构建大数据基础平台
大数据平台建设
大数据平台建设一、背景介绍随着信息技术的快速发展和互联网的普及，各行业的数据量呈现爆炸式增长。
为了更好地管理和利用这些海量数据，大数据平台的建设成为了当今企业的重要任务之一。
本文将详细介绍大数据平台建设的标准格式文本。
二、需求分析1. 数据采集：大数据平台需要能够从多种数据源中采集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 数据存储：大数据平台需要提供可靠、高效的数据存储机制，包括分布式文件系统和列式数据库等。
3. 数据处理：大数据平台需要具备强大的数据处理能力，能够进行数据清洗、转换、计算和分析等操作。
4. 数据可视化：大数据平台需要提供直观、易于理解的数据可视化工具，匡助用户更好地理解和分析数据。
5. 数据安全：大数据平台需要具备完善的数据安全机制，包括数据加密、访问控制和权限管理等。
三、架构设计1. 数据采集层：该层负责从各种数据源中采集数据，并进行初步的数据清洗和转换。
常用的数据采集工具包括Flume和Kafka等。
2. 数据存储层：该层负责将采集到的数据存储到适当的存储介质中，以便后续的数据处理和分析。
常用的数据存储技术包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)和HBase列式数据库等。
3. 数据处理层：该层负责对存储在数据存储层中的数据进行各种处理操作，包括数据清洗、转换、计算和分析等。
常用的数据处理框架包括MapReduce和Spark 等。
4. 数据可视化层：该层负责将处理后的数据以直观、易于理解的方式展示给用户，匡助用户更好地理解和分析数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau和Power BI等。
5. 数据安全层：该层负责保护数据的安全性，包括数据加密、访问控制和权限管理等。
常用的数据安全技术包括Kerberos认证和数据加密算法等。
四、实施步骤1. 确定需求：与业务部门充分沟通，了解他们的需求和期望，明确大数据平台的功能和性能要求。
2. 架构设计：根据需求分析的结果，设计合理的大数据平台架构，确定各个组件的功能和相互关系。
大数据分析平台的构建方法和优化技巧
大数据分析平台的构建方法和优化技巧随着技术的不断发展，大数据分析已成为许多企业和组织获取数据洞察力的重要手段。
然而，构建一个高效、稳定的大数据分析平台并不是一件容易的事情。
本文将介绍大数据分析平台的构建方法和优化技巧，帮助读者提高大数据分析的效率和准确性。
一、大数据分析平台的构建方法1. 硬件和基础设施：大数据分析平台需要强大的计算能力和存储空间。
因此，在构建平台时应考虑使用高性能的服务器、大容量的存储设备以及高速网络连接。
2. 数据采集和清洗：大数据分析平台的第一步是数据的采集和清洗。
采集数据的方法可包括批处理、实时流处理和事件驱动等。
清洗数据时需要去除冗余数据、处理缺失值和异常值，以确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和管理：在大数据分析平台中，数据的存储和管理是非常重要的环节。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。
根据数据量和访问需求选择适当的存储方式，并配置相应的索引和分区策略以提高查询效率。
4. 数据处理和分析工具：构建大数据分析平台时需要选择合适的数据处理和分析工具。
常用的工具有Hadoop、Spark、Storm和Flink等。
这些工具各有特点，可以根据不同的业务需求选择合适的工具进行数据处理和分析。
二、大数据分析平台的优化技巧1. 并行计算和分布式处理：大数据分析平台通常处理的数据量非常庞大，因此并行计算和分布式处理是提高处理效率的关键。
通过将任务拆分成多个子任务，并分配到不同的计算节点上进行并行计算，可以大大提高处理速度。
2. 数据压缩和索引优化：大数据分析平台中的数据通常非常庞大，对存储空间的需求也很高。
因此，对数据进行压缩可以减少存储空间的占用。
同时，合理地设计索引可以提高查询和分析的效率。
3. 数据缓存和预加载：在大数据分析平台中，经常会遇到重复的数据读取和分析操作。
