大數據集對象文件存儲一體

Ⅰ 大數據時代已經到來,什麼是大數據

大數據時代已經到來,什麼是大數據

大數據時代已經到來,你了解嗎？什麼是大數據？一、大數據出現的背景進入2012年，大數據(big data)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《紐約時報》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識 到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的 挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日， 卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量，大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。二、什麼是大數據？信息技術領域原先已經有「海量數據」、「大規模數據」等概念，但這些概念只著眼於數據規模本身，未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，而「大數據」這一新概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。1、大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合，如某個政府部門或企業掌握的資料庫，也可能是虛擬的、無限的數據集合，如微博、微信、社交網路上的全部信息。大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。亞馬遜網路服務(AWS)、 大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。研發小組對大數據的定義：「大數據是最大的 宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。」Kelly說：「大數據是可能不包含所有的 信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。3、大數據應用，是 指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務 需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才 能充分實現大數據的價值。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。三、大數據的類型和價值挖掘方法1、大數據的類型大致可分為三類：1)傳統企業數據（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。2)機器和感測器數據（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫記錄（CallDetail Records），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。3)社交數據（Socialdata）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。四、大數據的特點業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：1、是數據體量巨大數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量; 網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前 為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。2、是數據類別大和類型多樣數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化 數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。3、是處理速度快在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。4、是價值真實性高和密度低數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。五、大數據的作用1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(Ramayya Krishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素各 行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費 者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作 用。4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。六、大數據的商業價值1、對顧客群體細分「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。2、模擬實境運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以 數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案 投入回報最高。3、提高投入回報率提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用「大數據」創造商業價值。4、數據存儲空間出租企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用 戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞 馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。5、管理客戶關系客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失 率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新 產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。6、個性化精準推薦在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分 析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。7、數據搜索數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。七、大數據對經濟社會的重要影響1、能夠推動實現巨大經濟效益比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。2、能夠推動增強社會管理水平大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。1) 由於各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智慧等技術尚未完全成熟，所以對 計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全准確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由於微博上無用信息的 干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。2)必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在於能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不誇大、不縮小，是准確認知和應用大數據的前提。八、總結不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：1)手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。3)既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不 斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於 數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

Ⅱ 大數據存儲技術都有哪些

1. 數據採集：在大數據的生命周期中，數據採集是第一個環節。按照MapRece應用系統的分類，大數據採集主要來自四個來源：管理信息系統、web信息系統、物理信息系統和科學實驗系統。

2. 數據訪問：大數據的存儲和刪除採用不同的技術路線，大致可分為三類。第一類主要面向大規模結構化數據。第二類主要面向半結構化和非結構化數據。第三類是面對結構化和非結構化的混合大數據，

3。基礎設施：雲存儲、分布式文件存儲等。數據處理：對於收集到的不同數據集，可能會有不同的結構和模式，如文件、XML樹、關系表等，表現出數據的異構性。對於多個異構數據集，需要進行進一步的集成或集成處理。在對不同數據集的數據進行收集、排序、清理和轉換後，生成一個新的數據集，為後續的查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5. 統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、t檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測、殘差分析，嶺回歸、logistic回歸、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析等方法介紹了聚類分析、因子分析、快速聚類與聚類、判別分析、對應分析等方法，多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等。

6. 數據挖掘：目前需要改進現有的數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破面向領域的大數據挖掘技術如用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等挖掘技術。

