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摘要:服务器技术网nifengsoft #p#分页标题#e# 关系数据影视人物贩卖商库在处理交易数据方面是有效的结构化和非结构化的数据正在蓬勃增长,我们将这些数据定义为大数据。这些海量的大数据无疑给企业IT和数据管理团

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选择合适的大数据工具

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而新兴业务在从大数据库中提取商业价值,进而获得竞争优势方面兴趣的高涨,其实意味着企业并没有太多的时间来评估市场上众多可用的技术,强殖道,进而从中做出选择。越来越多的企业开始将大数据视为一种宝贵的资源,企业领导人和数据分析科学家们都希望像淘金者一样从中寻找到有价值的东西贵。这一“大数据淘金热”为企业IT团队和数据管理层提供快速的系统,以便能够处理日益增长的各种海量数据带来了巨大的压力。

而在规划大数据策略时的一个最大的问题在于将所有这些大数据信息放在何处以便进行数据处理与分析。直到不久以前,交易数据仍然是企业最为关注的,而对交易数据的管理往往归结为采用几个关系数据库。多维数据库,柱状软件和其他专业分析引擎为数据从交易系统入库进行分析增加了一些选择。尽管如此,在许多企业,涉及重大决定的数据仍然是在企业数据仓库(EDW)或一组独立的数据集市中处理的。

关键是要为您企业的工作任务选择合适的技术,这就如同投注者在赛马场上尽量选择最好的那匹马:不仅要选择纯种马,同时您所选择的赛马还必须能够适应泥土、草地,或干或泥泞的各种赛马场所。而在一个大数据环境,小贝家园spankhome,但能够适用于多个数据库的“马匹”可能需要具备多方面的功能。

 

此外,IT管理人员必须评估Hadoop集群、NoSQL数据库和其他大数据工具是否可以轻松的融入企业现有的系统架构;或者说是否需要对其现有架构进行某些修改,以适应这些技术。而答案则取决于企业的规划用途,企业的组织结构和IT成熟度等因素。

最初,许多大数据应用程序是“待开发”的项目,孙伯龄,尚未面临的一些典型的应用程序开发问题,勤王岂告劳,如需要与遗留系统和结构化数据源集成整合。通常,中国梦想秀20130104,技术娴熟的数据分析师和其他商业用户在处理一些非结构化或半结构化的数据时,是在IT和商业智能管理器的雷达监控下进行的,充分利用Hadoop和NoSQL工具的诸多开源优势。但现在,大数据无疑已经在企业雷达的充分监控范围内了,并努力将非交易形式的转化成主流的数据分析过程,增加了IT团队实施有效的大数据系统部署和管理的必要性。

 

结构化和非结构化的数据正在蓬勃增长,西安博朗定制扑克牌厂,穿越女儿国之寻香记,甘肃瑞丽阳光半永久,我们将这些数据定义为大数据。这些海量的大数据无疑给企业IT和数据管理团队带来了巨大的压力。现如今,foganglao佛冈在线,许多企业的计算机系统已经被所有类型的信息所吞没,而这些企业也在努力通过大数据分析计划以便能够从海量大数据中分析出宝贵的商业见解。同时,财色风云,一系列新技术的兴起也能够帮助企业应对海量数据的涌入——但对这些技术进行整理排序往往是一个令人生畏任务。

 

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