如何正確建立大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)各行各業(yè)的企業(yè)都提供了潛力。正確使用這些大數(shù)據(jù)信息可能將增加商業(yè)價(jià)值，幫助您的企業(yè)從市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。如下是幾個(gè)企業(yè)成功應(yīng)用大數(shù)據(jù)的案例：
   大數(shù)據(jù)的例子
    汽車(chē)制造商已經(jīng)開(kāi)始使用大數(shù)據(jù)來(lái)了解汽車(chē)何時(shí)需要返回到車(chē)庫(kù)進(jìn)行維修。使用汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的數(shù)百個(gè)傳感器，可以為汽車(chē)制造商發(fā)送實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)信息，這使得制造商甚至比駕駛汽車(chē)的司機(jī)還要提前知道汽車(chē)何時(shí)會(huì)出現(xiàn)故障?？ㄜ?chē)制造商開(kāi)始使用大數(shù)據(jù)，基于實(shí)時(shí)交通條件和客戶(hù)的需求來(lái)改進(jìn)他們的路由，從而節(jié)約燃料和時(shí)間。
    零售業(yè)也開(kāi)始越來(lái)越多的使用大數(shù)據(jù)，鑒于越來(lái)越多的產(chǎn)品均有一個(gè)RFID標(biāo)簽?zāi)軒椭闶凵谈櫘a(chǎn)品，知道很少某種產(chǎn)品庫(kù)存缺貨，并及時(shí)向供貨商訂購(gòu)新產(chǎn)品。沃爾瑪便是這正確利用大數(shù)據(jù)這方面的一個(gè)很好的例子。當(dāng)零售商開(kāi)始識(shí)別他們的客戶(hù)時(shí)，就能夠更好地建立商店，更好的滿足客戶(hù)的需求。
    當(dāng)然，上述這些只是幾個(gè)淺顯的例子，大數(shù)據(jù)的可能性幾乎是無(wú)止境的。不久的將來(lái)，我們將討論在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上的最佳實(shí)踐。知道大數(shù)據(jù)能夠提供商業(yè)價(jià)值是一回事；而企業(yè)要知道如何創(chuàng)建正確的架構(gòu)則又是另一回事了。
   大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
   大數(shù)據(jù)有三個(gè)特征，使得大數(shù)據(jù)不同于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能。大數(shù)據(jù)的這三大特點(diǎn)是：
    數(shù)據(jù)量龐大：大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大，更多的時(shí)候大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量可以達(dá)到比數(shù)TB到PB級(jí)字節(jié)。
    高速度傳遞：所有這些TB和PB字節(jié)的數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)交付，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)每天都需要應(yīng)付如此高速的數(shù)據(jù)流。
   種類(lèi)繁雜：大數(shù)據(jù)比使用現(xiàn)有的商業(yè)智能中正常數(shù)據(jù)的種類(lèi)更繁雜。大數(shù)據(jù)還包括非結(jié)構(gòu)化社交數(shù)據(jù)，如Twitter或Facebook網(wǎng)的社會(huì)信息、日志文件、電子郵件等。
    根據(jù)這些特性，建立您企業(yè)的體系結(jié)構(gòu)是非常重要的。一個(gè)很好的出發(fā)點(diǎn)是以企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)。高密度數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其中包含用于當(dāng)前商業(yè)智能的儀表板。重要的是，該企業(yè)是為了之后再移動(dòng)到大數(shù)據(jù)。把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到您的企業(yè)有如下四個(gè)步驟：
    1）進(jìn)一步分析當(dāng)前的數(shù)據(jù)：從儀表板和ad-hoc查詢(xún)，到諸如空間分析和圖形分析或更高級(jí)先進(jìn)的分析。您可以專(zhuān)注于客戶(hù)忠誠(chéng)度、客戶(hù)流失率、分析本地情況（如何接近您的客戶(hù)），并開(kāi)始建立社交網(wǎng)絡(luò)（與您的客戶(hù)建立社交聯(lián)系）。這些分析將為您的企業(yè)帶來(lái)更多的商業(yè)價(jià)值。
    2）建立正確的架構(gòu)，用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的種類(lèi)和數(shù)量：這一切大數(shù)據(jù)是如何存儲(chǔ)在您的企業(yè)的。把這些原始數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，每兆字節(jié)以低成本優(yōu)化存儲(chǔ)大量低密度數(shù)據(jù)是十分重要的。這便是Hadoop本身已被證明是非常有效的。Hadoop是開(kāi)源的，與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)兼容。它集合了所有可用的數(shù)據(jù)，您可以用它來(lái)尋找新的關(guān)系和新的潛在的商業(yè)價(jià)值。
    3）為數(shù)據(jù)傳輸速度建立體系結(jié)構(gòu)：一旦您有合適的設(shè)備來(lái)存儲(chǔ)大量的不同的數(shù)據(jù)，您就可以開(kāi)始實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)。例如如果您有數(shù)據(jù)流從傳感器傳輸而來(lái)，存儲(chǔ)在Hadoop，您想看看正在發(fā)生的事件，并需要確定是否需要采取行動(dòng)。您可以使用一切歷史數(shù)據(jù)，以確定在實(shí)時(shí)條件下進(jìn)行預(yù)期（預(yù)測(cè)分析），您可以創(chuàng)建模型反應(yīng)發(fā)生模式。如果您已經(jīng)建立了一個(gè)智能的基礎(chǔ)設(shè)施，您將能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)事件，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的決策。
    4）開(kāi)始探索新的模式：利用所有可用的數(shù)據(jù)，您可以在您的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的模式。從Hadoop與其他可用的數(shù)據(jù)匯總數(shù)據(jù)相匹配。有不同的大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司開(kāi)發(fā)的工具，在這個(gè)平臺(tái)上分析，可以幫助您可視化，尋求新的關(guān)系。我們的目標(biāo)是找到您要解決的下一個(gè)問(wèn)題，最大限度地幫助您從數(shù)據(jù)中獲取商業(yè)價(jià)值。
    正確發(fā)展大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可謂是一個(gè)挑戰(zhàn)，同時(shí)可能成本是相當(dāng)昂貴的。然而，結(jié)果必將物超所值的讓您成功收回投資。