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大数据是翻译行业的未来，但必须将其适当地融入到公司商业模式中。
赖安·克
赖安·克
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云计算网络连接概念

大数据技术在帮助组织进行不同语言之间的翻译方面发挥了重要作用。我们过去曾介绍过在翻译中使用机器学习和其他大数据工具的好处。然而，大 阿尔及利亚电话号码数据 数据通常包含使用不断增长的数据集来确定商业智能目标，例如何时扩展到新市场、哪种产品可能在海外表现良好以及扩展到哪些地区。

内容
大数据架构如何与翻译公司契合？
将翻译公司融入您的大数据战略
如何找到一家优质的翻译公司
下面我们将介绍翻译公司，特别是为企业提供翻译的公司如何轻松地与大数据架构接轨，以实现更好的业务增长。

大数据架构如何与翻译公司契合？
大数据架构列出了处理和分析比传统数据库系统能够处理的大量数据的技术细节。这意味着它对于处理翻译非常有用。根据微软文档页面，大数据通常有助于实现许多目标的商业智能。创建数据驱动的翻译流程需要考虑的一些变量包括：


数据源：数据来自哪里，如设备、应用程序文件或数据库
数据存储：简单地说，这就是存储数据的地方，通常是在文件存储中，保存着大量不同格式的数据
批处理：这是准备分批分析数据集的地方，通常是读取文件、处理文件并创建新文件
实时消息提取：对于不断更新的数据，此部分流程会捕获这些消息并将其存储在文件夹中
流处理：此部分准备实时消息以供分析
分析数据存储：在此步骤中，处理后的数据被放入结构化格式，以供分析工具访问
分析和报告：数据解释在此步骤中发挥作用，通常使用数据建模层或交互式数据探索
编排：此过程使用工作流集成上述步骤
翻译与这个极其复杂的过程有什么关系？如果你的公司想使用大数据架构来确定要拓展哪些国外市场，那么这将影响你从哪些数据源获取数据。《大数据分析新闻》将大数据誉为翻译行业的未来。