
大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略需要數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)作出的改變有哪些
為大數(shù)據(jù)選擇新的硬件、存儲和其它數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,這是IT專業(yè)人員們所面臨的新挑戰(zhàn)。推行大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的壓力往往來自高層,因為管理者相信,能有效運用數(shù)據(jù)的企業(yè)將比落后者具備更大優(yōu)勢。大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略需要數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)作出的改變主要有五點:
一、圍繞大數(shù)據(jù)選擇存儲
在成功的大數(shù)據(jù)策略下,企業(yè)可以將來自內(nèi)部的高質(zhì)量數(shù)據(jù)與Hadoop挖掘自多個云供應(yīng)商的低質(zhì)量數(shù)據(jù)進行整合。這也就改善了業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的質(zhì)量,讓分散在各地的數(shù)據(jù)能組織成為具備一致和及時性的大數(shù)據(jù)資源。
大數(shù)據(jù)正在改變中央數(shù)據(jù)倉儲和松耦合數(shù)據(jù)集市的決策基礎(chǔ),后者的存儲庫規(guī)模要小得多,既可以替代中央數(shù)據(jù)倉庫,也可以成為中央數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)源。隨著各地辦事機構(gòu)或者國際子公司的增加,中央管理層在業(yè)務(wù)線擴大的同時更需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來維持管控力度,避免權(quán)力的分散。
二、支持大數(shù)據(jù)的硬件
大數(shù)據(jù)導致的存儲需求量每年都將增長60%至80%.鑒于這種快速增長和當前的成本限制,IT采購者應(yīng)選擇在可擴展性和存儲速度上最具成本效益的硬件。類似大型機的向上擴展體系結(jié)構(gòu)重新興起,因為它們能夠經(jīng)濟高效地擴展,降低總體擁有成本。同樣,在提升性能方面,固態(tài)硬盤(SSD)和固態(tài)卡帶都比傳統(tǒng)磁盤做得更好。
三、大數(shù)據(jù)分析和報告能力
雖然嵌入式分析工具已經(jīng)可以利用報告和自動優(yōu)化功能改善業(yè)務(wù)流程,但大數(shù)據(jù)再次改變了分析規(guī)則。例如,和傳統(tǒng)上對單個客戶進行主要行為分析洞察相比,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略能為每個客戶創(chuàng)建一個迭代和洞察分析線程,讓公司能跟蹤客戶并更好地維持與所有客戶的長期關(guān)系。
典型的大數(shù)據(jù)分析從業(yè)人員被稱為數(shù)據(jù)科學家,和常規(guī)的IT主管不同,他們更可能同時擔任CMO。然而,IT專業(yè)人員必須明白他們公司的大數(shù)據(jù)策略對數(shù)據(jù)科學家的工作產(chǎn)生的影響。
四、利用SSD的存儲分層策略
存儲成本很高,而且越快的存儲也就越昂貴。最重要的是,大數(shù)據(jù)要求存儲同時提供大容量和“大”性能。存儲分層在存儲資源池中提供多種成本/性能選項,從昂貴的高性能固態(tài)存儲到傳統(tǒng)的串行SCSI(SAS)磁盤存儲,這些選項的組合降低了總擁有成本。在主內(nèi)存和磁盤之間增加一個固態(tài)層將有助于將大數(shù)據(jù)任務(wù)的性能維持在高位,而且不會引起存儲成本失控。
SSD的用量應(yīng)遵從“90-10”的存儲分層規(guī)則:成本和速度的最佳組合比例是:使用大約10%的SSD和90%的機械硬盤。這一策略讓IT公司用僅增加10%成本的代價就能獲得90%以上的性能提升。主內(nèi)存和SSD的容量比例也遵從同樣的規(guī)則。
五、企業(yè)中的Hadoop
Hadoop為數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用提供“緊貼著”MapReduce文件系統(tǒng)處理程序框架的分布式文件系統(tǒng)。此文件系統(tǒng)支持針對富文本數(shù)據(jù)的并行事務(wù)擴展,例如社交媒體數(shù)據(jù)。許多IT公司通過在企業(yè)內(nèi)創(chuàng)建自己的Hadoop版本來解決從Web獲取Hadoop數(shù)據(jù)源的問題。然而,缺乏專業(yè)知識是一種挑戰(zhàn):精通這種發(fā)展中的 Web數(shù)據(jù)管理框架的專業(yè)和藝術(shù)的IT管理人員猶如鳳毛麟角。
組織開發(fā)他們自己的數(shù)據(jù)管理工具時應(yīng)該留意,如IBM、Oracle和EMC 的這些主要供應(yīng)商,往往既提供專有產(chǎn)品用于訪問Hadoop數(shù)據(jù),也可進行定制開發(fā),讓IT公司不需要專門的數(shù)據(jù)歸納措施就能訪問需要的數(shù)據(jù)。如果您決定搭建自己的數(shù)據(jù)平臺,供應(yīng)商也提供整合服務(wù),使Hadoop更貼合現(xiàn)有IT資源來高效運作。
每個公司圍繞大數(shù)據(jù)的相關(guān)決策都會有所不同。請記住,隨著圍繞大數(shù)據(jù)的技術(shù)演變,大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也應(yīng)當及時調(diào)整,與時俱進。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10