通过使用缓存技术和预加载数据，可以避免重复的计算和IO操作，提高数据处理的速度和效率。
城市大数据平台建设方案
城市大数据平台建设方案一、引言随着信息技术的快速发展和城市化进程的加速推进，城市数据量不断增加，城市各类数据的积累和应用成为推动城市发展和改善居民生活的重要手段。
城市大数据平台建设，旨在通过整合和利用城市数据资源，实现城市管理与服务的智能化和精细化，提升城市管理水平和生活品质。
本文将详细介绍城市大数据平台建设方案。
二、建设目标1.整合城市各类数据资源，实现数据共享和交流，提升数据利用效率。
2.构建高效的数据处理和分析系统，提供实时的数据决策支持。
3.打通各个城市部门和业务系统的数据孤岛，促进信息共享与协同。
4.建立可扩展的城市数据平台架构，具备支持新数据类型和应用场景的能力。
5.保障数据安全与隐私保护，合法合规地使用和管理城市数据。
三、建设方案1.数据整合与共享通过建设城市数据湖，将各类数据资源（包括政府公共数据、社会数据、企业数据等）按照标准化的格式整合并存储，实现数据的集中管理和综合利用。
建立数据共享机制，鼓励各部门、企业和社会组织共享数据资源。
2.数据处理与分析搭建数据处理和分析平台，包括实时数据采集、实时数据处理和离线数据分析三部分。
实现数据实时采集和处理，提供实时的数据决策支持。
同时，对离线数据进行全面分析，挖掘数据价值和潜能，为城市规划、交通管理、环境保护、公共安全等决策提供科学依据。
3.数据集成与交换建立数据集成与交换平台，通过数据接口和协议，实现数据的标准化和交换。
连接各个部门和业务系统的数据孤岛，实现数据的无缝衔接和互通共享。
确保数据一致性和准确性，提高数据处理效率。
4.架构设计与系统集成设计可扩展的城市大数据平台架构，支持大规模数据存储和计算。
通过虚拟化、容器化等技术手段，提高系统的可靠性、灵活性和可扩展性。
进行系统集成，与城市各部门和业务系统实现深度融合，实现数据的无缝衔接和共享。
5.数据安全与隐私保护建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保数据的安全性和隐私性。
采用数据加密、身份认证、权限控制等技术手段，保护数据的传输和存储过程中的安全。
大数据平台构建课程设计
大数据平台构建课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解大数据平台的基本概念与架构，掌握其关键技术和功能模块。
2. 学生能掌握大数据处理的基本流程，了解数据采集、存储、处理、分析和展现等环节。
3. 学生能了解大数据平台在不同行业的应用案例，理解其价值和作用。
技能目标：1. 学生能运用所学知识，设计并构建简单的大数据平台，完成数据接入、存储和初步分析。
2. 学生能运用大数据分析工具，对平台数据进行处理和分析，解决实际问题。
3. 学生能通过小组合作，进行项目实践，提高团队协作和沟通能力。
情感态度价值观目标：1. 学生能认识到大数据平台在现代社会中的重要性，培养对数据科学的兴趣和热情。
2. 学生能养成积极探究、勤于思考的学习习惯，形成批判性思维和创新意识。
3. 学生能关注大数据技术在各领域的应用，关注社会问题，树立正确的价值观。
本课程针对高中年级学生，结合学科特点和教学要求，旨在培养学生的数据素养，提高实践操作能力和团队合作精神。
课程内容与课本紧密关联，注重实用性，通过项目驱动的教学方式，让学生在实际操作中掌握大数据平台构建的相关知识和技能。
课程目标的设定旨在确保学生能够明确学习成果，为后续教学设计和评估提供依据。
二、教学内容1. 大数据平台概述- 大数据概念、特征及其价值- 大数据平台的架构与核心技术2. 数据采集与存储- 数据源识别与数据采集方法- 分布式存储技术及其应用3. 数据处理与分析- 数据预处理、清洗与整合- 数据分析方法及其在大数据平台中的应用4. 大数据平台应用案例- 各行业大数据应用案例解析- 大数据平台在现实生活中的价值体现5. 大数据平台构建实践- 大数据平台构建流程与关键步骤- 项目实践：小组合作设计并构建大数据平台6. 大数据安全与隐私保护- 大数据安全风险与应对策略- 隐私保护技术在大数据平台中的应用教学内容依据课程目标，紧密结合课本，注重科学性和系统性。
教学大纲明确教学内容安排和进度，涵盖大数据平台的基本概念、关键技术、应用案例和实践操作等方面。
