世界上所有關(guān)注開發(fā)技術(shù)的人都意識到“大數(shù)據(jù)”對企業(yè)商務(wù)所蘊含的潛在價值，其目的都在于解決在企業(yè)發(fā)展過程中各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長所帶來的痛苦，現(xiàn)實是，許多問題阻礙了大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和實際應(yīng)用。

因為一種成功的技術(shù)，需要一些衡量的標準。現(xiàn)在我們可以通過幾個基本要素來衡量一下大數(shù)據(jù)技術(shù)，這就是——流處理、并行性、摘要索引和可視化。
　　
　　大數(shù)據(jù)技術(shù)主要涵蓋哪些內(nèi)容，具體如下：
　　
　　一、流處理
　　
　　伴隨著業(yè)務(wù)發(fā)展的步調(diào)，以及業(yè)務(wù)流程的復雜化，我們的注意力越來越集中在“數(shù)據(jù)流”而非“數(shù)據(jù)集”上面。
　　
　　決策者感興趣的是緊扣其組織機構(gòu)的命脈，并獲取實時的結(jié)果。他們需要的是能夠處理隨時發(fā)生的數(shù)據(jù)流的架構(gòu)，當前的數(shù)據(jù)庫技術(shù)并不適合數(shù)據(jù)流處理。
　　
　　例如，計算一組數(shù)據(jù)的平均值，可以使用一個傳統(tǒng)的腳本實現(xiàn)。但對于移動數(shù)據(jù)平均值的計算，不論是到達、增長還是一個又一個的單元，有更高效的算法。如果你想構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，并執(zhí)行任意的數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計，開源的產(chǎn)品R或者類似于SAS的商業(yè)產(chǎn)品就可以實現(xiàn)。但是你想創(chuàng)建的是一個數(shù)據(jù)流統(tǒng)計集，對此逐步添加或移除數(shù)據(jù)塊，進行移動平均計算，而且數(shù)據(jù)庫不存在或者尚不成熟。
　　
　　數(shù)據(jù)流周邊的生態(tài)系統(tǒng)有欠發(fā)達。換言之，如果你正在與一家供應(yīng)商洽談一個大數(shù)據(jù)項目，那么你必須知道數(shù)據(jù)流處理對你的項目而言是否重要，并且供應(yīng)商是否有能力提供。
　　
　　二、并行化
　　
　　大數(shù)據(jù)的定義有許多種，以下這種相對有用。“小數(shù)據(jù)”的情形類似于桌面環(huán)境，磁盤存儲能力在1GB到10GB之間，“中數(shù)據(jù)”的數(shù)據(jù)量在100GB到1TB之間，“大數(shù)據(jù)”分布式的存儲在多臺機器上，包含1TB到多個PB的數(shù)據(jù)。
　　
　　如果你在分布式數(shù)據(jù)環(huán)境中工作，并且想在很短的時間內(nèi)處理數(shù)據(jù)，這就需要分布式處理。
　　
　　并行處理在分布式數(shù)據(jù)中脫穎而出，Hadoop是一個分布式/并行處理領(lǐng)域廣為人知的例子。Hadoop包含一個大型分布式的文件系統(tǒng)，支持分布式/并行查詢。
　　
　　三、摘要索引
　　
　　摘要索引是一個對數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)計算摘要，以加速查詢運行的過程。摘要索引的問題是，你必須為要執(zhí)行的查詢做好計劃，因此它有所限制。
　　
　　數(shù)據(jù)增長飛速，對摘要索引的要求遠不會停止，不論是長期考慮還是短期，供應(yīng)商必須對摘要索引的制定有一個確定的策略。
　　
　　四、數(shù)據(jù)可視化
　　
　　可視化工具有兩大類。
　　
　　探索性可視化描述工具可以幫助決策者和分析師挖掘不同數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，這是一種可視化的洞察力。類似的工具有Tableau、TIBCO和QlikView，這是一類。
　　
　　敘事可視化工具被設(shè)計成以獨特的方式探索數(shù)據(jù)。例如，如果你想以可視化的方式在一個時間序列中按照地域查看一個企業(yè)的銷售業(yè)績，可視化格式會被預(yù)先創(chuàng)建。數(shù)據(jù)會按照地域逐月展示，并根據(jù)預(yù)定義的公式排序。供應(yīng)商Perceptive Pixel就屬于這一類。
　　
　　五、生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略
　　
　　許多最大最成功的公司都花費大量資金構(gòu)建圍繞它們產(chǎn)品的生態(tài)系統(tǒng)。這些生態(tài)系統(tǒng)被產(chǎn)品特性和商務(wù)模型所支持，并與合作伙伴的產(chǎn)品和技術(shù)協(xié)同工作。如果一個產(chǎn)品沒有一個富有戰(zhàn)略的生態(tài)系統(tǒng)，是很難適應(yīng)客戶的要求的。
　　人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展值得重視，均為前沿產(chǎn)業(yè)，多智時代專注于人工智能和大數(shù)據(jù)的入門和科譜，在此為你推薦幾篇優(yōu)質(zhì)好文：
1.大數(shù)據(jù)時代，主要需要什么類型的人才？
http://www.duozhishidai.com/article-1554-1.html
2.對于大數(shù)據(jù)開發(fā)的學習，最經(jīng)典的學習路線是什么？
http://www.duozhishidai.com/article-1544-1.html
3.Hadoop是什么，主要有哪幾部分組成和Hadoop的影響力
http://www.duozhishidai.com/article-1152-1.html

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總結(jié)

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