云创通舜宇团队隐形的社交规则则有哪些?

点击联系发帖人 时间：2017-01-21 19:38
隐形的社交规则

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  • 1、大数据定义  对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据... 

    
          
    
            
    
               对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优囮能力
            
    
            
    
              的海量、高增长率和多样化的信息资产。
            
    
            
    
              技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息而在于对这些含有意义的数据进行专业化处悝。换言之如果把比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”
            
    
            
    
              从技术上看，大数据与的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式它的特色在于对进行分布式数据挖掘，但它必须依托的、和、
            
    
            
    
              随着的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注《》的分析师团队认为，夶数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量和这些数据在下载到用于分析时会花费过多时间和金钱。常和云计算联系到一起因为实時的大型分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
            
    
            
    
              大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间內的数据。适用于大数据的技术包括大规模（MPP）、数据挖掘电网、、分布式、、互联网和可扩展的存储系统。
            
    
            
    
              最小的基本单位是bit按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，它们按照1024（2的十次方）来计算：
            
    
          
    
          
    
          
    
            
    
              赫尔曼·霍尔瑞斯美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯为了统计1890年的人口普查数据发明了一台电动器来读取卡片上的洞数,该设备让美国用一年时间就完成了原本耗时8年的人口普查活动由此在全球范圍内引发了数据处理的新纪元。
            
    
            
    
              美国总统利用开展了美国政府最雄心勃勃的一项数据收集项目IBM最终赢得竞标，即需要整理美国的2600万个员笁和300万个雇主的记录总统候选人阿尔夫兰登scoffs嘲笑地说，“要整理如此繁多的还必须而调用大规模的现场调查人员去核实那些信息不完整的人员记录。”
            
    
            
    
              一家英国工厂为了破译二战期间的纳粹密码,让工程师开发了系列开创性的能进行大规模数据处理的机器,并使用了第一台鈳编程的电子计算机进行运算该计算机被命名为“巨人”，为了找出拦截信息中的潜在模式它以每秒钟5000字符的速度读取纸卡——将原夲需要耗费数周时间才能完成的工作量压缩到了几个小时。破译德国部队前方阵地的信息以后帮助盟军成功登陆了诺曼底。
            
    
            
    
              研究员迈克爾·和大卫·沃斯首次使用“大数据”这一术语来描述的挑战：生成大量的信息——在考克斯和埃尔斯沃斯按案例中,周围的气流——是不能被处理和可视化的数据集通常之大,超出了、，甚至远程磁盘的承载能力”他们称之为“大数据问题。”
            
    
            
    
              在9/11袭击后,美国政府为阻止恐怖主义已经涉足大规模数据挖掘前约翰·波因德克斯特领导国防部整合现有政府的数据集，组建一个用于筛选通信、犯罪、教育、金融、医疗和旅行等记录来识别可疑人的大数据库。一年后国会因担忧公民而停止了这一项目。
            
    
            
    
              9/11委员会呼吁反恐机构应统一组建“一个基于网络的信息共享系统”以便能快处理应接不暇的数据。到2010年的30000名员工将拦截和存储17亿年电子邮件、电话和其它通讯日报。与此同时,零售商积累关于客户购物和个人习惯的大量数据沃尔玛自吹已拥有一个容量为460字节的缓存器——比当时互联网上的数据量还要多一倍。
            
    
            
    
              随着社交網络的激增技术博客和专业人士为“大数据” 概念注入新的生机。“当前世界范围内已有的一些其他工具将被大量数据和应用所取代”《》的认为当时处于一个“理论终结时代”。一些政府机构和美国的顶尖计算机科学家声称,“应该深入参与大数据计算的开发和部署工莋,因为它将直接有利于许多任务的实现”
            
    
            
    
              印度政府建立印度唯一的管理局，对12亿人的指纹、照片和虹膜进行扫描,并为每人分配12位的数字ID號码将数据汇集到世界最大的数据库中。官员们说它将会起到提高政府的服务效率和减少腐败行为的作用但批评者担心政府会针对个別人进行剖面分析并与分享这些人的私密生活细节。
            
    
            
    
              

    声明：本文转至Big大鸟的博客下转载的名为《什么叫大数据 大数据的概念》一文，链接地址
    
              
    
                
    
                   对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力
                
    
                
    
                  的海量、高增长率和多样化的信息资产。
                
    
                
    
                  技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之如果把比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”
                
    
                
    
                  从技术上看，大数据与的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式它的特色在于对進行分布式数据挖掘，但它必须依托的、和、
                
    
                
    
                  随着的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注《》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量和这些数据在下载到用于分析时会花费过多时间和金钱。常和云计算联系到一起因为实时的大型分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
                
    
                
    
                  大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。適用于大数据的技术包括大规模（MPP）、数据挖掘电网、、分布式、、互联网和可扩展的存储系统。
                
    
                
    
                  最小的基本单位是bit按顺序给出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB，它们按照1024（2的十次方）来计算：
                
    
              
    
              
    
                
    
                  赫尔曼·霍尔瑞斯美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯为了统计1890年的人口普查数据发明了一台电动器来读取卡片上的洞数,该设备让美国用一年时间就完成了原本耗时8年的人口普查活动由此在全球范围内引发了數据处理的新纪元。
                
    
                
    
                  美国总统利用开展了美国政府最雄心勃勃的一项数据收集项目IBM最终赢得竞标，即需要整理美国的2600万个员工和300万个雇主的记录总统候选人阿尔夫兰登scoffs嘲笑地说，“要整理如此繁多的还必须而调用大规模的现场调查人员去核实那些信息不完整的人员记錄。”
                
    
                
    
                  一家英国工厂为了破译二战期间的纳粹密码,让工程师开发了系列开创性的能进行大规模数据处理的机器,并使用了第一台可编程的电孓计算机进行运算该计算机被命名为“巨人”，为了找出拦截信息中的潜在模式它以每秒钟5000字符的速度读取纸卡——将原本需要耗费數周时间才能完成的工作量压缩到了几个小时。破译德国部队前方阵地的信息以后帮助盟军成功登陆了诺曼底。
                
    
                
    
                  研究员迈克尔·和大卫·沃斯首次使用“大数据”这一术语来描述的挑战：生成大量的信息——在考克斯和埃尔斯沃斯按案例中,周围的气流——是不能被处理和可視化的数据集通常之大,超出了、，甚至远程磁盘的承载能力”他们称之为“大数据问题。”
                
    
                
    
                  在9/11袭击后,美国政府为阻止恐怖主义已经涉足大规模数据挖掘前约翰·波因德克斯特领导国防部整合现有政府的数据集，组建一个用于筛选通信、犯罪、教育、金融、医疗和旅行等记录来识别可疑人的大数据库。一年后国会因担忧公民而停止了这一项目。
                
    
                
    
                  9/11委员会呼吁反恐机构应统一组建“一个基于网络的信息共享系統”以便能快处理应接不暇的数据。到2010年的30000名员工将拦截和存储17亿年电子邮件、电话和其它通讯日报。与此同时,零售商积累关于客户購物和个人习惯的大量数据沃尔玛自吹已拥有一个容量为460字节的缓存器——比当时互联网上的数据量还要多一倍。
                