2023-大数据模型构建平台建设方案v2-1
大数据模型构建平台建设方案v2在当今时代，数据已经成为企业发展的核心资源，因此，大数据模型构建平台的建设是企业赖以生存的重要组成部分。
在这篇文章中，我们将从几个步骤来探讨如何建立一个完善的大数据模型构建平台。
第一步：需求分析建立一个可靠的大数据模型构建平台的关键是需求分析。
这一步骤的重点是理解您的业务需求和数据需求。
例如，您需要确定构建大数据模型的用途是为了增加销售量、提高运营效率还是其他方面的需求。
第二步：技术框架确定技术框架确定是构建平台的关键步骤。
正确选择平台的架构和技术可以确保平台的可用性和可扩展性。
您需要明确选择使用的大数据技术，以及将如何实现数据的整合和管理。
您需要寻找主流的大数据技术，例如Hadoop、Spark、Cassandra等。
第三步：数据处理和管理在确定技术框架后，您需要考虑如何处理和管理数据。
这个步骤需要确保数据的正确性，可靠性和安全性。
您需要选择合适的数据库技术和解决方案来建立理想的数据管道。
另外，您需要确立数据备份和恢复策略来应对不可预期的灾难事件。
第四步：平台开发和部署在完成技术框架和数据管道方案后，您需要开始平台的开发和部署。
您需要确立开发流程，并逐步优化各部分流程以确保系统的可靠性。
另外，在部署的过程中，您需要考虑架构的扩展性以适应未来的变化和数据增长。
第五步：平台测试和维护在开发和部署完成后，您需要进行全面的测试以确保平台的可靠性和稳定性。
您应该始终关注平台的稳定性，并定期更新和修复问题。
此外，您需要与团队成员和客户协同合作，以保持平台和流程的持续改进。
总结大数据模型构建平台建设是一个复杂的过程，需要小心规划和技术理解。
正确的平台架构、技术选择和严密的质量保证流程是实现成功的关键。
通过正确的平台开发和维护，您可以在数个领域得到益处，包括提高运营可靠性、增加重复商业、减少风险并提高客户满意度等。
大数据处理平台构建及优化方案
大数据处理平台构建及优化方案一、引言随着互联网技术的迅猛发展，对数据处理的要求也越来越高。
大数据平台处理的数据是海量数据，针对其处理具有很大的难度和挑战性。
如何构建一个高效、稳定、可靠的大数据处理平台，这是各个行业都面临的问题。
本文旨在讨论大数据平台的构建和优化方案。
二、大数据处理平台构建1. 数据来源大数据处理平台的数据来源渠道可以包括网络爬虫、数据仓库、传感器数据等。
在大数据处理平台的构建过程中，首先需要考虑的是数据来源的稳定性和可扩展性。
2. 数据清洗大数据的处理从数据清洗开始。
数据清洗的目的是将大数据中的异常数据、无效数据及冗余数据清理出来，保证数据的质量和准确性。
3. 数据存储存储大数据的方式主要有三种：关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统。
选用何种存储方式，需要根据处理数据的特点和业务需求来进行选择。
4. 数据处理大数据处理所传统数据处理有很大不同。
在大数据处理中，需要考虑分布式计算和分布式存储的问题。
大数据平台处理数据的计算模式分为批量计算和实时计算模式。
5. 数据分析数据分析是大数据处理的一个重要领域。
数据分析可分为如下几类：基础数据处理、数据挖掘、数据可视化等。
通过数据分析，可以深入了解数据背后的规律并做出有价值的商业决策。
三、大数据处理平台优化方案1. 数据采集优化数据采集优化的目的是在保证数据采集的正确性的前提下，提高数据采集效率和数据抓取效率。
一般可采用增加数据缓存、合理设计数据采集计划、提高网络带宽等方式来达到优化目的。
2. 数据清洗优化数据清洗优化主要是通过增加数据预处理功能和采用数据清洗算法来提高数据清洗效率和数据清洗质量。
数据处理算法可以采用Fork/Join算法进行实现。
3. 数据存储优化数据存储优化主要是通过采用更优秀的分布式存储方案进行存储方案的选择。
常用的分布式文件存储系统有Hadoop的HDFS，Ceph、GlusterFS、Minio等等。
只有通过合理的存储设计、多层次存储管理策略、均衡化存储容量等方式来实现数据高效存储。
大数据平台的建设与优化策略研究
大数据平台的建设与优化策略研究随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的重要组成部分。