7. 模型預測：預測模型、機器學習、建模與模擬。

8. 結果：雲計算、標簽雲、關系圖等。

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Ⅲ 大數據 存儲技術必須跟上

大數據：存儲技術必須跟上
「大數據」 通常指的是那些數量巨大、難於收集、處理、分析的數據集，亦指那些在傳統基礎設施中長期保存的數據。這里的「大」有幾層含義，它可以形容組織的大小，而更重要的是，它界定了企業中IT基礎設施的規模。業內對大數據應用寄予了無限的期望 商業信息積累的越多價值也越大 只不過我們需要一個方法把這些價值挖掘出來。
也許人們對大數據的印象主要從存儲容量的廉價性而來，但實際上，企業每天都在創造大量的數據，而且越來越多，而人們正在努力的從浩如煙海的數據中尋覓有價值的商業情報。另一方面，用戶還會保存那些已經分析過的數據，因為這些舊數據可以與未來收集的新數據進行對照，依然有潛在的利用可能。
為什麼要大數據？為什麼是現在？
與以往相比，我們除了有能力存儲更多的數據量之外，還要面對更多的數據類型。這些數據的來源包括網上交易、網路社交活動、自動感測器、移動設備以及科學儀器等等。除了那些固定的數據生產源，各種交易行為還可能加快數據的積累速度。比如說，社交類多媒體數據的爆炸性增長就源於新的網上交易和記錄行為。數據永遠都在增長之中，但是，只有存儲海量數據的能力是不夠的，因為這並不能保證我們能夠成功地從中搜尋出商業價值。
數據是重要的生產要素
信息時代，數據儼然已成為一種重要的生產要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，而且作為一種普遍需求，它也不再局限於某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集並利用大量的數據分析結果，盡可能的降低成本，提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。例如，通過分析直接從產品測試現場收集的數據，能夠幫助企業改進設計。此外，一家公司還可以通過深入分析客戶行為，對比大量的市場數據，從而超越他的競爭對手。
存儲技術必須跟上
隨著大數據應用的爆發性增長，它已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的，就這個例子來說，我們很明顯的看到大數據分析應用需求正在影響著數據存儲基礎設施的發展。
從另一方面看，這一變化對存儲廠商和其他IT基礎設施廠商未嘗不是一個機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要。存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基於塊和文件的存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。在這里，我們會討論哪些與大數據存儲基礎設施相關的屬性，看看它們如何迎接大數據的挑戰。
容量問題
這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。基於這樣的需求，客戶現在越來越青睞Scale-out架構的存儲。Scale-out集群結構的特點是每個節點除了具有一定的存儲容量之外，內部還具備數據處理能力以及互聯設備，與傳統存儲系統的煙囪式架構完全不同，Scale-out架構可以實現無縫平滑的擴展，避免存儲孤島。
「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。[page] 延遲問題
「大數據」應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。舉個例子來說，網路成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時的對客戶的瀏覽記錄進行分析，並准確的進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送「過期」的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統就可以發揮出優勢，因為它的每一個節點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基於對象的存儲系統則能夠支持並發的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。
有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。
並發訪問 一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。
安全問題
某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。
成本問題
「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。目前，像重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且現在還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數據量不斷增長的環境中，通過減少後端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，都能夠獲得明顯的投資回報。此外，自動精簡配置、快照和克隆技術的使用也可以提升存儲的效率。[page] 很多大數據存儲系統都包括歸檔組件，尤其對那些需要分析歷史數據或需要長期保存數據的機構來說，歸檔設備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看，磁帶仍然是最經濟的存儲介質，事實上，在許多企業中，使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統仍然是事實上的標准和慣例。
對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。
數據的積累
許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。
靈活性
大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。
應用感知
最早一批使用大數據的用戶已經開發出了一些針對應用的定製的基礎設施，比如針對政府項目開發的系統，還有大型互聯網服務商創造的專用伺服器等。在主流存儲系統領域，應用感知技術的使用越來越普遍，它也是改善系統效率和性能的重要手段，所以，應用感知技術也應該用在大數據存儲環境里。
小用戶怎麼辦？
依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。

