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數據價值欲實現 大數據分析處理技術成關鍵
2015-09-28
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數據價值欲實現 大數據分析處理技術成關鍵


大數據的價值開始日益受到重視，人們對大數據處理的實時性和有效性的要求也在不斷提高。現在對大數據的應用己經不局限于BI(商業(yè)智能)領域，在公共服務、科學研究等各方面，大數據也都在發(fā)揮著巨大的影響力，而且應用面要寬得多。
 
大數據對技術提出高要求
 
大數據處理首先是獲取和記錄數據;其次是完成數據的抽取、清潔和標注以及數據的整合、聚集和表達等重要的預處理或處理(取決于實際問題)工作;再次需要一個完整的數據分析步驟，通常包括數據過濾、數據摘要、數據分類或聚類等預處理過權最后進入分析階段，在這個階段，各種算法和計算工具會施加到數據上，以求能得到分析者想要看到的或者可以進行解釋的結果。
 
涉及到龐大的數據量，這一整套處理流程在各個不同階段都會對傳統(tǒng)的技術手段提出挑戰(zhàn)。比如，海量的網絡化設備、海量的在線用戶、不間斷的網絡聯接，都在時刻生成大量的、多格式的內容數據和狀態(tài)信息，這些經由各種客戶端(網頁、應用或是傳感器等)采集而來的信息數據，連同成千上萬的訪問和操作請求，會以高并發(fā)的方式向系統(tǒng)服務器施加壓力。
 
認識大數據和云計算
 
大數據的意義并不在于大容量、多樣性等特征，而在于我們如何對數據進行管理和分析，以及因此而發(fā)掘出的價值。如果在分析處理上缺少相應的技術支撐，大數據的價值將無從談起。
 
具體到企業(yè)而言，處于大數據時代的經營決策過程已經具備了明顯的數據驅動特點，這種特點給企業(yè)的IT系統(tǒng)帶來的是海量待處理的歷史數據、復雜的數學統(tǒng)計和分析模型、數據之間的強關聯性以及頻繁的數據更新產生的重新評估等挑戰(zhàn)。這就要求底層的數據支撐平臺具備強大的通訊(數據流動和交換)能力、存儲(數據保有)能力以及計算(數據處理)能力，從而保證海量的用戶訪問、高效的數據采集和處理、多模式數據的準確實時共享以及面對需求變化的快速響應。
 
傳統(tǒng)的處理和分析技術在這些需求面前開始遭遇瓶頸，而云計算的出現，不僅為我們提供了一種挖掘大數據價值使其得以凸顯的工具，也使大數據的應用具有了更多可能性。
 
云計算包含兩方面的內容;服務和平臺，所以云計算既是商業(yè)模式，也是計蕎模式。比如美國加州大學伯克利分校在一篇關于云計算的報告中，就認為云計算既指在互聯網上以服務形式提供的應用。也指在數據中心里提供這些服務的硬件和軟件。
 
就目前技術發(fā)展來看，云計算以數據為中心，以虛擬化技術為手段來整合服務器、存儲、網絡、應用等在內的各種資源，并利用SOA架構為用戶提供安全、可靠、便捷的各種應用數據服務;它完成了系統(tǒng)架構從組件走向層級然后走向資源池的過程，實現IT系統(tǒng)不同平臺(硬件、系統(tǒng)和應用)層面的“通用”化，打破物理設備障礙，達到集中管理、動態(tài)調配和按需使用的目的。
 
借助“云”的力量，可以實現對多格式、多模式的大數據的統(tǒng)一管理、高效流通和實時分析，挖掘大數據的價值，發(fā)揮大數據的真正意義。

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