大数据的积累和分析对于企业决策的质量和效率具有重要影响，因此，建设一个高效、稳定的大数据平台成为企业发展的必然选择。
本文将探讨大数据平台的建设与优化策略，包括基础架构的搭建、数据的采集与处理、算法与模型的优化等方面。
首先，大数据平台的基础架构建设是一个关键环节。
在构建大数据平台时，需要考虑到数据量庞大、处理速度快的特点。
为了保证系统的高可用性和高性能，可以采用分布式架构，包括搭建分布式文件系统、分布式数据库以及分布式计算框架。
分布式架构可以将数据分散存储在多个节点上，提高系统的容错性和并行处理能力。
其次，数据的采集与处理是大数据平台的核心任务。
数据的采集需要具备高效、可靠的采集能力，可以使用日志收集器、数据挖掘工具等技术实现数据的快速采集。
数据的处理可以使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark，对数据进行清洗、过滤、分析和挖掘等操作。
在大数据平台的建设过程中，算法与模型的优化是提高系统性能的重要手段。
对于大规模的数据集，需要选择合适的算法和模型来进行数据分析和挖掘。
并行计算和分布式训练技术可以加速算法的执行速度和模型的训练过程。
同时，可以使用机器学习和深度学习等技术，挖掘数据中的规律和潜在信息，为企业决策提供参考依据。
此外，大数据平台的优化策略还包括性能优化、安全优化和成本优化。
性能优化可以从系统架构、算法模型、数据存储和网络传输等方面入手，通过并行计算、数据压缩和缓存技术等手段提高系统的响应速度和处理能力。
安全优化可以通过数据加密、权限控制、访问控制和审计等手段，保护大数据平台的安全性和隐私性。
成本优化可以从硬件设备、软件工具和人力成本等方面考虑，选择性价比高的解决方案。
总结起来，大数据平台的建设与优化策略是一个综合性的工程，需要从基础架构搭建、数据采集与处理、算法与模型优化以及性能、安全和成本等各个方面综合考虑。
大数据平台规划方案
大数据平台规划方案
一、整体规划。
在构建大数据平台之前，首先需要明确整体规划。
企业需要明确大数据平台的
定位和目标，明确数据的来源和去向，明确数据的存储和计算需求，以及数据的分析和挖掘目标。
同时，需要考虑到未来的扩展和升级需求，确保大数据平台具有良好的可扩展性和灵活性。
二、技术架构。
在选择技术架构时，需要根据企业的实际需求和现有技术基础进行选择。
可以
考虑采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，以及实时流处理技术，如Kafka、Flink等。
同时，需要考虑到数据的采集、清洗、存储、计算和展现等环节，选择合适的技术和工具进行支撑。
三、数据治理。
数据治理是大数据平台建设中至关重要的一环。
需要建立完善的数据管理体系，包括数据的采集、存储、清洗、加工、分析和展现等环节。
同时，需要建立数据质量管理机制，确保数据的准确性和完整性。
此外，还需要建立数据安全和隐私保护机制，保障数据的安全和合规性。
四、安全保障。
在大数据平台建设过程中，安全保障是不可忽视的一环。
需要建立完善的安全
策略和机制，包括数据的加密、访问控制、安全审计等方面。
同时，需要建立灾备和容灾机制，确保数据的持久性和可靠性。
此外，还需要建立监控和预警机制，及时发现和应对安全威胁。
综上所述，构建一套完善的大数据平台需要从整体规划、技术架构、数据治理
和安全保障等方面进行综合考虑。
只有在这些方面都做到位，才能确保大数据平台
的稳定运行和持续发展。
希望本文的内容能够为企业构建大数据平台提供一些参考和帮助。
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构建大数据基础平台
采集、存储并应用数量快速 化与非结构化数据的数量和速率
激增的数据已成为企业面对的一 都在飞速提升，进一步增加企业
个持续趋势。而该趋势仍在不断 的挑战。所有这些催生了统称为
变化：社交媒体、传感器、机器 “大数据”的全新分布式计算范例
和员工都提供了丰富的新数据源。 的发展，并将推动分析技术的发
能够提供“ 现成 ”大数据平台的
套装集成式系统。
图4：两种方法：自行构建系统与使用甲骨文集成式系统 构建自有模型
及额外成本）。集成式解决方案的方法 意味着企业迁移至大数据平台时需要认
还可以改善与现有基础设施的集成。（参 真评估和监测基础设施的总体拥有成本。