Ⅳ 大數據存儲需要具備什麼

大數據之大 大是相對而言的概念。例如，對於像SAPHANA那樣的內存資料庫來說，2TB可能就已經是大容量了；而對於像谷歌這樣的搜索引擎，EB的數據量才能稱得上是大數據。 大也是一個迅速變化的概念。HDS在2004年發布的USP存儲虛擬化平台具備管理32PB內外部附加存儲的能力。當時，大多數人認為，USP的存儲容量大得有些離譜。但是現在，大多數企業都已經擁有PB級的數據量，一些搜索引擎公司的數據存儲量甚至達到了EB級。由於許多家庭都保存了TB級的數據量，一些雲計算公司正在推廣其文件共享或家庭數據備份服務。有容乃大 由此看來，大數據存儲的首要需求存儲容量可擴展。大數據對存儲容量的需求已經超出目前用戶現有的存儲能力。我們現在正處於PB級時代，而EB級時代即將到來。過去，許多企業通常以五年作為IT系統規劃的一個周期。在這五年中，企業的存儲容量可能會增加一倍。現在，企業則需要制定存儲數據量級（比如從PB級到EB級）的增長計劃，只有這樣才能確保業務不受干擾地持續增長。這就要求實現存儲虛擬化。存儲虛擬化是目前為止提高存儲效率最重要、最有效的技術手段。它為現有存儲系統提供了自動分層和精簡配置等提高存儲效率的工具。擁有了虛擬化存儲，用戶可以將來自內部和外部存儲系統中的結構化和非結構化數據全部整合到一個單一的存儲平台上。當所有存儲資產變成一個單一的存儲資源池時，自動分層和精簡配置功能就可以擴展到整個存儲基礎設施層面。在這種情況下，用戶可以輕松實現容量回收和容量利用率的最大化，並延長現有存儲系統的壽命，顯著提高IT系統的靈活性和效率，以滿足非結構化數據增長的需求。中型企業可以在不影響性能的情況下將HUS的容量擴展到近3PB，並可通過動態虛擬控制器實現系統的快速預配置。此外，通過HDSVSP的虛擬化功能，大型企業可以創建0.25EB容量的存儲池。隨著非結構化數據的快速增長，未來，文件與內容數據又該如何進行擴展呢？不斷生長的大數據 與結構化數據不同，很多非結構化數據需要通過互聯網協議來訪問，並且存儲在文件或內容平台之中。大多數文件與內容平台的存儲容量過去只能達到TB級，現在則需要擴展到PB級，而未來將擴展到EB級。這些非結構化的數據必須以文件或對象的形式來訪問。基於Unix和Linux的傳統文件系統通常將文件、目錄或與其他文件系統對象有關的信息存儲在一個索引節點中。索引節點不是數據本身，而是描述數據所有權、訪問模式、文件大小、時間戳、文件指針和文件類型等信息的元數據。傳統文件系統中的索引節點數量有限，導致文件系統可以容納的文件、目錄或對象的數量受到限制。HNAS和HCP使用基於對象的文件系統，使得其容量能夠擴展到PB級，可以容納數十億個文件或對象。位於VSP或HUS之上的HNAS和HCP網關不僅可以充分利用模塊存儲的可擴展性，而且可以享受到通用管理平台HitachiCommandSuite帶來的好處。HNAS和HCP為大數據的存儲提供了一個優良的架構。大數據存儲平台必須能夠不受干擾地持續擴展，並具有跨越不同時代技術的能力。數據遷移必須在最小范圍內進行，而且要在後台完成。大數據只要復制一次，就能具有很好的可恢復性。大數據存儲平台可以通過版本控制來跟蹤數據的變更，而不會因為大數據發生一次變更，就重新備份一次所有的數據。HDS的所有產品均可以實現後台的數據移動和分層，並可以增加VSP、HUS數據池、HNAS文件系統、HCP的容量，還能自動調整數據的布局。傳統文件系統與塊數據存儲設備不支持動態擴展。大數據存儲平台還必須具有彈性，不允許出現任何可能需要重建大數據的單點故障。HDS可以實現VSP和HUS的冗餘配置，並能為HNAS和HCP節點提供相同的彈性。

Ⅳ 詳細解讀你所不了解的「大數據」

詳細解讀你所不了解的「大數據」
進入2012年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
一、大數據出現的背景
進入2012年，大數據(bigdata)一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的證券公司等寫進了投資推薦報告。
數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然現在企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。
大數據在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量，大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T)。

二、什麼是大數據？
信息技術領域原先已經有「海量數據」、「大規模數據」等概念，但這些概念只著眼於數據規模本身，未能充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，而「大數據」這一新概念不僅指規模龐大的數據對象，也包含對這些數據對象的處理和應用活動，是數據對象、技術與應用三者的統一。
1、大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據對象既可能是實際的、有限的數據集合，如某個政府部門或企業掌握的資料庫，也可能是虛擬的、無限的數據集合，如微博、微信、社交網路上的全部信息。
大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，「大數據」指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務(AWS)、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。研發小組對大數據的定義：「大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。」Kelly說：「大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。
2、大數據技術，是指從各種各樣類型的大數據中，快速獲得有價值信息的技術的能力，包括數據採集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術及其集成。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
3、大數據應用，是指對特定的大數據集合，集成應用大數據技術，獲得有價值信息的行為。對於不同領域、不同企業的不同業務，甚至同一領域不同企業的相同業務來說，由於其業務需求、數據集合和分析挖掘目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。惟有堅持「對象、技術、應用」三位一體同步發展，才能充分實現大數據的價值。
當你的技術達到極限時，也就是數據的極限」。大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。

