

A.Kafka作为高并发实时接入缓存，解决接入量的问题

B.Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase

C.HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力

D.Hive为海量历史数据提供实时分析能力

A.具备审计能力，可提供给共享层做数据恢复

B.低廉的存储能力，以供海量数据存储

C.高并发数据写入能力，支撑数据高效写入

D.数据访问以支持海量数据审计和高可靠

A.海量

B.安全

C.高可靠

D.低成本

A.图片

B.音视频

C.非结构化文档数据

D.结构化数据

A.如何实现快速的查找，提升检索效率

B.如何保证数据的真实性，防止数据欺骗

C.如何实现PB级不同类型数据的存储

D.如何降低数据产生数量，节约存储资源

A.云化平台，易扩展

B.统一的应用中台，统一数据存储，打破数据孤岛

C.校内数据不出校园，确保校内数据安全性和低时延

D.管理海量教育教学设备和应用并进行大数据分析展示

A.如何实现快速的查找，提升检索效率

B.如何保证数据的真买性，防止数据欺骗

C.如何实现PB级不同类型数据的存储

D.如何降低数据产生数量，节约存储资源