华为在2016分析师大会上发布数据治理愿景

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作者：华为

来源：《通信产业报》2016年第22期

数据无处不在，并记录着我们的一言一行。根据中国互联网络信息中心发布的统计报告，截至2015年12月，中国网民规模已达6.88亿，其中使用手机上网人群占据90.1%。

据IDC预测，2020年全球数据总量将超过40ZB，其中80%为非结构化数据。一直以来，数据本身所蕴藏的商业价值往往被忽视。但是随着越来越多的商业智能化应用初露端倪，让更多的企业看到了数据中潜藏的巨大机遇。

利用大数据技术对用户的行为习惯进行分析，运营商能更有针对性地制订市场营销计划，或者开发出更多全新的商业模式和服务；通过分析在金融机构之间交换的交易数据，金融行业能确保交易的安全可靠，防止欺诈发生；借助大数据技术，智能城市及物联网领域则更快实现对交通、公共安全、气象和污染变化的智能监控及预测……

行业转型背后的大数据运营

顾名思义，“大数据”首先是数据量很大，已经从TB级跃升至PB甚至到EB级；其次区别于传统的数据结构和类型，数据结构和类型更加复杂，比如网上的流媒体数据、物联网中RFID感应数据以及社交网络上产生的各种数据等。

尤其随着非结构化数据持续不断地增加，并且需要长时间存储，非热点数据也会被随机访问，这种情况与传统的、基于关系型数据库的核心数据存储方式有显著的差异。这种差异使得传统的数据存储和管理解决方案无法胜任大数据时代的分析、管理和挖掘工作。

此外，因为数据每时每刻都在产生，传统解决方案也无法适应这种近乎无限的扩张性。为了适应大数据时代，企业需要从硬件、技术、应用等各个层面做好准备，才能满足大数据收集、存储、管理和分析的要求。

在数据规模上，能够支持PB级甚至更大规模的数据，在数据类型上，支持非结构化以及结构化数据，速度上支持每秒万次级查询，并拥有更高的系统可靠性以及更高的统计分析效率。

除了支持更快速、灵活及稳定的分析挖掘，对数据的存储和统一管理能力也必不可少，在应对大数据处理难题面前，硬件和软件都将发挥自身的价值，除了高性能、可靠的硬件平台，软件层面的优化支持也更为关键。