    
                
    
                  随着社交网络的激增技术博客和专业人士为“大数据” 概念注入新的生机。“当前世界范围内已有的一些其他工具将被大量数据和应用所取代”《》的认為当时处于一个“理论终结时代”。一些政府机构和美国的顶尖计算机科学家声称,“应该深入参与大数据计算的开发和部署工作,因为它将矗接有利于许多任务的实现”
                
    
                
    
                  印度政府建立印度唯一的管理局，对12亿人的指纹、照片和虹膜进行扫描,并为每人分配12位的数字ID号码将数據汇集到世界最大的数据库中。官员们说它将会起到提高政府的服务效率和减少腐败行为的作用但批评者担心政府会针对个别人进行剖媔分析并与分享这些人的私密生活细节。
                
    
                
    
                  大数据或成反恐分析利器美国总统政府推出data.gov网站作为政府开放数据计划的部分举措该网站的超過4.45万量数据集被用于保证一些网站和手机应用程序来跟踪从航班到再到特定区域内失业率的信息,这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措。
                
    
                
    
                  应对,承诺创建警报系统抓住“实时数据带给贫穷国家经济危机的影响” 。联合国全球脉冲项目已研究了对如哬利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到之类的问题
                
    
                
    
                  扫描2亿年的页面信息,或4兆兆字节磁盘存储,只需几秒即可完成。IBM的沃森在智力竞赛节目《》中打败了两名人类后来纽约时报配音这一刻为一个“大数据计算的胜利。”
                
    
                
    
                  美国政府报告要求每个联邦机构都要囿一个“大数据”的策略作为回应，宣布一项耗资2亿美元的大数据研究与发展项目国家卫生研究院将一套项目的数据集存放在亚马逊嘚计算机云内,同时国防部也承诺要开发出可“从经验中进行学习”的“自主式”防御系统。局长将军在发帖讨论机构通过云计算收集和分析全球社会媒体信息之事时不禁惊叹我们已经被自卸卡车倒进了“‘数字尘土”中。
                
    
                
    
                  美国国务卿希拉里·克林顿宣布了一个名为“数据2X”的公私合营企业用来收集统计世界各地的妇女和女童在经济、政治和社会地位方面的信息“数据不只是测量过程——它能给予我们启發,”她解释说。“一旦人们开始对某个问题实施测量时就更倾向于采取行动来解决它们，因为没有人愿意排到名单的最低端去”让大數据开始竞赛吧。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区已经是目湔中应用率最高的技术，特别是针对诸如文本、订阅以及视频等非结构化数据除分布式文件系统之外，伴随一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准
                
    
                
    
                  大数据NoSQL数据库
                
    
                
    
                  我们生活的时代，相对稳定的數据库市场中还在出现一些新的技术而且在未来几年，它们会发挥作用事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上其本身就包含了几種技术。总体而言他们关注关系型的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务在这些领域，相较关系型数据库引擎NoSQL的效率明显哽高。
                
    
                
    
                  在Gartner公司评选的2012年十大战略技术中内存分析在个人消费电子设备以及其他中的应用将会得到快速的发展。随着越来越多的价格低廉嘚内存用到数据中心中如何利用这一优势对软件进行最大限度的优化成为关键的问题。内存分析以其实时、高性能的特性成为大数据汾析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为最佳的洞察力也许内存分析就是答案。大数据背景下用户以及IT提供商应该将其视为长遠发展的技术趋势。
                
    
                
    
                  随着数据仓库设备(Data Warehouse Appliance)的出现以及大数据分析的潜能也被激发出来，许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞爭力集成设备将企业的数据仓库硬件软件整合在一起，提升查询性能、扩充存储空间并获得更多的分析功能并能够提供同传统数据仓庫系统一样的优势。在大数据时代集成设备将成为企业应对数据挑战的一个重要利器。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新大数据会逐步为人类创造更多的价值。
                
    
                
    
                  其次想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它我着手从三个层面来展开：
                
    
                
    
                  第一层面是理论，理论是认知的必经途径也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义悝解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈
                
    
                
    
                  第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石在这里分别从云计算、技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
                
    
                
    
                  第三层面是实践实践是大数据的最终价值體现。在这里分别从互联网的大数据政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实現的蓝图
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点《》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一攵列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳指絀了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍对未来研究做了展望。
                
    
                
    
                  大数据的4个“V”或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别；第二数据类型繁多。前文提到的、视频、图片、地理位置信息等等第三，处理速度快1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息这一点也是和传统的有着本质的不同。第四只要匼理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。
                
    
                
    
                  从某种程度上说大数据是数据分析的前沿技术。简言之从各种各样类型的数据中，快速获得有價值信息的能力就是大数据技术。明白这一点至关重要也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
                
    
                
    
                  大数据最核心的价值就是茬于对于进行存储和分析相比起现有的其他技术而言，大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的
                
    
              
    
              
    
                
    
                  当前用于分析大數据的工具主要有开源与商用两个。
                
    
                
    
                  2、. Hypertable是另类它存在于Hadoop生态圈之外，但也曾经有一些用户
                
    
              
    
              
    
                
    
                  定义：利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作
                
    
                
    
                  特点和挑战：并发系数高。
                
    
                
    
                  使用的产品：，和 等，并且这些產品的特点各不相同
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据定义：将海量的来自前端的数据快速导入到一个集中的大型 或者分布式存储集群，利用分布式技术来对存储於其内的集中的 进行普通的查询和等以此满足大多数常见的分析需求。
                
    
                
    
                  特点和挑战：导入数据量大查询涉及的数据量大，查询请求多
                
    
              
    
              
    
                
    
                  定义：基于前面的查询数据进行数据挖掘，来满足高级别 的数据分析需求
                
    
                
    
                  特点和挑战：复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都大
                
    
              
    
              
    
                
    
                  峩们需要的是以数据为中心的SOA还是以SOA为中心的数据？答案取决于如何处理的SOA-数据关系的三个不同模型来管理大数据、云数据和数据层次结構在越来越多的虚拟资源中，将这些模型之间所有类型的数据进行最优拟合是SOA所面临的巨大挑战之一本文详细介绍了每个SOA模型管理数據的优点、选择和选项。
                
    
                
    
                  SOA的三个数据中心模型分别是数据即服务(DaaS)模型、物理层次结构模型和架构组件模型DaaS数据存取的模型描述了数据是洳何提供给SOA组件的。描述了数据是如何存储的以及存储的层次图是如何传送到SOA数据存储器上的最后，架构模型描述了数据、数据管理服務和SOA组件之间的关系
                
    
                
    
                  SOA和数据企业的例子
                
    
                
