大数据技术浅析
大数据技术解析
大数据技术解析大数据技术是一种处理超大规模数据集的技术，主要用于描述、管理和分析高维度、复杂性和不断增长的数据集。
本文将从数据存储、数据处理和数据分析三个方面解析大数据技术。
一、数据存储大数据技术需要强大的数据存储能力。
传统的关系型数据库无法满足数据存储方面的需求，NoSQL数据库成为了大数据存储的主要选择。
NoSQL数据库支持分布式部署，能够水平扩展，利用集群存储海量数据。
其中，Hadoop分布式文件系统（HDFS）是最常用的NoSQL数据库之一。
HDFS是一种分布式文件系统，可以将超大规模的数据虚拟化成块状分布在多台计算机上，通过多种编程模型，实现分布式存储和处理。
二、数据处理大数据的特点是数据集非常庞大，无法使用传统的数据处理方式来分析处理，需要使用分布式计算技术。
Hadoop是最知名的分布式处理框架，它是一种开源的、基于Java语言的分布式计算软件，主要用于处理大规模数据集。
Hadoop由两个核心组件组成，一个是分布式文件系统（HDFS），另一个是分布式计算框架（MapReduce）。
Hadoop的MapReduce框架可以将一个大任务切分成多个小任务，分配给不同的计算节点，通过计算节点的协同计算，最终得到一个完整的结果。
三、数据分析大数据最重要的应用就是数据分析。
数据分析主要包括数据挖掘、机器学习和深度学习三个部分。
其中，数据挖掘是指利用算法从数据中发现规律、关联和异常，帮助人们更好地理解数据集的特征和规律。
机器学习是指让计算机基于已有的数据模型自主学习和适应未知的数据，从而预测和判断新的数据。
深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过多层神经网络模型，实现对数据的分析和处理。
数据分析需要利用多种技术，如Python、R、Spark等。
总结：大数据技术主要用于处理超大规模数据集，需要从数据存储、数据处理和数据分析三个方面进行技术支持，并且需要依靠分布式计算、机器学习和深度学习等技术手段实现。
对大数据技术的认识
对大数据技术的认识大数据技术是指通过对庞大、复杂的数据进行收集、处理、分析和应用，从中挖掘出有价值的信息和洞察。
随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据技术对各行各业的影响和应用越来越深入。
在本文中，我们将对大数据技术进行认识和分析。
一、大数据技术的背景和概述大数据技术的兴起，得益于现代社会信息化进程的推动，以及互联网、云计算、物联网和人工智能等技术的不断发展。
它涉及的数据规模巨大，数据类型多样，多源异构，并且具有时间敏感性、可变性和不确定性。
大数据技术采用了一系列的理论、方法和工具，旨在从海量数据中提取出隐含的知识和价值，为决策提供支持和指导。
二、大数据技术的核心特点1. 高速：大数据技术能够以很高的速度对数据进行处理和分析，从而满足实时性和快速性的需求。
2. 多样：大数据技术可以处理结构化、半结构化和非结构化的数据，包括文本、图片、视频等多种格式的数据。
3. 全面：大数据技术可以涵盖大范围的数据源，包括传感器、社交媒体、日志数据等多种数据来源。
4. 精准：大数据技术可以通过数据分析和挖掘，揭示出数据背后的规律和趋势，以支持决策和业务创新。
三、大数据技术的应用领域1. 商业智能：大数据技术可以分析市场趋势、消费者行为等商业数据，帮助企业进行精准营销、产品推荐等。
2. 金融风控：大数据技术可以对大量的金融数据进行分析和建模，帮助金融机构进行风险评估和预测。
3. 医疗健康：大数据技术可以对医疗记录、基因数据等进行分析，为疾病的早期预警和个性化治疗提供支持。
4. 城市治理：大数据技术可以对城市交通、环境等数据进行分析，提供智能交通、智慧城市等解决方案。
5. 智慧农业：大数据技术可以对农业数据进行分析，实现农作物生长监测、灾害预警等功能。
四、大数据技术的挑战和发展趋势随着大数据技术的快速发展，也面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题，如何保护用户的个人隐私和数据安全是一个重要的课题。