三、大數據的類型和價值挖掘方法
1、大數據的類型大致可分為三類：
1)傳統企業數據（Traditionalenterprisedata）：包括 CRMsystems的消費者數據，傳統的ERP數據，庫存數據以及賬目數據等。
2)機器和感測器數據（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫記錄（CallDetailRecords），智能儀表，工業設備感測器，設備日誌（通常是Digital exhaust），交易數據等。
3)社交數據（Socialdata）：包括用戶行為記錄，反饋數據等。如Twitter，Facebook這樣的社交媒體平台。
2、大數據挖掘商業價值的方法主要分為四種：
1)客戶群體細分，然後為每個群體量定製特別的服務。
2)模擬現實環境，發掘新的需求同時提高投資的回報率。
3)加強部門聯系，提高整條管理鏈條和產業鏈條的效率。
4)降低服務成本，發現隱藏線索進行產品和服務的創新。
四、大數據的特點
業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。具體來說，大數據具有4個基本特徵：
1、是數據體量巨大
數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;網路資料表明，其新首頁導航每天需要提供的數據超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數據如果列印出來將超過5千億張A4紙。有資料證實，到目前為止，人類生產的所有印刷材料的數據量僅為200PB。
2、是數據類別大和類型多樣
數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
3、是處理速度快
在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
4、是價值真實性高和密度低
數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監控過程中，可能有用的數據僅僅只有一兩秒。

五、大數據的作用
1、對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點
移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
大數據具有催生社會變革的能量。但釋放這種能量，需要嚴謹的數據治理、富有洞見的數據分析和激發管理創新的環境(RamayyaKrishnan,卡內基·梅隆大學海因茲學院院長)。
2、大數據是信息產業持續高速增長的新引擎
面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
3、大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素
各 行各業的決策正在從「業務驅動」轉變「數據驅動」。對大數據的分析可以使零售商實時掌握市場動態並迅速做出應對；可以為商家制定更加精準有效的營銷策略提供決策支持；可以幫助企業為消費者提供更加及時和個性化的服務；在醫療領域，可提高診斷准確性和葯物有效性；在公共事業領域，大數據也開始發揮促進經濟發展、維護社會穩定等方面的重要作用。
4、大數據時代科學研究的方法手段將發生重大改變
例如，抽樣調查是社會科學的基本研究方法。在大數據時代，可通過實時監測、跟蹤研究對象在互聯網上產生的海量行為數據，進行挖掘分析，揭示出規律性的東西，提出研究結論和對策。

