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大數據平臺的八大特征_數據分析師
2014-11-24
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大數據平臺的八大特征_數據分析師


最火的是什么?無疑莫過于大數據。對于大多數企業，隨著互聯網、移動互聯網以及企業自身應用系統的普及，企業的數據正呈現前所未有的快速增長，特別是非結構化數據，如視頻、圖片、微博碎片化數據等給企業帶來很大挑戰。
　　IDC的研究表明，2009～2020年，全球數字信息量將實現44倍的增長，其中需要管理的文件數將增加67倍，總存儲容量將增長30倍。企業在PB級甚至EB級的數據中尋找相關信息無異于大海撈針，制訂信息驅動決策的成本和復雜性將與日俱增。
　　在這個數據量爆炸式增長的大數據時代，面對日益增長的非結構化和多結構化數據洪流的沖擊，企業如何管理、分析數據，發掘數據價值并形成洞察力，已經成為企業提升競爭力的關鍵因素。當前大數據的顯著特征、大數據平臺應該具備的技術特征，以及大數據解決方案技術路線及趨勢有： 
大數據的五大顯著特征
　　從總體趨勢來看，大數據與傳統數據相比具有以下顯著特點：
　　第一、數據規模;
　　第二、數據類型;
　　第三、數據處理能力;
　　第四、數據的分析方式;
　　第五、數據的投資成本。
　　這五方面是企業用戶特別關注的關鍵因素。而在技術發展路線方面目前大數據的技術發展路線主要分為兩大類：
　　第一、以Teradata為代表，在RDBMS上面引入MapReduce構建大數據分析平臺。它的優勢是既可以借鑒MapReduce過程并行機制的優勢，同時也發揮已有MPP數據倉庫并行處理的能力。
　　另外，這種類型的產品已經經過多年的實踐驗證。比如MySpace、AT &T等都在使用Teradata Aster平臺，而且商用化程度比較高，已經成為標準化的產品。
　　第二、開源大數據技術路線。目前兩個比較有代表性的方案就是Cloudera和Hortonworks，而國內也有服務商開始嘗試走開源大數據技術路線。
　　不同的服務商進行針對性論證以后，分別選擇了不同的技術線路路徑。例如Teradata選擇了Aster路線，而有些服務商則選擇了開源路線?？傮w來看，大數據市場的競爭還是比較激烈的。
　　企業級大數據平臺八大特征
　　從大數據未來發展來看，大數據分析規模勢必會達到PB級，這種大規模數據趨勢對于Teradata來講更多是機遇。據了解，Teradata目前在國內已
經有部分客戶的數據規模超過PB級，都已經邁入了PB級時代。但是，目前的大數據分析更多還是專注于企業內的結構化數據，未來移動互聯網分析的數據、電子渠道數據也會融合到大數據分析的范疇之內。
　　對企業來講，他們逐步開始了大數據認識的觀念轉變，即由過去數據分析層面逐漸向數據資產的角度演變。李向前認為，過去數據分析是要挖掘結構化數據的價值，探索用戶的行為特征。而未來，企業會把數據當作資產，可以向企業內部或者外部的各個部門，以及外部企業或第三方公司提供分析服務。
　　企業既然把數據作為重要的資產來管理，就需要對數據資產進行有效性的劃分。厘清有效資產，借助于大數據分析平臺，去驗證數據帶來的價值。
　　據了解，Teradata一直主張所有系統的建設都以業務價值為驅動，同時也建議用戶首先在大數據平臺上進行探索，先看清楚它能產生的價值，然后再考慮用什么樣技術去擴展業務支撐的領域。這說明，Teradata的理念與大數據的理念是一致的。
　　對于企業級用戶來講，首先是要滿足業務需求，其次只有當大數據平臺具備以下八大技術特征，才能夠符合企業級用戶的需求。
　　第一、標準性
　　它應該支持多個SI都可以做開發，而不應該受到限制。
　　第二、易用性
　　使用要簡單，不改變業務的使用習慣，避免冗長的開發過程耽誤營銷時機。
　　第三、易管理
　　大數據系統的規?？赡苓_到成千上百個節點，規?？赡芏荚赑B級以上。管理系統的挑戰就更高，就需要提供集中的、便捷的管理方式，確保IT人員或者開發人員非常容易地管理系統。
　　第四、高可用性
　　如磁盤故障、網絡故障、服務器故障等都有可能影響大數據平臺的穩定性或者連續性。
　　第五、成熟性
　　采用商用化的成熟產品，而不是每天一個版本去升級，沒有辦法滿足應用需要。
　　第六、高效性
　　現在主流的大數據分析都用到MapReduce技術，在MPP基礎上，能夠引入MapReduce做到過程的并行化，以實現更高的效率。
　　第七、互通性
　　企業內部搭建企業級數據倉庫，在引入大數據分析平臺后，如何形成合力滿足企業分析的能力?這就需要做到兩個平臺互通，要能做到接入全局數據可用，做到數據的透明訪問。例如，訪問大數據分析平臺就可以透明地訪問到原有企業級數據倉庫平臺的數據。
　　第八、安全性
　　隨著數據安全提高到更高的層面，必須做到敏感數據的安全管控，包括個人身份信息、地址信息等隱私或者敏感信息，在大數據分析平臺也應該具備這樣的能力。
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