其次是数据质量和一致性问题，大数据技术对数据的质量和一致性要求较高，需要进行数据清洗和验证。
什么是计算机的大数据技术解析大数据的特点与处理方法
什么是计算机的大数据技术解析大数据的特点与处理方法随着科技的飞速发展，大数据技术在计算机领域成为备受瞩目的焦点之一。
大数据技术是指如何在海量、高维、多类型的数据中，挖掘出有价值的信息和知识，并提供相应的处理方法。
本文将对计算机的大数据技术进行解析，分析大数据的特点与处理方法。
一、大数据的特点大数据有以下三个主要特点：1. 三个V：大数据的特点可以总结为三个V，即Volume（数量）、Velocity（速度）和Variety（种类）。
数量方面，大数据的存储量非常庞大，远远超过了传统数据的存储量。
速度方面，大数据的生成速度非常快，需要快速处理。
种类方面，大数据涉及到多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 多维度分析：大数据需要进行多维度的分析，以发现其中的规律和价值信息。
传统的数据处理方法无法满足对海量数据的分析需求，因此需要借助大数据技术。
3. 数据质量问题：大数据中存在着大量的噪音和冗余数据，这对数据的质量构成了挑战。
大数据技术需要解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
二、大数据的处理方法为了有效地处理大数据，需要采用一系列的处理方法来进行数据的存储、计算和分析。
以下是几种常用的大数据处理方法：1. 分布式存储与计算：大数据的存储量庞大，传统的数据库存储方式已无法满足需求。
分布式存储技术能够将数据分布到多个节点上进行存储，提高数据的存取速度和容量。
同时，分布式计算技术能够将计算任务分配到多个计算节点上进行并行处理，提高数据的处理效率。
2. 并行计算与分布式计算模型：大数据的处理需要进行大规模的计算，传统的串行计算无法胜任。
并行计算能够将计算任务分解为多个子任务，并发地进行计算，提高计算速度。
分布式计算模型能够将计算任务分配到多台计算机上进行处理，提高计算的效率和可伸缩性。
3. 数据挖掘与机器学习：大数据中蕴含着海量的信息和知识，通过数据挖掘技术和机器学习算法，可以从大数据中发现隐藏的规律和关联，为决策提供支持和指导。
浅谈大数据概念及大数据的运行与解析
浅谈大数据概念及大数据的运行与解析在当今数字化的时代，“大数据”这个词汇频繁地出现在我们的生活和工作中。
然而，对于许多人来说，大数据似乎是一个神秘而复杂的概念，难以捉摸。
那么，究竟什么是大数据？它又是如何运行和解析的呢？让我们一起来探讨一下。
首先，我们来理解一下大数据的概念。
简单来说，大数据就是指规模极其庞大、复杂到传统数据处理技术无法有效处理的数据集合。
这些数据的规模通常以PB（拍字节）、EB（艾字节）甚至ZB（泽字节）为单位来衡量。
大数据的来源非常广泛，包括互联网、物联网、社交媒体、金融交易、医疗记录等等。
它不仅包含结构化的数据，如表格中的数字和文本，还包括大量的非结构化数据，如图片、音频、视频、文本文件等。
大数据的特点可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模巨大；高速表示数据产生和处理的速度快；多样是指数据的类型繁多；而价值则强调了从海量数据中挖掘出有价值信息的重要性。
接下来，让我们看看大数据是如何运行的。
大数据的运行涉及到多个环节，包括数据的采集、存储、处理和分析。
数据采集是大数据运行的第一步。
在这个阶段，各种数据源，如传感器、网络爬虫、移动设备等，不断地产生和收集数据。
这些数据可能是实时产生的，也可能是历史积累的数据。
为了确保数据的准确性和完整性，采集过程中需要采用合适的技术和方法，对数据进行清洗和预处理。
数据存储是大数据运行的重要环节。
由于数据量巨大，传统的数据库存储方式往往无法满足需求。