六、大數據的商業價值
1、對顧客群體細分
「大數據」可以對顧客群體細分，然後對每個群體量體裁衣般的採取獨特的行動。瞄準特定的顧客群體來進行營銷和服務是商家一直以來的追求。雲存儲的海量數據和「大數據」的分析技術使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。
2、模擬實境
運用「大數據」模擬實境，發掘新的需求和提高投入的回報率。現在越來越多的產品中都裝有感測器，汽車和智能手機的普及使得可收集數據呈現爆炸性增長。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交網路也在產生著海量的數據。
雲計算和「大數據」分析技術使得商家可以在成本效率較高的情況下，實時地把這些數據連同交易行為的數據進行儲存和分析。交易過程、產品使用和人類行為都可以數據化。「大數據」技術可以把這些數據整合起來進行數據挖掘，從而在某些情況下通過模型模擬來判斷不同變數(比如不同地區不同促銷方案)的情況下何種方案投入回報最高。
3、提高投入回報率
提高「大數據」成果在各相關部門的分享程度，提高整個管理鏈條和產業鏈條的投入回報率。「大數據」能力強的部門可以通過雲計算、互聯網和內部搜索引擎把」大數據」成果和「大數據」能力比較薄弱的部門分享，幫助他們利用「大數據」創造商業價值。
4、數據存儲空間出租
企業和個人有著海量信息存儲的需求，只有將數據妥善存儲，才有可能進一步挖掘其潛在價值。具體而言，這塊業務模式又可以細分為針對個人文件存儲和針對企業用戶兩大類。主要是通過易於使用的API，用戶可以方便地將各種數據對象放在雲端，然後再像使用水、電一樣按用量收費。目前已有多個公司推出相應服務，如亞馬遜、網易、諾基亞等。運營商也推出了相應的服務，如中國移動的彩雲業務。
5、管理客戶關系
客戶管理應用的目的是根據客戶的屬性(包括自然屬性和行為屬性)，從不同角度深層次分析客戶、了解客戶，以此增加新的客戶、提高客戶的忠誠度、降低客戶流失率、提高客戶消費等。對中小客戶來說，專門的CRM顯然大而貴。不少中小商家將飛信作為初級CRM來使用。比如把老客戶加到飛信群里，在群朋友圈裡發布新產品預告、特價銷售通知，完成售前售後服務等。
6、個性化精準推薦
在運營商內部，根據用戶喜好推薦各類業務或應用是常見的，比如應用商店軟體推薦、IPTV視頻節目推薦等，而通過關聯演算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析演算法後，可以將之延伸到商用化服務，利用數據挖掘技術幫助客戶進行精準營銷，今後盈利可以來自於客戶增值部分的分成。
以日常的「垃圾簡訊」為例，信息並不都是「垃圾」，因為收到的人並不需要而被視為垃圾。通過用戶行為數據進行分析後，可以給需要的人發送需要的信息，這樣「垃圾簡訊」就成了有價值的信息。在日本的麥當勞，用戶在手機上下載優惠券，再去餐廳用運營商DoCoMo的手機錢包優惠支付。運營商和麥當勞搜集相關消費信息，例如經常買什麼漢堡，去哪個店消費，消費頻次多少，然後精準推送優惠券給用戶。
7、數據搜索
數據搜索是一個並不新鮮的應用，隨著「大數據」時代的到來，實時性、全范圍搜索的需求也就變得越來越強烈。我們需要能搜索各種社交網路、用戶行為等數據。其商業應用價值是將實時的數據處理與分析和廣告聯系起來，即實時廣告業務和應用內移動廣告的社交服務。
運營商掌握的用戶網上行為信息，使得所獲取的數據「具備更全面維度」，更具商業價值。典型應用如中國移動的「盤古搜索」。

七、大數據對經濟社會的重要影響
1、能夠推動實現巨大經濟效益
比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。預計2013年全球大數據直接和間接拉動信息技術支出將達1200億美元。
2、能夠推動增強社會管理水平
大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放
對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。
1)由於各種原因，所分析處理的數據對象中不可避免地會包括各種錯誤數據、無用數據，加之作為大數據技術核心的數據分析、人工智慧等技術尚未完全成熟，所以對計算機完成的大數據分析處理的結果，無法要求其完全准確。例如，谷歌通過分析億萬用戶搜索內容能夠比專業機構更快地預測流感暴發，但由於微博上無用信息的干擾，這種預測也曾多次出現不準確的情況。
2)必須清楚定位的是，大數據作用與價值的重點在於能夠引導和啟發大數據應用者的創新思維，輔助決策。簡單而言，若是處理一個問題，通常人能夠想到一種方法，而大數據能夠提供十種參考方法，哪怕其中只有三種可行，也將解決問題的思路拓展了三倍。
所以，客觀認識和發揮大數據的作用，不誇大、不縮小，是准確認知和應用大數據的前提。

八、總結
不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：
1)手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。
2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。
3)既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。
2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：
1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；
2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。
大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

Ⅵ 大數據和雲計算的區別是什麼啊

一、大數據與雲計算的概念及特點

大數據：在維基網路中，大數據（big data）是用於數據集的一個術語，是指大小超出了常用軟體工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集。與傳統海量數據相比，它不僅在數據規模上呈幾何倍數的增長，還在於它集收集，分類，處理，分析於一體，能夠充分挖掘出一份數據的潛在價值。

雲計算：根據美國國家標准與技術研究院定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投人很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。也就是說雲計算既是一種商業模式，也是一種計算模式。

二、大數據和雲計算的區別及聯系

雲計算是一種商業模式，也是一種計算模式。所以，雲計算是在大數據的基礎上進行的，大數據的目的主要是通過海量數據發現潛在價值，使人們更好的理解和把握信息，雲計算更傾向於提供服務，二者相互關聯。

1、大數據和雲計算的區別

1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而雲計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。

2）對象不同：大數據的對象是數據，雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。

3）背景不同：大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；雲計算的出現在於用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。

