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大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的影響
2015-10-08
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大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的影響


目前，多數(shù)企業(yè)已建成一體化企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中心平臺(tái)，能夠滿足日常業(yè)務(wù)的需求，但大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)交換能力、數(shù)據(jù)展現(xiàn)能力以及數(shù)據(jù)挖掘能力都提出了更高的要求，大數(shù)據(jù)對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心提出了新的挑戰(zhàn)。

1、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重要性越來(lái)越大

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)一般來(lái)源于用戶通過(guò)個(gè)人電腦、移動(dòng)終端、POS機(jī)等常規(guī)渠道生成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)類型多樣化，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，且增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些通過(guò)傳感器、監(jiān)測(cè)儀、機(jī)讀儀器等機(jī)器設(shè)備產(chǎn)生的天氣、位置、音頻、文本等海量復(fù)雜數(shù)據(jù)越來(lái)越多，企業(yè)開(kāi)始使用這些數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品、提高效率、尋找缺陷，其數(shù)據(jù)的重要性將會(huì)越來(lái)越大。

2、數(shù)據(jù)的時(shí)效性要求越來(lái)越高

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)更新周期基本為日、周、月，輔以少量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新，商務(wù)智能也基本以日、周、月、季度和年為時(shí)間維度的靜態(tài)數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)的處理速度和數(shù)據(jù)的時(shí)效性提出了更高要求，而當(dāng)今社會(huì)日益加劇的商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)讓每個(gè)企業(yè)都希望能通過(guò)實(shí)時(shí)分析報(bào)表和結(jié)果數(shù)據(jù)來(lái)隨時(shí)掌握企業(yè)運(yùn)營(yíng)狀況，并迅速作出決策和判斷。以電力電量平衡測(cè)算為例，需要實(shí)時(shí)采集電網(wǎng)數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)分析、實(shí)時(shí)計(jì)算，快速測(cè)算結(jié)果，并反饋至電力調(diào)度部門進(jìn)行有序用電執(zhí)行預(yù)案的實(shí)時(shí)決策，如果相關(guān)數(shù)據(jù)獲取不及時(shí)則會(huì)大大影響調(diào)度部門對(duì)有序用電的分析和決策。

3、大數(shù)據(jù)改變數(shù)據(jù)分析模式

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析為主，業(yè)務(wù)分析更是以被動(dòng)式信息接受為主。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，隨著數(shù)據(jù)的累積和增加，可做的分析和對(duì)比也越來(lái)越多。通過(guò)對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而揭示數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系、模式和趨勢(shì)；通過(guò)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的融合關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)文本分析、數(shù)據(jù)挖掘、圖形分析、空間分析等數(shù)據(jù)分析模式，為決策者提供不同角度不同形式的分析判斷依據(jù)。

4、大數(shù)據(jù)影響信息基礎(chǔ)架構(gòu)

目前電力企業(yè)數(shù)據(jù)中心主要以Unix為代表的操作系統(tǒng)服務(wù)器硬件平臺(tái)、以O(shè)racle關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為代表的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)和以BW（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，Business Warehouse） ,BO（業(yè)務(wù)對(duì)象，Business Object）為代表的企業(yè)級(jí)商務(wù)智能分析平臺(tái)組成。隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的勢(shì)頭，大量部署的傳感器、監(jiān)視器、智能交互終端等設(shè)備都可以成為數(shù)據(jù)來(lái)源，并且其數(shù)據(jù)量大大超過(guò)了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，分布式處理的軟件框架使得XgG服務(wù)器開(kāi)始大行其道，列存儲(chǔ)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL存儲(chǔ)、流計(jì)算等技術(shù)將成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理的主流技術(shù)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心商務(wù)智能專注單一數(shù)據(jù)集的分析處理，這造成了不同類型數(shù)據(jù)之間的割裂。而大數(shù)據(jù)分析聚合多個(gè)數(shù)據(jù)集，注重不同類型數(shù)據(jù)的融合集成與關(guān)聯(lián)分析，是一種綜合關(guān)聯(lián)性分析。因此，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心分析處理架構(gòu)已無(wú)法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的分析要求。

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