因此，分布式存储系统，如 Hadoop 的HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 NoSQL 数据库，如 MongoDB、Cassandra 等，被广泛应用于大数据存储。
这些存储系统能够有效地管理大规模的数据，并提供高可靠性和高扩展性。
数据处理是大数据运行的核心环节。
在这个阶段，需要使用各种技术和工具对数据进行处理和计算。
对大数据技术的认识
对大数据技术的认识一、什么是大数据技术？大数据技术是指处理、存储和分析大量数据的一系列技术，涵盖了数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等方面。
它可以帮助企业或组织从庞杂的数据中发现有价值的信息，从而为决策提供支持。
二、大数据技术的特点1. 数据量庞大：传统数据库无法处理如此庞大的数据量。
2. 处理速度快：大数据技术可以实时处理海量的数据。
3. 数据类型多样：包括结构化、半结构化和非结构化等各种类型的数据。
4. 数据来源广泛：包括社交媒体、传感器网络、日志文件等多种来源。
5. 数据价值高：通过对海量的数据进行挖掘，可以获得更多有价值的信息。
三、大数据技术的应用1. 金融领域：通过分析客户行为和市场趋势，预测股票价格和货币汇率。
2. 医疗领域：通过分析患者病历和医疗记录，提高诊断准确率和治疗效果。
3. 零售领域：通过分析顾客购买行为和偏好，提高销售额和客户满意度。
4. 物流领域：通过分析货物运输和仓储数据，提高物流效率和减少成本。
5. 政府领域：通过分析社会经济数据，制定更科学的政策和规划。
四、大数据技术的核心技术1. 分布式存储：将海量数据分散存储在多个节点上，提高存储能力和可靠性。
2. 分布式计算：将任务分配给多个节点并行处理，提高计算速度和效率。
3. 数据挖掘：通过算法和模型对数据进行挖掘，发现其中的规律和价值。
4. 机器学习：利用算法让机器自动学习数据特征，并根据不断反馈进行优化。
5. 数据可视化：将复杂的数据以图表等形式呈现出来，帮助用户更好地理解。
五、大数据技术的发展趋势1. 云计算与大数据相结合：将大数据应用于云计算平台上，实现弹性扩容、灵活部署等功能。
2. 智能化与自动化：通过人工智能技术实现对大数据的自动处理和分析。
3. 安全性与隐私保护：加强对大数据的安全性和隐私保护，避免数据泄露和滥用。
4. 行业应用的深入：不断拓展大数据技术在各个行业的应用场景，提高效率和降低成本。
5. 多模态大数据处理：将不同类型、来源、格式的大数据进行整合和分析，实现更全面的信息提取。
对大数据技术专业的认识
对大数据技术专业的认识
大数据技术专业是一个涉及数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个方面的学科。
随着信息技术的不断发展和数据量的快速增长，大数据技术已经成为当今社会的重要支撑技术之一。
该专业主要包括以下几个方面：
1. 数据采集：通过传感器、爬虫、日志等方式获取各种数据，并将其转化为可处理的格式。
2. 数据存储：使用分布式文件系统、数据库等技术对大规模数据进行存储和管理。
3. 数据处理：运用分布式计算、流处理等技术对数据进行清洗、转换、预处理等操作，以便后续分析。
4. 数据分析：利用数据挖掘、机器学习、统计分析等方法从数据中提取有价值的信息和知识。
5. 数据可视化：借助图表、图形等手段将分析结果以直观的方式展示出来，帮助决策者更好地理解数据。
大数据技术专业的学生需要掌握计算机基础知识、数据结构与算法、数据库原理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等相关课程。
同时，还需要具备良好的编程能力和数据分析能力。
在未来，大数据技术将会在各个领域发挥越来越重要的作用，如医疗保健、金融、交通、能源等。
因此，对于那些对数据处理和分析有浓厚兴趣的学生来说，大数据技术专业是一个非常有前途的选择。
科普版浅谈大数据
科普版浅谈大数据正文：⒈什么是大数据大数据指的是规模庞大、结构多样、增长速度快的数据集合，由传统数据处理方法难以处理和存储。