见“ 简化大数据实施 ”）例如，甲骨文
大数据机可以简化与甲骨文数据库和商
与此同时，企业应当超越对成本的
务智能工具等现有结构化数据处理系统 关注，寻求促进业务敏捷性和业务发展
大数据分散存储方法具有多项优 势。例如分散存储具有经济、灵活和高 效的特点，能够快速扩展以包括数以千
计相对低成本的服务器，无需升级为昂 会发现关系型数据库已不再是唯一的选
贵的企业服务器和存储设备。并且，无 择。“混合解决方案架构”将混合旧有
共享模式无需与数量有限的共享存储磁 和新型数据库，推动新型基础设施的应
盘传输数据，可以消除严重影响海量数 用，以发掘旧有基础设施的潜力。（见
据处理的性能瓶颈。
图 2）简而言之，未来关于数据架构的
讨论将关注两类基础设施的平衡、共存
但这并不意味着大数据平台将取代 与融合。
现有基础设施，或者传统基础设施虚拟
化与整合已风光不再。大数据与现有平
台 之 间 并 非“非 此 即 彼”而 是“共 存”
性挑战，实现大数据与传统架构的融合，
同时始终关注经济性。埃森哲研究表明，
“ 以数据为中心 ”的设计理念由此显得
格外重要。
图3：基础设施解决方案模式
解决方案模式
优势
具体内容
商用平台，本地存储 1. 高灵活性和大规模输出 2. Hadoop 实施技能可轻松获取 3. 开发或应用Hadoop实施参考架构
1. 商用物理服务器 2. 由商用服务器机架组成的POD配置 3. 直接附加存储 ~12x3TB/节点 4. 现场灾难恢复备份和还原 5. 基础设施自动化与协调 6. 数据中心容量规划
成，安装后的开发与测试等
并延长分析时间。通常，数据转换面临
的问题更多来自财务方面，而非技术。
也就是说使用传统基础设施管理大数据
并不具有经济可行性。
第4页
显然，大数据需要专有且更经济高 效的新型基础设施。很多情况下，这意 味着企业需要转变以往实践。过去几年 中，整合与虚拟化一直是数据中心关注 的重点，目的是减少服务器数量，并与 大型共享存储平台连接，以减少数据中 心的空间。然而，埃森哲预计大数据可 能会反其道而行之，要求数据中心使用 分散的数据模型。多数情况下，恰当的 大数据平台由多个小型商用服务器集群 而非企业级平台组成。存储功能将通过 本地独立服务器实现，取代集中的共享 存储方式。（显然，预建大数据系统是 最适合的方法，将在稍后讨论。）
大数据需要网络基础设施支持 TB 容量的数据集传输。在基础设施中安装 大量商用服务器需要调整电源、温度调 节以及空间等物理基础设施要素。
同样，大数据存储基础设施需要多 PB 的容量，并且能够容纳数以亿计的 数据对象。鉴于非结构化数据作为业务 资产的价值逐步增加，企业应当采取措 施以保证数据的安全性和可用性。企业 需要新的方法，因为传统方法难以应对 如此庞大数量的数据备份和还原任务。 大数据技术的安全特性日渐成熟，企业 应考虑部署适当的控制手段来防止数据 遭到破坏和盗窃。
不相同，因此认真制定前期规划十分关 时候其它方法的效果可能更佳。例如，
IT 团队需要全面的跨领域方法来构 键。基础设施团队需要充分理解大数据 如果工作负载较低，并且无需担心存储
建大数据平台。IT 基础设施团队应同 IT 对数据中心的影响：分析数据中心的容 瓶颈对性能的影响时，具有共享存储的
专家协作，借鉴专家在分析、风险与遵 量、存储和网络要求，确定可能的数据 商用平台可能更为适合，例如企业刚刚
速且灵活存储、移动与合并数据的基础
能工具的连接器 • 实施成本，包括研究、设计
与规划工作，安装和配置，
设施——传统 IT 基础设施设计中并未包 含此类要求。将非结构化数据转变为结 构化数据，并使用关系型数据库管理系 统来管理数据，这在技术上是可行的。
与现有商务智能应用程序集
但是，转变非常耗时，而且会增加成本
IT 机会成本。大数据技术的 团队必须妥善处理大数据的三个特性，
技术的总体成本。为此，企业需
安装和集成耗时会减少 IT 部 即数量（数据量持续激增）、类型（数据
要考虑以下因素：
门对增加商业价值活动的关注 类型不断丰富）和速率（数据流转速率需
• 延迟业务改进的成本。预期 要大幅提升）。此外，并非所有数据都具
着大数据在企业中的作用逐步显 储空间和 216 个 CPU 处理核心。
现，相关基础设施为其它关键业 设备包含全套大数据软件，例如
务解决方案提供同样的绩效、安 Hadoop 和 NoSQL。（参见图 4）预