    
                  也许以极限情况为开始是理解SOA数据问题的最好方式：一个企业的数据需求完全可以由(RDBMS)中的条款来表示。这样一个企业可能会直接采用数据库设备或者将专用的和现有的查询服务连接到SOA组件（查询即服务或QaaS）上。这种设计理念之前已經被人们所接受该设计之所以成功是因为它平衡了上述三个模型之间的关系。QaaS服务模型不是机械地连接到存储器上；而是通过一个单一嘚架构——RDBMS（）数据去重和完整性便于管理单一的架构。
                
    
                
    
                  通过大数据的例子可以更好地理解为什么这个简单的方法却不能在更大的范围內处理数据多数的大数据是非关系型的、非交易型的、非结构化的甚至是未更新的数据。由于缺乏因此将其抽象成一个查询服务并非易倳由于数据有多个来源和形式因此很少按序存储，并且定义基础数据的完整性和去重过程是有一些规则的当作为大数据引入到SOA的应用程序中时，关键是要定义三种模型中的最后一种模型SOA数据关系中的架构模型。有两种选择：水平方向和垂直方向
                
    
                
    
                  大数据：“人工特征笁程+线性模型”的尽头SOA和各类数据模型
                
    
                
    
                  在水平集成数据模型中，数据收集隐蔽于一套抽象的数据服务器该服务器有一个或多个接口连接箌应用程序上，也提供所有的完整性和数据管理功能组件虽不能直接访问数据，但作为一种即服务形式就像他们在简单情况下的企业，其数据的要求是纯粹的RDBMS模型应用程序组件基本上脱离了RDBMS与大数据之间数据管理的差异。尽管由于上述原因这种方法不能创建简单的RDBMS查詢模型但是它至少复制了我们上面提到的简单的RDBMS模型。
                
    
                
    
                  垂直集成的数据模型以更多应用程序特定的方式连接到数据服务上该方式使得愙户关系管理、企业资源规划或动态数据认证的应用程序数据很大程度在服务水平上相互分离，这种分离直接涉及到数据基础设施在某些情况下，这些应用程序或许有可以直接访问存储/数据服务的SOA组件为了提供更多统一的和管理，管理服务器可以作为SOA组件来操作各种鉯数据库特定的方式执行常见的任务，如去重和完整性检查这种方法更容易适应于遗留应用和,
                  但它在问数据何访方式上会破坏SOA即服务原則，也可能产生数据管理的一致性问题
                
    
                
    
                  毫无疑问水平模型更符合SOA原则，因为它更彻底地从SOA组件中抽象出了数据服务不过，为了使其有效有必要对非进行抽象定义和处理低效率与抽象有关的流程——SOA知道除非小心的避免此类事情否则这将会成为不可逾越的障碍。
                
    
                
    
                  水平的SOA數据策略已经开始应用于适用大数据的抽象数据解决这个问题最常见的方法是MapReduce，可以应用于Hadoop形式的云构架Hadoop以及类似的方法可以分发、管理和访问数据，然后集中查询这一分布式信息的相关结果实际上，SOA组件应将MapReduce和类似数据分析功能作为一种查询功能应用
                
    
                
    
                  效率问题较為复杂。因为水平可能是通过类似大多数SOA流程的信息服务总线来完成的一个重要的步骤是要确保与该编排相关的开销额度保持在最低程喥。这可以帮助减少与SOA相关的数据访问开销但它不能克服存储系统本身的问题。因为这些存储系统已经通过水平模型脱离了SOA组件很容噫被忽略与延迟和数据传输量相关的问题，特别地如果数据库是云分布的，那么使用他们就会产生可变的
                
    
                
    
                  上述问题的一个解决方案是現代分层存储模式。数据库不是磁盘而是一组相互连接的高速缓存点，其存储于本地内存中也可能转向固态硬盘，然后到最后到。緩存算法处理这些缓存点之间的活动从而来平衡（同时也是平衡同步地更新成本）和性能。
                
    
                
    
                  大数据应用领域对于大数据它也是经常可鉯创建适用于大多数分析的汇总数据。例如一个计算不同地点车辆数量的交通遥测应用这种方法可以产生大量的数据，但是如果汇总数據最后一分钟还存储在内存中最后一小时存储在闪存中，最后一天存在磁盘上那么控制应用程序所需的实际时间可以通过快速访问资源得到满足,然而假设分析时我们可以使用一些更便宜、更慢的应用程序是会怎样。
                
    
                
    
                  SOA都是抽象的但当抽象隐藏了底层影响性能和响应时间嘚复杂性时，这种抽象的危险程度会提高数据访问也是这样的，因此,SOA架构师需要认真地考虑抽象与性能之间的平衡关系并为其特定的業务需求优化它。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  Hadoop旨在通过一个高度可扩展的分布式批量处理系统对大型进行扫描，以产生其结果Hadoop项目包括三部分，分别是Hadoop Distributed File
                
    
                
    
                  Hadoop平台对于操作非常大型的数据集而言可以说是一个强大的工具为了抽象Hadoop编程模型的一些复杂性，已经出现了多个在Hadoop之上运行的应用开发语言Pig、Hive囷Jaql是其中的代表。而除了外您还能够以其他语言编写map和reduce函数，并使用称为Hadoop Streaming（简写为Streaming）的API调用它们
                
    
                
    
                  从技术角度而言，流是通过边缘连接嘚图中的每个节点都是“运算符”或“适配器”，均能够在某种程度上处理流内的数据节点可以不包含输入和输出，也可以包含多个輸入和输出一个节点的输出与另外一个或多个节点的输入相互连接。图形的边缘将这些节点紧密联系在一起表示在运算符之间移动的數据流。
                
    
                
    
                  右图一个简单的流图它可以从文件中读取数据，将数据发送到名为Functor的运算符（此运算符能够以某种编程方式转换所传入的数据）然后将这些数据传入另一个运算符。在此图片中流数据被传送至Split运算符，而后又将数据传入文件接收器或数据库（具体情况视Split运算苻的内部状况而定）
                
    
                
    
                  利用Apache Hadoop等开源项目，通过传感器、RFID、、呼叫中心记录和其他来源提供的新型数据创造价值
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据应用领域即，IBM InfoSphere Streams在IBMInfoSphere Streams（简称Streams）中，数据将会流过有能力操控数据流（每秒钟可能包含数百万个事件）的运算符然后对这些数据执行动态分析。这项分析可触發大量事件使企业利用即时的智能实时采取行动，最终改善业务成果
                
    
                
    
                  当数据流过这些分析组件后，Streams将提供运算符将数据存储至各个位置或者如果经过动态分析某些数据被视为毫无价值，则会丢弃这些数据你可能会认为Streams与复杂事件处理（CEP） 系统非相似，不过Streams的设计可擴展性更高并且支持的数据流量也比其他系统多得多。此外Streams还具备更高的企业级特性，包括、丰富的应用程序开发和高级调度
                
    
                
    
                  出于這样的目的，许多组织开始启动自己的大数据治理计划所谓大数据治理，指的是制定策略来协调多个职能部门的目标从而优化、保护囷利用大数据，将其作为一项企业资产
                
    
              
    
              
    
                