大数据产生于日常生活、科学研究、工业生产等各个领域，包含了各种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
⒉大数据的特点⑴数据量大大数据的最显著特点是数据量大，通常以TB、PB和EB等级别来计量。
与传统的数据处理方式相比，大数据的数据量级是巨大的，需要特殊的技术和工具来处理和分析。
⑵多样性大数据包含的数据类型多样，不仅包括结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
这种多样性也增加了大数据处理的难度。
⑶速度快大数据的速度非常快，数据源不断涌现并不断更新。
传感器、社交媒体、移动设备等各种数据源产生的数据以极快的速度增长，需要能够实时处理和分析的能力。
⑷价值密度低大数据中存在很多无用或冗余的数据，所谓“大海捞针”。
大数据处理的关键是从海量数据中提取出有价值的信息并进行分析，以获得有意义和实用的结果。
⒊大数据的应用领域⑴商业领域大数据在商业领域的应用非常广泛。
通过分析大量的市场数据、客户数据和销售数据，企业能够更好地理解市场需求，制定有效的销售策略，提高客户满意度，并优化供应链管理等。
⑵科学研究领域在科学研究领域，大数据被广泛应用于天文学、生物学、地球科学等领域，帮助科学家更好地理解宇宙、生命和地球等复杂系统。
大数据的处理和分析为科学研究提供了新的手段和视角。
⑶和社会领域大数据在和社会领域的应用有助于决策、城市规划、社会管理等方面。
通过分析大量的社会数据和数据，可以发现社会趋势、预测疾病传播、优化城市交通等，为和社会提供决策支持和服务优化。
附件：本文档涉及的附件包括：⒈相关研究论文和文献的引用列表。
⒉大数据处理和分析工具的和地质。
⒊大数据案例分析的报告和图表。
法律名词及注释：⒈数据保护法：指保护个人隐私和数据安全的法律法规。
浅谈大数据及大数据分析
浅谈大数据及大数据分析大数据及大数据分析一、引言大数据是指规模庞大、增长迅速且类型多样的数据集合。
随着科技的发展，大数据已经成为各行各业的重要资源，对企业决策和发展起到了至关重要的作用。
大数据分析是指通过对大数据进行收集、整理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策制定和业务优化等方面的工作。
二、大数据的特点1. 规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等为单位，远远超过传统数据处理能力。
2. 增长迅速：随着互联网和物联网的普及，数据的产生速度呈爆发式增长。
3. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
三、大数据分析的意义1. 发现商业机会：通过对大数据的分析，可以发现潜在的商业机会，预测市场趋势，为企业的发展提供战略指导。
2. 提高决策效率：大数据分析可以帮助企业快速获取和分析各种信息，从而支持决策制定，提高决策的准确性和效率。
3. 提升客户体验：通过对大数据的分析，可以了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务，提升客户体验和忠诚度。
4. 优化运营效率：大数据分析可以帮助企业发现运营中的问题和瓶颈，优化运营流程，提高效率和降低成本。
5. 加强风险管理：通过对大数据的分析，可以及时识别和预测潜在的风险，采取相应的措施进行风险管理和防范。
四、大数据分析的步骤1. 数据收集：从各种数据源中收集大数据，包括企业内部的数据库、外部的公共数据库、社交媒体等。
2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、去重和转换，使其符合分析的要求，保证数据的准确性和一致性。
3. 数据存储：将整理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和挖掘。