4）價值不同：大數據的價值在於發掘數據的有效信息，雲計算則可以大量節約使用成本。

2、大數據和雲計算的聯系

大數據和雲計算的相同點在於它們都是數據存儲和處理服務，都需要佔用大量的存儲和計算資源，因而都要用到海量數據存儲技術、海量數據管理技術等/隨著數據量的遞增、數據處理復雜程度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化，按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求。在數據量爆發增長以及對數據處理要求越來越高的先當下，實現大數據和雲計算的結合，才能最大程度上發揮二者的優勢，滿足用戶的需求，帶來更高的商業價值。

三、如何理解大數據與雲計算的關系

簡單來說就是，大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開雲計算。高速產生的大數據只有通過雲計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，雲計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開雲計算技術。總之，雲計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的雲計算技術，沒有雲計算就沒有大數據處理的支撐技術。

其實，雲計算是工業時代的電，大數據就是福特生產線，雲存儲就是鋼鐵工業。也就是說，沒有鋼鐵，就沒有電，就不會有大規模工業化生產。沒有雲計算，大數據不會出來，如果雲計算沒有解決雲存儲的問題，也不會出來。

四、大數據和雲計算的發展前景

1、提升網路質量。隨著互聯網以及移動互聯網的持續發展網路將會更加繁忙，用於監測網路狀態的信令數據也會快速增長。通過對海量運維信息以及信令數據的智能分析，能夠提高網路維護的實時性，預測網路流量峰值，預警異常流量。從而有效地防止網路擁塞和系統宕機，從而提高網路服務質量，提升用戶體驗。

2、提升客戶價值通過使用大數據分析、數據挖掘等工具和方法，企業能夠整合來自市場部門、銷售部門、服務部門的數據，從各種不同的角度全面了解自己的客戶，對客戶形象進行精準刻畫，以尋找目標客戶，制定有針對性的營銷計劃、產品組合或商業決策，提升客戶價值。

3、提升行業信息化水平。智慧城市的發展以及教育、醫療、交通、環境保護等關繫到國計民生的行業，都具有極大的信息化需求。

4、提高用戶體驗。高速的信息處理，更優質的服務，能夠更好地滿足用戶需要，使用戶能夠以最廉價的成本為生活帶來更好的便利，最大程度上提高了用戶的生活學習工作質量。

Ⅶ 對象存儲、文件存儲和塊存儲有什麼區別

對象存儲、文件存儲和塊存儲區別為：存儲設備不同、特點不同、缺點不同。

一、存儲設備不同

1、對象存儲：對象存儲的對應存儲設備為swift，鍵值存儲。

2、文件存儲：文件存儲的對應存儲設備為FTP、NFS伺服器。

3、塊存儲：塊存儲的對應存儲設備為cinder，硬碟。

二、特點不同

1、對象存儲：對象存儲的特點是具備塊存儲的高速以及文件存儲的共享等特性。

2、文件存儲：文件存儲的特點是一個大文件夾，大家都可以獲取文件。

3、塊存儲：塊存儲的特點是分區、格式化後，可以使用，與平常主機內置硬碟的方式完全無異。

三、缺點不同

1、對象存儲：對象存儲的缺點是不兼容多種模式並行。

2、文件存儲：文件存儲的缺點是傳輸速率低。

3、塊存儲：塊存儲的缺點是不能共享數據。

Ⅷ 什麼是大數據時代

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。大數據時代什麼意思?大數據概念什麼意思?大數據分析什麼意思?所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

大數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於數據的應用需求和應用水平進入新的階段。

Ⅸ 大數據是什麼概念

世界包含的多得難以想像的數字化信息變得更多更快……從商業到科學，從政府到藝術，這種影響無處不在。科學家和計算機工程師們給這種現象創造了一個新名詞：「大數據」。

所謂大數據，那到底什麼是大數據，他的來源在哪裡，定義究竟是什麼呢?

七：最後北京開運聯合給您總結一下

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

1、從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1)手握大數據，但是沒有利用好;比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2)沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它;比較典型的是IT咨詢和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3)既有數據，又有大數據思維;比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

2、未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：

1)擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益;

2)還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

大 數據是信息技術與專業技術、信息技術產業與各行業領域緊密融合的典型領域，有著旺盛的應用需求、廣闊的應用前景。為把握這一新興領域帶來的新機遇，需要不
斷跟蹤研究大數據，不斷提升對大數據的認知和理解，堅持技術創新與應用創新的協同共進，加快經濟社會各領域的大數據開發與利用，推動國家、行業、企業對於
數據的應用需求和應用水平進入新的階段。