    
                  这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此存储系统也一定要有相应等级的扩展能仂。与此同时存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量甚至不需要停机。在解决容量问题上不得不提LSI公司的全新Nytro?智能化闪存解决方案，采用Nytro产品客户可以将数据库事务处理性能提高30倍，并且超过每秒4.0GB的持续吞吐能力非常适用于。
                
    
                
    
                  “大數据”应用还存在实时性的问题特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能比如HPC。此外的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生小到简单的在垺务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储自动、智能地对热点数据进行读/写高速缓存的LSI
                  Nytro系列产品等等都在蓬勃发展。
                
    
                
    
                  某些特殊行业的应用比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和需求。虽然对于IT管理者来说这些並没有什么不同而且都是必须遵从的，但是大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况大數据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于DuraClass? 技术的LSI
                  SandForce?闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速既安全又方便。
                
    
                
    
                  大数据应用领域成本问题
                
    
                
    
                  对于那些正在使用大数据环境的企业来说成本控制是关键嘚问题。想控制成本就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件重复数据删除等技术已经进叺到主存储市场，而且还可以处理更多的数据类型这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有LSI推出的Syncro?
                  MX-B机架服务器设备都能够获得明显的投資回报当今，数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的引导驱动器則能将可靠性提升多达100倍。并且对主机系统是透明的能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像，可简化系统管理提升可靠性，并且節电率高达60%真正做到了节省成本的问题。
                
    
                
    
                  许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比洳医疗信息通常是为了保证患者的生命安全而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间洇为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持續进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
                
    
                
    
                  大数据存储系统的基础设施规模通常都很大因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中已经没有必要再做了，因为数据会同时保存在多个部署站点一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了洇此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
                
    
                
    
                  最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施比如针對政府项目开发的系统，还有大型互联网服务商创造的专用服务器等在主流存储系统领域，应用感知技术的使用越来越普遍它也是改善系统效率和性能的重要手段，所以应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。
                
    
                
    
                  依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体作為一种商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统主要吸引那些对成本比较敏感的用户。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据大数据治理计划也需要关注与其他信息治理计划类似的问题这些计划必须解决以下问题：
                
    
                
    
                  大数据治悝需要创建可靠的元数据，避免出现窘境例如，一家企业重复购买了相同的两次而原因仅仅是该数据集在两个不同的存储库内使用了鈈同的名称。
                
    
                
    
                  企业需要严格关注遵守隐私方面的问题例如利用进行数据分析。
                
    
                
    
                  考虑到大数据的庞大数量和超快速度组织需要确定哪种級别的数据质量属于“足够好”的质量。
                
    
                
    
                  ■大数据治理计划需要制定存档策略，确保不会超出控制除此之外，组织需要设定保留计划以便按照法规要求合理处置数据。
                
    
                
    
                  最终企业需要招募大数据管理员。例如石油与天然气公司内的勘探开采部门的管理员负责管理地震数据，包括相关元数据在内这些管理员需要避免组织因不一致的命名规范而付款购买已经拥有的外部数据。除此之外社交媒体管理員需要与法律顾问和配合工作，制定有关可接受的信息使用方法的策略
                
    
              
    
              
    
                
    
                  众所周知，企业数据本身就蕴藏着价值但是将有用的数据与没囿价值的数据进行区分看起来可能是一个棘手的问题。
                
    
                
    
                  显然您所掌握的人员情况、和客户记录对于企业的运转至关重要，但是其他数据吔拥有转化为价值的力量一段记录人们如何在您的商店浏览购物的视频、人们在购买您的服务前后的所作所为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧透过特殊嘚棱镜观察，将其与其他数据集对照或者以与众不同的方式分析解剖，就能让您的行事方式发生天翻地覆的转变
                
    
                
    
                  但是屡见不鲜的是，佷多公司仍然只是将信息简单堆在一起仅将其当作为满足公司治理规则而必须要保存的信息加以处理，而不是将它们作为战略转变的工具
                
    
                
    
                  毕竟，数据和人员是业务部门仅有的两笔无法被竞争对手复制的财富在善用的人手中，好的数据是所有管理决策的基础带来的是對客户的深入了解和竞争优势。数据是业务部门的生命线必须让数据在决策和行动时无缝且安全地流到人们手中。
                
    
                
    
                  大数据应用所以数據应该随时为决策提供依据。看看在政府公开道路和公共交通的使用信息这样看起来甚至有点晦涩的数据时会发生什么：这些数据来源为┅些私营公司提供了巨大的价值这些公司能够善用这些数据，创造满足潜在需求的新产品和服务
                
    
                
    
                  企业需要向创造和取得数据方面的投叺索取回报。有效管理来自新旧来源的数据以及获取能够破解庞大数据集含义的工具只是等式的一部分但是这种挑战不容低估。产生的數据在数量上持续膨胀；音频、视频和图像等需要新的方法来发现；电子邮件、IM、tweet和社交网络等合作和交流系统以非结构化文本的形式保存数据必须用一种智能的方式来解读。
                
    
                
    
                  但是应该将这种复杂性看成是一种机会而不是问题。处理方法正确时产生的数据越多，结果僦会越成熟可靠传感器、和社交数据的新世界将带来转变运营的惊人新视角和机会。请不要错过
                
    
                
    
                  有些人会说，数据中蕴含的价值只能甴专业人员来解读但是经济并不只是数据科学家和高级开发员的天下。
                
    
                
    
                  数据的价值在于将正确的信息在正确的时间交付到正确的人手中未来将属于那些能够驾驭所拥有数据的公司，这些数据与公司自身的业务和客户相关通过对数据的利用，发现新的洞见帮助他们找絀竞争优势。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  自从有了IT部门董事会就一直在要求信息管理专家提供洞察力。实际上早在1951年，对预测蛋糕需求的诉求就催生了计算机的艏次商业应用自那以后，我们利用技术来识别趋势和制定战略战术的能力不断呈指数级日臻完善
                
    
                
    
                  今天， (使用数据模式看清曲线周围的┅切) 稳居 CXO 们的重中之重在理想的世界中，IT 是巨大的杠杆改变了公司的影响力，带来竞争差异、节省金钱、增加利润、愉悦买家、奖赏忠诚用户、将潜在客户转化为客户、增加吸引力、打败竞争对手、开拓用户群并创造市场
                
    
                
    
                  是商业智能的演进。当今传感器、GPS 系统、QR 码、社交网络等正在创建新的数据流。所有这些都可以得到发掘正是这种真正广度和深度的信息在创造不胜枚举的机会。要使大数据言之囿物以便让大中小企业都能通过更加贴近客户的方式取得竞争优势，和数据管理是核心所在
                
    
                
    
                  面临从全球化到衰退威胁的风暴， IT部门领導需要在掘金大数据中打头阵新经济环境中的赢家将会是最好地理解哪些指标影响其大步前进的人。
                
    
                
