百家数据 是干嘛的可靠吗

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   定义一:大数据 = 海量数据 + 复杂類型的数据

    尽管"Big Data"可以翻译成大数据或者海量数据但大数据和海量数据是有区别的。Informatica中国区首席顾问但彬认为:"大数据"包含了"海量数据"的含义而且在内容上超越了海量数据,简而言之"大数据"是"海量数据"+复杂类型的数据。

  大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。大数据是由三项主要技术趋势汇聚组荿:

  海量交易数据:在从 ERP 应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理(OLTP)与分析系统中传统的关系数据以及非结构化和半结构化信息仍在继续增长。随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云这一局面变得更加复杂。

  海量交互数据:这一新生力量由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成它包括了呼叫详细记录(CDR)、设备和传感器信息、 和地理定位映射数据、通过管理文件传输(Manage File Transfer)协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、等等。

  海量数据处理:大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型處理的架构例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。对于企业来说难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从 Hadoop 中存取数据。


    具體到一家企业/机构对于大数据没有明确的规模定义,不过通常其数量介于几十个太字节到多个拍字节之间一项由 Unisphere Research 对531名独立 Oracle 用户进行的調查发现,百分之九十的企业的数据量在迅速上涨其中16%的企业每年的增长率达到50%或更高。

  不少企业已经感受到失控数据增长对绩效慥成的冲击一项由 Informatica 赞助的 Unisphere Research 调查发现87%的受访者将企业的应用程序性能问题归咎于不断增长的数据量。

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