全性与支持将变得越来越重要。 配置套件的目标是提供企业系统
基于上述事实，企业可能会关注 需要的高性能、可用性与安全性。
非结构化数据在数据中的所占比 展，例如面向非结构化数据设计
例极高，因此企业迅速转向非结 的 Hadoop、NoSQL 等等。
构化数据分析技术，并希望由此
获得竞争优势。（见图 1）
大数据技术支持企业探索提
高效率、降低总体拥有成本和提
非结构化数据对众多企业来 升 IT 基础设施灵活性的可能，持
说仍是一项有待有效开发的重要 续激增的数据迫使企业寻求新的
规、业务应用程序及 IT 治理方面的观 来源，计算需要管理的数据集大小，了 开始探索大数据工作负载有限的情景。
念和预测。不同的观点可以帮助基础设 解 分 析 工 作 负 载（数 量 和 速 率）以 及 （见图 3）
施团队重新规划数据中心，确保数据中 CPU 和 IO 工作负载，明确大数据平台与
心能够应对大数据的数量、速率和复杂 传统商务智能工具的集成程度。
大数据机
1. 快速交付
（美商天睿、DCA、 2. 与现有商务智能分析平台紧密集成
甲骨文）
（甲骨文、Greenplum、美商天睿）
1. 计算机、存储、网络和大数据捆绑组件 2. 高可用性和容错性设计 3. 简单而统一的管理 4. Hadoop管理工具 5. 系统管理工具 6. 单一支持
云实施
Байду номын сангаас
1.
（单用户或多用户） 2.
此类解决方案相比商用服务器集群可能
取得成功。计算范例可能因大数据而改
需要更高的前期硬成本，但其技术与软
大数据基础设施与传统基础设施在 变，但企业对 IT 支持效率与创新的期待
件捆绑能够加快部署速度，而且可以避 很多方面存在差异，但两者遵循一项基 从未改变——这将成为评判大数据基础
免实施 Hadoop 和连接硬件的复杂性（以 本原则，即需要确保 支持经营绩效。这 设施成功与否的重要标准。
IT 治理也需要调整以支持大数据。 一般情况下，企业必须制定全面的治理 流程，涵盖从大数据平台绩效管理到服 务退单、事件 / 问题管理以及服务台支 持的各个环节。
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规划基础设施
同样，需要明确大数据平台建设没
如前所述，部分企业可能倾向于分
有 “ 一刀切 ” 标准。企业的实际情况各 布式无共享商用硬件基础设施，但很多
图1 问：您是否正在使用或计划部署以下技术？
关系型数据库
搜索索引
规则引擎
纵列数据库或列式数据库
文档存储
复杂事件处理
内存数据库
数据仓库设备（集成软件和硬件的预配置捆绑套件）
键值存储
Ha oop
0 10 20 正在使用
30 40 50 60 70 80 计划在12个月内添加该技术
90 100 尚无计划
来源：IDC、计算机世界IT调查商务智能与分析分组调研，2012年，n = 111
• 硬件成本，包括服务器、存
的员工效率提升和业务洞察 有价值，而 IT 部门必须帮助数据专家筛
储和网络
选海量的数据，以便“大海捞针”，获取
力可能推迟至实施项目结束 业务洞察力。
• 软件成本，包括大数据软件
后才能实现
（如 Hadoop 及其生态系统）
总的来说，大数据需要一个能够高
和集成传统数据库与商务智
商用平台，共享存储 1. 中小企业实施 2. Hadoop实施技能可轻松实现 3. 开发或应用Hadoop实施参考架构
1. 在VMWare ESXi等管理程序中运行的虚拟服务器 2. 由nESX集群（密度为n至1）组成的POD配置 3. 共享横向扩展NAS 4. 共享存储可能成为瓶颈 5. 现场备份与还原 6. 外部复制以用于灾难恢复 7. 基础设施自动化与协调 8. 数据中心容量规划
的关系。要在海量的繁杂数据中获取商
业价值，IT 基础设施团队必须应用两类
基础设施模型，并运行两种截然不同的
平台，然后开发一个融合了两者特性的
数据架构。
秉承上述理念，埃森哲预计数据库 技术将出现新的平衡，因为数据架构师
数据摄入 数据整合
图2：融合型数据架构 数据源
商务智能分析
高级分析
非结构化
RDBMS 外部 ODS
资源，可帮助企业获得更深入的 方法来采集、整理、管理和分析
客户和运营洞察力，并最终形成 数据。
竞争优势。然而，传统关系型数
据库和商务智能工具针对结构化