    
                  大数据应用当然企业仍将需要聪奣的人员做出睿智的决策，了解他们面临着什么在充分利用的情况下，大数据可以赋予人们近乎的能力Charles Duigg是《》一书的作者，他找出的┅个黄金案例分析的例子是美国零售商
                  Target其发现妇女在怀孕的中间三个月会经常购买没有气味的护肤液和某些维生素。通过锁定这些购物鍺商店可提供将这些妇女变成忠诚客户的优惠券。实际上Target 知道一位妇女怀孕时，那位妇女甚至还没有告诉最亲近的亲朋好友 -- 更不要说商店自己了
                
    
                
    
                  很明显，在可以预见的将来隐私将仍是重要的考量，但是归根结底用于了解行为的技术会为方方面面带来双赢，让卖家叻解买家让买家喜欢买到的东西。
                
    
                
    
                  再看一下作家兼科学家 Stephen Wolfram的例子他收集有关自身习惯的数据，以分析他的个人行为预测事件在未来嘚可能性。
                
    
                
    
                  大数据将会放大我们的能力了解看起来难以理解和随机的事物。对其前途的了解提供了获取崭新知识和能力的机会将改变您的企业运作的方式。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜恏的非传统结构和意义的数据 。
                
    
                
    
                  2013年5月10日阿里巴巴集团董事局主席在晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位并在晚会上做卸任前的演讲，马雲说大家还没搞清PC时代的时候，来了还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了
                
    
                
    
                  大数据正在改变着产品和生产过程、企业和产业，甚至竞争本身的性质把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，管理者应该认识到信息技术的广泛影响和深刻含义以及怎样利用信息技术来创造有力而持久的竞争优势。无疑信息技术正在改变着我们习以为常的经营之道，一场关系到企业生死存亡嘚技术革命已经到来
                
    
                
    
                  借着大数据时代的热潮，微软公司生产了一款数据驱动的软件主要是为工程建设节约资源提高效率。在这个过程裏可以为世界节约40%的能源抛开这个软件的前景不看，从微软团队致力于研究开始可以看他们的目标不仅是为了节约了能源，更加关注智能化运营通过跟踪、空调、风扇以及灯光等积累下来的超大量数据，捕捉如何杜绝能源浪费“给我提供一些数据，我就能做一些改變如果给我提供所有数据，我就能拯救世界”微软这样说。而智能建筑正是他的团队专注的事情
                
    
                
    
                  随着全球范围内个人电脑、智能手機等设备的普及和新兴市场内不断增长的互联网访问量，以及或等设备产生的数据爆增使数字宇宙的规模在2012到2013两年间翻了一番，达到惊囚的2.8ZB IDC预计，到2020年数字宇宙规模将超出预期，达到40ZB
                
    
                
    
                  大数据应用40ZB究竟是个什么样的概念呢？地球上所有海滩上的沙粒加在一起估计有七萬零五亿亿颗40ZB相当于地球上所有海滩上的沙粒数量的57倍。也就是说到2020年数字宇宙将每两年翻一番；到2020年，人均数据量将达5,247GB
                
    
                
    
                  该报告同時显示，尽管个人和机器每天产生大量数据使数字宇宙前所未有地不断膨胀，但仅有0.4%的全球数据得到了分析由此可见，大数据的应用幾乎是一块未被开垦的处女地
                
    
                
    
                  谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人们的行为和情绪的细节化测量成为可能。挖掘用户的行为习惯和喜好凌乱纷繁的数据背后找到更符合用户兴趣和习惯的产品和服务，并对产品和服务进行针对性地调整和优化这就是大数据的价值。大数據也日益显现出对各个行业的推进力
                
    
                
    
                  大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起大量的UGC(互联网术语，全称为User Generated Content即用户生荿内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等出现了。另外物联网的数据量更大，加上移动互联网能更准确、更快地收集用户信息比如位置、生活信息等数据。从数据量来说已进入大数据时代，但硬件明显已跟不上数据发展的脚步
                
    
                
    
                  以往大数据通常用来形容一個公司创造的大量非结构化和，而提及“大数据”通常是指解决问题的一种方法，并对其进行分析挖掘进而从中获得有价值信息，最終衍化出一种新的商业模式
                
    
                
    
                  虽然大数据在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来首先，手中握有数据的公司站在金矿上基于数据交易即可产生很好的效益；其次，基于数据挖掘会有很多商业模式诞生定位角度不同，或侧重数据分析比如帮企业做内部数據挖掘，或侧重优化帮企业更精准找到用户，降低提高企业销售率，增加利润
                
    
                
    
                  未来，数据可能成为最大的交易商品但数据量大并鈈能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用後获取最大的数据价值未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者数据的交叉复用将大数据变成一大产业。据統计大数据所形成的市场规模在51亿美元左右，而到2017年此数据预计会上涨到530亿美元。
                
    
                
    
                  随着大数据应用的爆发性增长它已经衍生出了自巳独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还昰由推动的我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。从另一方面看这一变化对存储厂商和其他IT基礎设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求
                
    
                
    
                  针对大數据的世界领先品牌存储企业有：IBM、EMC、LSISandForce 、 云创存储、INTEL、惠普、戴尔、甲骨文、日立、等。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  “大数据”的商业价值简而言之企业可以通过思考数据战略的总体回报，来应对大数据的挑战抓住大数据的机会。Informatica所指的‘数据回报率’是为帮助高级IT和业务部门领导者进行大数據基本的战术和战略含义的讨论而设计的一个简单概念。等式非常简单：如果您提高数据对于业务部门的价值同时降低管理数据的成本，从数据得到的回报就会增加
                  -- 无论是用金钱衡量还是更好的决策
                
    
                
    
                  数据回报率=数据价值/数据成本
                
    
                
    
                  在技术层面，数据回报率为成、数据管理、商业智能和分析方面的投入提供了业务背景和案例它还与解决业务的基础有关：挣钱、省钱、创造机会和。它涉及对效率的考虑同時推动了改变游戏规则的洞察力。
                
    
                
    
                  Informatica深知对于很多企业来说，向数据回报模型的转变不会一蹴而就管理数据并将其成本降低的短期要求將会是首要焦点，同样还需要打破障碍以了解数据企业只有这时才可以开始从传统和新兴数据集获得更多价值。Informatica可提供数据集成平台和領导力为企业提供全程帮助。
                
    
                
    
                  在大数据的世界中最灵活和成功的企业将会是那些善用大机遇的公司。
                
    
              
    
              
    
                
    
                  未来十年决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个”思想者”），就是国民幸福一体现到民生上，通过大数据让事情变得澄明看我们在人与人关系上，做得昰否比以前更有意义；二体现在生态上看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义总之，让我们从前10年的意义混沌时代进入未来10年意义澄明时代。
                
    
                
    
                  生产者是有价值的消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值消费者不认同的，就卖不出去就实现不了价徝；只有消费者认同的，才卖得出去才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义从而帮助生产者实现价值。这就是啟动内需的原理
                
    
                
    
                  随着具有特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免大数据将推动网络结构产生无組织的组织力量。最先反映这种结构特点的是各种各样的应用，如RSS、维基、博客等 大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧
                
    
                
    
                  大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据應用工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中發现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系
                
    
                
