京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据泡沫正无限膨胀
在当今企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等,也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级(1TB=1024GB)数据集用于商务智能和商务分析。到2020年,全球数据使用量预计将暴增44倍,达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。大数据正在彻底改变IT世界。10月几大科技巨头的举动使更多人意识到所谓的高科技泡沫——即“大数据”正在无限的膨胀。
微软与Hortonworks合作开发Hadoop
早在今年2月,微软的HPC开发团队就公布了被称为“Dryad”的分布式计算平台。这也标志着微软向Windows HPC Server用户提供了能够进行海量数据处理的工具。微软推出Dryad的目就是鼓励开发者们在Windows或者.Net平台上编写大规模的并行应用程序。在当时这也被视为微软在大数据领域与Hadoop对抗的有力产品。
但微软却于10月12日在西雅图举行的SQL PASS 2011峰会上出乎所有人预料的宣布将与从雅虎分拆出来的Hortonworks合作开发Hadoop,并将在Apache Hadoop上实现搭建Windows Azure以及Windows Server平台。同时基于Hadoop的Windows Server还会与微软现有的BI工具联合处理任务。
微软与Hortonworks深度合作的目标是借助Hortonworks在此领域的专长帮助最大化将Hadoop集成到微软的产品之中。同时两家的合作可帮助简化下载、安装和配置等几个Hadoop的相关技术。包括HDFS、Hive、Pig。这将有利于企业通过Hadoop拓宽自身的业务。微软还将编写新的ODBC驱动程序并扩展自己现有的查询系统到Hive。这样一来用户将能够直接从Excel、PowerView执行Hadoop查询。
Red Monk分析师Stephen O'Grady也很看好Windows和Hadoop的结合。他表示这将是非常具有吸引力的,这将吸引大量的Windows用户。微软在此领域具有竞争的实力。
大数据领域 Oracle硬件、软件齐发力
Oracle作为全球最大的关系型数据库提供商也不甘寂寞,在其产品链条中加入了被称为“NoSQL Database”的NoSQL数据库。NoSQL Database是Oracle在2011 Oracle全球大会上宣布推出的Oracle Big Data Appliance的一个组成部分。Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。
而Oracle的在大数据领域的投入还远不止这些。他们不仅在软件层面推出了Oracle Big Data Appliance,在硬件层面Oracle还推出Exalytics。Exalytics目标非常明确,就是针对大数据。Oracle推出的In-Memory计算就是在Big Data时代能够提供海量信息——包括结构化、半结构化、数据集及非结构化数据的分析。同时Exalytics还能够支持混合的数据源——包括Oracle数据库、Teradata、微软SQL Server以及独立的Essbase数据库共同使用。
并且Exalytics的硬件和软件配置也相当强悍:1TB内存和48核心的处理器;支持OBIEE 11g;200GB/s带宽的TimesTen并行内存数据库;支持内存并行处理的Essbase OLAP服务器;新的面向高带宽分析的用户界面以及最快的连通Exadata的Infiniband连接。
以往,Oracle在云计算领域一直显得有些保守,但随着Oracle在此次大会在硬件和软件两个层面同时推出强有力的产品。这也标志着Oracle在云计算领域迈出了划时代的一步。
IBM将DB2与NoSQL数据库有机结合
同样是在10月,在IBM举办的IOD 2011大会上,IBM数据库服务器部门副总裁Curt Cotner宣布IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。
IBM在NoSQL技术领域已具备了一些经验,其自身的Rational Jazz协作软件交付平台就是使用了“triplestore”技术,而“triplestore”技术同NoSQL数据库中所涉及到的技术大致相同。triplestore技术允许用户简洁并快速的检索元数据和其他相关信息。
不过IBM Rational团队最终发现triple并不具备其所想要的可用性特征,例如故障转移、横向扩展到多个节点等等。IBM Rational团队发现如果其在短时间内接收大量的triple,NoSQL存储的索引将会锁住数据库。Rational团队实际上是从开源社区中借用NoSQL triplestore,然后进行修改,使其嵌入到DB2数据库中,通过这样的修改将能够使用DB2索引、日志、高可用性解决方案以及DB2数据库中所有的功能。
Cotner表示经过修改后的NoSQL功能在DB2数据库中运行速度将会比之前的开源产品快4倍以上,同时还可以消除可用性以及可扩展性带来的问题。现今NoSQL功能还在开发过程中,不过Rational团队将会在未来为DB2集成更多NoSQL的功能。
大数据在企业的未来
管理大数据的能力将成为那些越来越多地使用新形式信息——比如文本、社交媒体——的企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最好的模式来支持商业决策,即所谓的基于模式的战略。作为一种变化引擎,基于模式的战略将充分利用模式寻找流程中所有的维度。然后,它为新商业解决方案的建模提供基础,让企业更好地适应新的环境。处理大数据的增长并利用大数据的能力将成为许多企业的优先任务,否则未来几年他们将受制于这些数据和他们的竞争对手。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16