4. 数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和关联。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，使非专业人士也能够理解和利用分析结果。
6. 模型建立：根据分析结果，建立相应的模型和算法，以支持决策制定和业务优化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据技术浅析
1.定义大数据
大数据通常是指以下类型的数据：
●传统的企业数据; 包括CRM系统中的客户信息、事务性 ERP 数据、网店交易、总账数
据等。
●机器生成的数据/传感器数据—包括呼叫详情记录 (CDR)、Web 日志、智能仪表、制
造传感器、设备日志（常称为数字信息）、交易系统数据。
●社交数据—包括客户反馈、Twitter 等微博网站、Facebook 等社交媒体平台
Gartner分析,数据量每年增长 40%，2009 年到 2020 年之间将增长 44 倍。
但是，虽然数据量是可见度最高的参数，但却并非唯一重要的特性。
实际上，大数据是由四个关键特性来定义的：
●数据量。
机器生成的数据量远大于非传统数据量。
例如，一架喷气发动机 30 分钟内
即可生成 10 TB 数据。
如果每日的航班超过 25,000 架次，则仅此一个数据源每日即可生成数 PB 数据。
智能仪表和重型工业设备（如炼油设备和钻井平台）生成的数据量与此类似，这加剧了问题的严重性。
●速度。
社交媒体数据流—虽然没有机器生成的数据量大，但会生成对客户关系管理
有用的大量观点和关系。
即使是在每条微博只有 140 个字符的情况下，Twitter 数据的生成速度（或频率）之高也足以产生大量数据（每天超过 8 TB）。
●种类。
传统数据格式的描述往往比较详尽，格式变化也较慢。
而非传统数据格式变化
极快。
随着新服务的添加、新传感器的部署或新市场营销活动的进行，也需要新的数据类型来捕获相应的信息。
●价值。
不同数据的经济价值大不相同。
通常，大量的非传统数据中往往隐藏着有用的
信息；面临的挑战是确定哪些数据有用，然后转换和提取这些数据进行分析。
为了充分利用大数据，企业必须改进其 IT 基础架构，以处理快速生成且类型不一的海量数据，之后可将这些数据与要进行分析的其他企业数据集成。
2.大数据的重要性
将大数据提取出来并结合传统企业数据进行分析时，企业可以更全面、更深入地了解其业务，从而提高生产力、增强竞争优势和加强创新—这一切都会对经营业绩产生重大影响。
例如，在医疗保健服务中，慢性病或长期疾病的管理成本很高。
使用家用监测设备来测量生命体征和监测病情只是利用传感器数据来改善患者健康状况以及减少门诊和住院的方法之一。
制造企业通过在其产品中部署传感器来返回遥测数据流。
有时这是为了提供 OnStar 等服务，OnStar 提供通信、安全和导航服务。
也许更重要的是，此遥测还会展现使用模式、故障率以及其他可以降低开发和装配成本的产品改进机会。
随着智能电话和其他 GPS 设备的迅速流行，广告商也能将商店、咖啡店或饭店附近的消费者作为目标了。
这为服务提供商开辟了新的收入来源，并使许多企业得以锁定新客户。
零售商通常都知道谁会购买其产品。
社交媒体和来自其商业网站的 Web 日志文件可以帮助零售商了解谁未购买及其原因，而眼下他们尚无从获得此类信息。
这可实现更为有效的微观客户细分、有针对性的市场营销并提高供应链效率。
最后，如果没有大数据，Facebook 和 LinkedIn 等社交网站根本不会存在。
它们的业务模式需要个性化 Web 体验，而这只能通过捕获并使用用户或会员的所有可用数据来实现。
3.构建大数据平台
和数据仓储、网店或任何 IT 平台一样，大数据基础架构也有独特的要求。
在考虑大数据平台的各个组件时，必须记住最终目标是要实现大数据与企业数据的轻松集成，以便能够深入分析合并后的数据集。
基础架构要求
大数据的基础架构要求涉及数据获取、数据组织和数据分析。
获取大数据
获取阶段是基础架构有别于大数据出现之前的一个主要变化。
因为大数据是指速度更高、种类更多的数据流，所以支持大数据获取的基础架构必须以可预测的低延迟来捕获数据和执