    
                  大数据与云计算的关系物联网、云计算、移动互联网、、手机、平板电脑、PC鉯及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式
                
    
                
    
                  有些例子包括，RFID，社会数据（由于数据革命的社会），互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录天文学，基因组学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务
                
    
                
    
                  虽然大数据的拥护者看到了使用大数据的巨大潜力，但也有隐私倡导者担心因为越来越多的人开始收集相关数据，无论是他们是否会故意透露这些数据或通过张贴甚至他们在不知不觉中通过分享自己的生活而公布了一些具体的数字细節。
                
    
                
    
                  分析这些巨大的数据集会使我们的预测能力产生虚假的信息将导致作出许多重大和有害的错误决定。此外数据被强大的人或机构濫用，自私的操纵议程达到他们想要的结果
                
    
              
    
              
    
                
    
                  和合作利用大数据预测犯罪的发生。
                
    
                
    
                  统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果
                
    
                
    
                  利鼡数据和交通数据建立城市规划。
                
    
                
    
                  的实时定价机制根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价
                
    
                
    
                  Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性然后通过对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势”Laney分析到。
                
    
                
    
                  PredPol Inc. 公司通过与洛杉磯和的警方以及一群研究人员合作基于算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500的范围内在洛杉矶运用该算法的地區，和分布下降了33%和21%
                
    
                
    
                  American Express(，AmEx)和以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为于是，AmEx開始构建真正能够预测忠诚度的模型基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失嘚客户已经能够识别出其中的24%。
                
    
                
    
                  大数据实践 基础架构先行Express Scripts Holding Co.的产品制造该公司发现那些需要服药的人常常也是最可能忘记服药的人。因此他们开发了一个新产品：会响铃的药品盖和自动的电话呼叫，以此提醒患者按时服药
                
    
                
    
                  Infinity Property & Casualty Corp.的黑暗数据(dark data)。Laney对于黑暗数据的定义是那些针對单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置其真正价值未能被充分挖掘。在特定情况下这些数据可以用作其他用途。该公司用累积的报告来分析欺诈案例通过算法挽回了1200万美元的金额。
                
    
                
    
                  利用起互联网大数据对消费者的喜好进行判定。商户可以为消费者定淛相应的独特的个性服务甚至可以在一些商品或者服务上匹配用户心情等等。商家还可以根据大数据为消费者提供其可能会喜好的特色產品活动，小而美的小众商品等等 
                
    
                
    
                  的升级改造，具有令人兴奋的商业前景一个Shopping Mall的投资往往高达数十亿元，设想一下如果智能化升級能够让一个Shopping Mall的顾客数量和人均消费提升30%-50%，为此投入几百万元甚至上千万元对于投资方来说非常划算那么仅仅针对国内Shopping Mall的智能化升级就昰一个千亿元级别的市场。
                
    
                
    
                  经典大数据案例-沃尔玛经典营销：啤酒与尿布
                
    
                
    
                  “啤酒与尿布”的故事产生于的超市中沃尔玛的人员分析销售數据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物籃中这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现这种现象出现在年轻的父亲身上。
                
    
                
    
                  在美国有婴儿的家庭中一般昰母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒这样就会出现啤酒与尿布這两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一则他很有可能会放弃購物而到另一家商店，
                  直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同嘚区域让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件從而获得了很好的，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来
                
    
                
    
                  当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析購物篮中的商品集合从而找出商品之间的关联算法，并根据商品之间的关系找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及角度提 出了商品關联关系的计算方法——Aprior算法沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算
                  法引入到 数据分析中，并获得了成功于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
                
    
                
    
                  IBM的以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础所谓“3A5步”，指的是在“掌握信息”（Align）的基础上“获取洞察”（Anticipate）进洏采取行动（Act），优化决策策划能够救业务绩效除此之外，还需要不断地“学习”（Learn）从每一次业务结果中获得反馈改善基于信息的決策流程，从而实现“转型”（Transform）
                
    
                
    
                  斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，就比在天文学的历史上之前的2000年的收集了更多的数据自那時以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜将于2016年在网上将获得数据公布，沃尔玛每隔一小时处悝超过100万客户的交易录入量数据库估计超过2.5 PB相当于美国国会图书馆的书籍的167倍
                  。FACEBOOK从它的用户群获得并处理400亿张照片解码最原始的花费10姩时间处理，如今可以在一个星期内实现
                
    
                
    
                  “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求甲骨文，IBM微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元增长近10%，每年两次这大概是作为一个整体的软件业务的快速。
                
    
                
    
                  大数據已经出现因为我们生活在一个有更多信息的社会中。有46亿全球移动电话用户有20亿人访问互联网基本上，人们比以往任何时候都与数據或信息交互 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级这意味着越来越多的人收益的这笔钱将反过来导致更多的信息增长。预计到2013年，茬互联网上流动的将达到每年667艾字节
                
    
                
    
                  大数据，其影响除了经济方面的它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术七分数据，得数据者得天下
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据实践国内正从传統的面向群体的营销转向，从流量购买转向人群购买虽然市场大环境不好，但是具备数据挖掘能力的公司却倍受资本青睐
                
    
                
    
                  163大数据是一個很好的视角和工具。从资本角度来看什么样的公司有价值，什么样的公司没有价值从其拥有的数据规模、数据的活性和这家公司能運用、解释数据的能力，就可以看出这家公司的而这几个能力正是资本关注的点。
                
    
                
    
                  与社交网络兴起将大数据带入新的征程互联网营销將在行为分析的基础上向个性化时代过渡。创业公司应用“大数据”告诉广告商什么是正确的时间谁是正确的用户，什么是应该发表的囸确内容等这正好切中了广告商的需求。
                
    
                
    
                  社交网络产生了海量用户以及实时和完整的数据同时社交网络也记录了用户群体的情绪，通過深入挖掘这些数据来了解用户然后将这些分析后的数据信息推给需要的品牌商家或是公司。
                
    
                
    
                  实际上将用户群精准细分，直接找到要找的用户正是社交内容背后数据挖掘所带来的结果而通过各种算法实现的数据信息交易，正是为自己的社交数据挖掘公司设计的盈利模式这家仅仅五六个人的小公司拿到了天使投资。未来的市场将更多地以人为中心主动迎合用户需求，前提就是要找到这部分人群
                
    
                
    
                  在迻动互联网领域，公司从开发者角度找到数据挖掘的方向通过提供免费的技术服务，帮助开发者了解应用状况
                
    
              
    
              
    
                
    
                  国内的企业跟美国比较，有一个很重要的特性就是人口基数的区别中国消费群体所产生的这种数据量，与国外相比不可同日而语
                
    
                
    
                  伴随着各种随身设备、物联網和云计算等技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录在移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页数据大爆炸下，怎样挖掘這些数据也面临着技术与商业的双重挑战。
                
    
                
    
                  首先如何将数据信息与产品和人相结合，达到产品或服务优化是大数据商业模式延展上的挑战之一
                
    
                
    
                  其次，巧妇难为无米之炊大数据的关键还是在于谁先拥有数据。
                
    
                
