随着近年来企业信息化建设的不断深化、社会化网络的兴起,以及移动互联网等新一代信息技术的广泛应用,全球数据规模及其存储容量正在迅速增长,数据的类型也变得复杂多样。海量多样化的数据对信息的有效存储、快速读取、检索提出了挑战;且其中所蕴藏的巨大商业价值也引发了对数据处理、分析的巨大需求。当前,大数据已逐渐渗透到各个行业和业务职能领域,数据成为企业战略资产,企业战略逐渐从"业务驱动"转向"数据驱动"。如何通过收集和分析大量内部和外部的数据,获取有价值的信息将成为指导企业经营决策、业务运作中的核心环节。
从大数据的数据特征可知,其数据结构复杂多样,且体量巨大,需要改变目前以结构化为主体的单一存储方案。要求满足不同的存储需求,支持SMP、MPP、RDBMS等多种架构的数据库以及内容数据库、分布式缓存数据库等技术能力。本方案将采用如下的策略:
数据分析层主要是对经过存储和处理后的数据进行OLAP分析、搜索引擎、专题分析、数据挖掘、标签分析等:
数据展现能够迅速和有效地简化与提炼数据流,帮助用户交互筛选大量的数据,可视化所提供的洞察力有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现:
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