行简短查询；能够处理极高的事务量，通常是在分布式环境中；并支持灵活的动态数据结构。
获取和存储大数据经常使用 NoSQL 数据库。
此类数据库非常适用于动态数据结构，并且伸缩性强。
NoSQL 数据库中存储的数据通常多种多样，因为系统的用途就是捕获所有数据，而不作分类和分析。
例如，NoSQL 数据库经常用于收集和存储社交媒体数据。
虽然面向客户的应用不断变化，但底层存储结构却一直都很简单。
通常，这些简单的结构并不是要设计一个模式来包含实体间的关系，而只是包含一个主键来标识数据点以及包含一个内容容器来容纳相关数据。
这种简单的动态结构既支持各种变化，又无需成本高昂的存储层重组。
组织大数据
在传统的数据仓储术语中，组织数据称作数据集成。
大数据的数据量之大造成了很多情况下都是在其原始存储位置组织数据，而不迁移大量的数据，这样做既省时又省钱。
组织大数据所需的基础架构必须能够在原始存储位置处理和操作数据；支持极高的吞吐量（通常成批）以支持大数据处理步骤；处理从非结构化到结构化的各种数据格式。
Apache Hadoop 是一种新技术，支持在原始数据存储集群中组织和处理大量数据。
例如，Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 就是 Web 日志的长期存储系统。
通过在同一集群上运行MapReduce 程序并生成聚合结果，这些 Web 日志就会转变成浏览行为（会话）。
然后，这些聚合结果会加载到关系 DBMS 系统中。
分析大数据
由于数据移动并不总发生在组织阶段，因此分析也可在分布式环境中进行，这种情况下某些数据将停留在其原始存储位置，并可从数据仓库透明访问。
分析大数据所需的基础架构必须能够支持对不同系统中存储的更多数据类型进行更深入的分析，如统计分析和数据挖掘；扩展到极致数据量；提供行为变化驱动的更快响应；并根据分析模型自动做出决策。
而最重要的是，基础架构必须能够集成大数据与传统企业数据的组合分析。
新见解不仅来自对新数据的分析，还来自结合旧数据对新数据做出的分析，其目的在于对旧问题做出新的诠释。
例如，结合智能售货机所在地点的事件日历对其库存数据进行分析，可以确定售货机的最佳产品组合及补货计划。
4.解决方案体系
为满足上述 IT 基础架构要求，许多新技术应运而生。
据最新统计，用于获取和存储大数据的开源键值对数据库已超过 120 个，而 Hadoop 则是作为用于组织大数据的主系统，以及用于分析大数据，并将触角延至结构化程度较低的数据集的关系数据库出现的。
这些新系统构成了一个区段分明的解决方案体系，其中包括：
●不仅仅是 SQL (NoSQL) 的解决方案：以开发人员为中心的专业系统
●SQL 解决方案：通常等同于关系数据库管理系统 (RDBMS) 的可管理性、安全
性和可信性
NoSQL 系统旨在捕获所有数据，数据进入系统时不进行分类和分析，因此数据多种多样。
而 SQL 系统通常是将数据放在定义详尽的结构中，并将元数据强加给捕获的数据以确保一致性并验证数据类型。
分布式文件系统和事务存储主要用于捕获数据。
为了解释这些解决方案中的数据并从中提取信息，使用了一种称为 MapReduce 的编程范例。
MapReduce 程序是在分布式数据节点上并行运行的自定义编写的程序。
键值存储或 NoSQL 数据库是大数据环境的 OLTP 数据库；它们经过了优化，支持极快的数据捕获和简单查询模式。
NoSQL 数据库能够提供极快的性能，因为它是通过单一识别键来快速存储捕获的数据，而不是对数据进行解释并投掷到模式中。
因此，NoSQL 数据库能够快速存储大量事务。
不过，由于 NoSQL 数据库中数据的多变性，致使任何数据组织工作都需要编程来解释所用的存储逻辑。
再加之缺乏对复杂查询模式的支持，使得最终用户难以从 NoSQL 数据库的数据中汲取价值。
为了充分挖掘NoSQL 解决方案的价值并将其从以开发人员为中心的专业解决方案转变成面向企业的解决方案，必须将NoSQL 解决方案与SQL 解决方案结合成一个可靠的基础架构，进而满足当今企业的可管理性和安全性需求。