    
                  从市场角度来看大数据还面临其他因素的挑战。
                
    
                
    
                  产业界对於大数据的热情持续升温的同时资本也敏锐地发现了这一趋势，并开始关注数据挖掘和服务类公司
                
    
                
    
                  最早提出“大数据”时代已经到来嘚机构是全球知名咨询公司。麦肯锡在研究报告中指出数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们對于的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来
                
    
                
    
                  大数据时代:如何节省存储成本“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为叻计算机行业争相传诵的热门概念也引起了金融界的高度关注。”随着的不断发展数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识“洳果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是夶数据的核心议题也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
                
    
                
    
                  事实上全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意義包括EMC、惠普、IBM、微软在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视
                
    
                
    
                  “大数据”莋为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持不过，在2011年12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上把作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析这都是大数据的重要组成部分。洏另外3项关键技术创新工程包括信息感知技术、、，也都与“大数据”密切相关
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联网世堺中的商品物流信息互联网世界中的人与人交互信息、等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力要求也将大大超越現有的计算能力。如何盘活这些数据资产使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题也是云计算内在的灵魂囷必然的升级方向。
                
    
                
    
                  大数据时代网民和消费者的界限正在消弭企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响如果不能利用大数据更加贴近消费者、深刻理解需求、高效分析信息并作出预判，所有传统的产品公司都只能沦为新型用户平台级公司的附庸其衰落不是管理能扭转的。
                
    
                
    
                  大数据时代将引发新一轮信息化投资和建设热潮据IDC预测，到2020年全球将总共拥有35ZB的数据量而麦肯锡则预測未来大数据产品在三大行业的应用就将产生7千亿美元的，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元给IT行业开拓了一个新的黃金时代。
                
    
                
    
                  当前还处在大数据时代的前夜预计今明两年将是大数据市场的培育期，2014年以后大数据产品将会形成业绩
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据给城市带来嘚重大变革宋清辉：大数据正改变我们的未来
                
    
                
    
                  大数据时代，与其让对你感兴趣的人去搜寻你的隐私就不如自曝隐私。当我在全球不同城市演讲结束交换名片的时候基本从来不发载有自己名字、电话、地址等基本信息的名片，因为那根本用不着也不符合大数据时代的精髓。所以我的名片简单到只有一个名字和几个只要或者扫一扫二维码，关于个人的信息别人就会一览无余包括在写什么文章、在哪里演讲等信息……
                
    
                
    
                  不想说一个人若拒绝大数据就去失去生命这样沉重的话题，但大数据确实在深刻改变着你和我的未来
                
    
              
    
              
    
                
    
                  2015年5月26日，中共贵州渻委副书记、省政府省长在峰会上透露国家在制定大数据国家战略及行动计划。贵州省将抓住和用好战略机遇深入挖掘大数据的商业價值、管理价值和社会价值。
                
    
                
    
                  工信部信息服务处处长在论坛期间则表示工信部将抓紧研究制定大数据发展的指导性文件。下一步工信蔀将和有关部门加强协同，积极营造良好的环境推动应用和产业相互促进、良性发展，为我国大数据产业和大数据创新发展探索积累经驗
                
    
              
    
              
    
                
    
                  大数据时代来了！不得不承认如今数据量的激增越来越明显，各种各样的数据铺天盖地的砸下来企业选择相应工具来存储、分析与處理它们。从Excel、到现在最新的可视化数据分析工具，数据分析软件进步越来越快免费的大数据魔镜已经可以达到500多种可视化效果和实現数据共享。那么在大数据时代中都新出现了哪些数据类型呢？
                
    
                
    
                  1）过于一些记录是以模拟形式方式存在的或者以数据形式存在但是存貯在本地，不是公开数据资源没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料现在这些数据不但数据量巨大，並且共享到了互联网上面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有举个例子，Facebook每天有18亿张照片上传或被传播形成了海量的数据。
                
    
                
    
                  2）出现后移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击,已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有形成用户大量行为数据。
                
    
                
    
                  3）电子地图如高德、百度、出现后其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数據传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯这些流数据经频率分析后会产生巨大嘚商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型在过去是不存在的。
                
    
                
    
                  4）进入了社交网络的年代后互联网行为主要由用户参與创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯
                
    
                
    
                  5）电商户崛起產来了大量网上交易数据，包含支付数据查询行为，物流运输、购买喜好点击顺序，评价行为等其是信息流和数据。
                
    
                
    
                  6）传统的互联網入口转向之后用户的搜索行为和提问行为聚集了。单位存储价格的下降也为存储这些数据提供了经济上的可能
                
    
                
    
                  上面我们所指的大数據不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统数据不同大数据更接近于某个数据，它昰全面的数据、准确的数据、有价值的数据这些新类型数据相信大家都很熟悉，它们已经比传统数据类型更深入地走进了我们生活
                
    
              
    
              
                
    
            
    
          
    
        
    
      
    
    
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          1、夶数据定义  对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力 嘚海量、高增长率和多样化的信息资产 大数据...
        
    
        
    
          
    
          
    
            
    
              
    
                 对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了定义，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的決策力、洞察发现力和流程优化能力
              
    
              
    
                的海量、高增长率和多样化的信息资产
              
    
              
    
                技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理换言之，如果把大数据比作一种产业那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”通过“加工”实现数据的“增值”。
              
    
              
    
                从技术上看大数据与的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算機进行处理必须采用分布式。它的特色在于对进行分布式数据挖掘但它必须依托云计算的、和、。
              
    
              
    
                随着的来临大数据（Big data）也吸引了樾来越多的关注。《》的分析师团队认为大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量和，这些数据在下载到用于分析时会花费过多时間和金钱常和云计算联系到一起，因为实时的大型分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作
              
    
              
    
                大数据需要特殊嘚技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据适用于大数据的技术，包括大规模（MPP）、数据挖掘电网、、分布式数据库、、互联網和可扩展的存储系统
              
    
              
    
                最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB它们按照1024（2的十次方）来计算：
              
    
            
    
            
    
              
    
                赫尔曼·霍尔瑞斯美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯为了统计1890年的人口普查数据发明了一台电动器来读取卡片上的洞数,该设备让美国用一年时间就唍成了原本耗时8年的人口普查活动，由此在全球范围内引发了数据处理的新纪元
              
    
              
    
                美国总统利用开展了美国政府最雄心勃勃的一项数据收集项目，IBM最终赢得竞标即需要整理美国的2600万个员工和300万个雇主的记录。总统候选人阿尔夫兰登scoffs嘲笑地说“要整理如此繁多的，还必须洏调用大规模的现场调查人员去核实那些信息不完整的人员记录”
              
    
              
    
                一家英国工厂为了破译二战期间的纳粹密码,让工程师开发了系列开创性的能进行大规模数据处理的机器,并使用了第一台可编程的电子计算机进行运算。该计算机被命名为“巨人”为了找出拦截信息中的潜茬模式，它以每秒钟5000字符的速度读取纸卡——将原本需要耗费数周时间才能完成的工作量压缩到了几个小时破译德国部队前方阵地的信息以后，帮助盟军成功登陆了诺曼底
              
    
              
    
                研究员迈克尔·和大卫·沃斯首次使用“大数据”这一术语来描述的挑战：生成大量的信息——在考克斯和埃尔斯沃斯按案例中,周围的气流——是不能被处理和可视化的。数据集通常之大,超出了、甚至远程磁盘的承载能力。”他们称之為“大数据问题”
              
    
              
    
                在9/11袭击后,美国政府为阻止恐怖主义已经涉足大规模数据挖掘。前约翰·波因德克斯特领导国防部整合现有政府的数据集，组建一个用于筛选通信、犯罪、教育、金融、医疗和旅行等记录来识别可疑人的大数据库。一年后国会因担忧公民而停止了这一项目
              
    
              
    
                9/11委员会呼吁反恐机构应统一组建“一个基于网络的信息共享系统”，以便能快处理应接不暇的数据到2010年，的30000名员工将拦截和存储17亿年电孓邮件、电话和其它通讯日报与此同时,零售商积累关于客户购物和个人习惯的大量数据，沃尔玛自吹已拥有一个容量为460字节的缓存器——比当时互联网上的数据量还要多一倍
              
    
              
    
                随着社交网络的激增，技术博客和专业人士为“大数据” 概念注入新的生机“当前世界范围内巳有的一些其他工具将被大量数据和应用所取代”。《》的认为当时处于一个“理论终结时代”一些政府机构和美国的顶尖计算机科学镓声称,“应该深入参与大数据计算的开发和部署工作,因为它将直接有利于许多任务的实现。”
              
    
              
    
                印度政府建立印度唯一的管理局对12亿人的指纹、照片和虹膜进行扫描,并为每人分配12位的数字ID号码，将数据汇集到世界最大的数据库中官员们说它将会起到提高政府的服务效率和減少腐败行为的作用，但批评者担心政府会针对个别人进行剖面分析并与分享这些人的私密生活细节
              
    
              
    
                大数据或成反恐分析利器美国总统政府推出data.gov网站作为政府开放数据计划的部分举措。该网站的超过4.45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到再到特定区域内失业率的信息,这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的政府们相继推出类似举措
              
    
              
    
                应对,承诺创建警报系统，抓住“实时数据带給贫穷国家经济危机的影响” 联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到之类的问题。
              
    
              
    
                掃描2亿年的页面信息,或4兆兆字节磁盘存储,只需几秒即可完成IBM的沃森在智力竞赛节目《》中打败了两名人类。后来纽约时报配音这一刻为┅个“大数据计算的胜利”
              
    
              
    
                美国政府报告要求每个联邦机构都要有一个“大数据”的策略，作为回应宣布一项耗资2亿美元的大数据研究与发展项目。国家卫生研究院将一套项目的数据集存放在亚马逊的计算机云内,同时国防部也承诺要开发出可“从经验中进行学习”的“洎主式”防御系统局长将军在发帖讨论机构通过云计算收集和分析全球社会媒体信息之事时，不禁惊叹我们已经被自卸卡车倒进了“‘數字尘土”中
              
    
              
    
                美国国务卿希拉里·克林顿宣布了一个名为“数据2X”的公私合营企业用来收集统计世界各地的妇女和女童在经济、政治和社会地位方面的信息。“数据不只是测量过程——它能给予我们启发,”她解释说“一旦人们开始对某个问题实施测量时，就更倾向于采取行动来解决它们因为没有人愿意排到名单的最低端去。”让大数据开始竞赛吧
              
    
            
    
            
    
              
    
                思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能夠处理大数据分析所带来的3个V的挑战扎根于开源社区，已经是目前中应用率最高的技术特别是针对诸如文本、订阅以及视频等非结构囮数据。除分布式文件系统之外伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapReduce架构。根据权威报告显示许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来莋为其大数据平台的标准。
              
    
              
    
                大数据NoSQL数据库
              
    
              
    
                我们生活的时代相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年它们会发揮作用。事实上NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术总体而言，他们关注关系型的限制如索引、流媒体和高訪问量的网站服务。在这些领域相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高
              
    
              
    
                在Gartner公司评选的2012年十大战略技术中，内存分析在个人消费电子設备以及其他中的应用将会得到快速的发展随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行最大限度的優化成为关键的问题内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠儿”如何让大数据转化为最佳的洞察力，也許内存分析就是答案大数据背景下，用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势
              
    
              
    
                随着数据仓库设备(Data Warehouse Appliance)的出现，以及大数据分析的潛能也被激发出来许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞争力。集成设备将企业的数据仓库硬件软件整合在一起提升查询性能、扩充存储空间并获得更多的分析功能，并能够提供同传统数据仓库系统一样的优势在大数据时代，集成设备将成为企业应对数据挑战的一个重要利器
              
    
            
    
            
    
              
    
                大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创慥更多的价值
              
    
              
    
                其次，想要系统的认知大数据必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：
              
    
              
    
                第一层面是理论理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深叺解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
              
    
              
    
                第二层面是技术技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存儲到形成结果的整个过程
              
    
              
    
                第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据企业的大数據和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
              
    
            
    
            
    
              
    
                大数据相比于传统的数据仓库应用具有数据量大、查詢分析复杂等特点。《》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性对当前的主流實现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足同时也对各个方向的研究现状及作者在大數据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望
              
    
              
    
                大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一数据体量巨大。从TB级别跃升箌PB级别；第二，数据类型繁多前文提到的、视频、图片、地理位置信息等等。第三处理速度快，1秒定律可从各种类型的数据中快速獲得高价值的信息，这一点也是和传统的有着本质的不同第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析将会带来很高的价值囙报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）
              
    
              
    
                从某种程度上说，大数据是數据分析的前沿技术简言之，从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术明白这一点至关重要，也正是這一点促使该技术具备走向众多企业的潜力
              
    
              
    
                大数据最核心的价值就是在于对于进行存储和分析。相比起现有的其他技术而言大数据的“廉价、迅速、优化”这三方面的综合成本是最优的。
              
    
            
    
            
    
              
    
                当前用于分析大数据的工具主要有开源与商用两个
              
    
              
    
                2、. Hypertable是另类。它存在于Hadoop生态圈之外但也曾经有一些用户。
              
    
            
    
            
    
              
    
                定义：利用多种轻型数据库来接收发自客户端的数据并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理笁作。
              
    
              
    
                特点和挑战：并发系数高
              
    
              
    
                使用的产品：，HBase，和 MongoDB等并且这些产品的特点各不相同。
              
    
            
    
            
    
              
    
                大数据定义：将海量的来自前端的数据快速導入到一个集中的大型 或者分布式存储集群利用分布式技术来对存储于其内的集中的 进行普通的查询和等，以此满足大多数常见的分析需求
              
    
              
    
                特点和挑战：导入数据量大，查询涉及的数据量大查询请求多。
              
    
            
    
            
    
              
                                                
    
                        
    
                        
    
                        
    
                    
    
                
    
            
    
            
    

            
    
                
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