現(xiàn)在，國家確定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，在十三五期間“實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開放共享”，所以在政府和國有大企業(yè)都在大數(shù)據(jù)方面發(fā)力，推進(jìn)政府部門和企業(yè)內(nèi)部大數(shù)據(jù)整合及創(chuàng)新應(yīng)用的建設(shè)，根據(jù)這幾年大數(shù)據(jù)方面建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，對大數(shù)據(jù)建設(shè)項(xiàng)目提出以下幾條建議。

大數(shù)據(jù)解決方案——大數(shù)據(jù)整體解決方案

第一步，建設(shè)大數(shù)據(jù)環(huán)境，主要包括基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境建設(shè)，平臺建設(shè)，基礎(chǔ)設(shè)施主要是硬件方面建設(shè)，包括主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、存儲的建設(shè)，大數(shù)據(jù)環(huán)境要求網(wǎng)絡(luò)帶寬一般至少千兆，數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)實(shí)時性要求高的，至少要求萬兆網(wǎng)絡(luò)，主機(jī)根據(jù)需要可以采用x86系列的主機(jī)，視計算能力和存儲要求配置主機(jī)臺數(shù)及cpu和存儲容量。平臺建設(shè)一般指大數(shù)據(jù)軟件環(huán)境，包括主機(jī)操作系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境（目前一般是hadoop體系），常用中間件、數(shù)據(jù)庫等，中間件如tomcat、weblogic、websphere等，數(shù)據(jù)庫需要支持當(dāng)前主流數(shù)據(jù)庫，如oracle、mysql、gbase等。

第二步，建設(shè)數(shù)據(jù)中心，采集各類用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，包括組織內(nèi)部數(shù)據(jù)、組織外部相關(guān)數(shù)據(jù)，及互聯(lián)網(wǎng)抓取的數(shù)據(jù)（作為參考）。并根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)應(yīng)用場景不同，采取不同的存儲方式，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，tb以下數(shù)據(jù)可以放在常用關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，如oracle數(shù)據(jù)庫，對于數(shù)據(jù)量巨大的數(shù)據(jù)可以存放mpp（分布式關(guān)系數(shù)據(jù)庫）或大數(shù)據(jù)環(huán)境的hive、hbase中，對于有靈活查詢需求的大數(shù)據(jù)，建議存放mpp數(shù)據(jù)庫中，對于靜態(tài)的，主要用于統(tǒng)計分析的數(shù)據(jù)，建議存放在hive或hbase中，采用spark架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析；對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建議存放在hbase或hdfs上，擴(kuò)展性和穩(wěn)定性較好。

最后，基于數(shù)據(jù)中心，建設(shè)創(chuàng)新應(yīng)用，以前由于數(shù)據(jù)分散在不同的系統(tǒng)中，不能通過數(shù)據(jù)碰撞產(chǎn)生新的應(yīng)用，現(xiàn)在具備數(shù)據(jù)碰撞的條件了，一批新的創(chuàng)新應(yīng)用自然就會出現(xiàn)了，如常見的查找套牌車的應(yīng)用，通過獲取多地的車輛卡口數(shù)據(jù)，可以輕松判定同時出現(xiàn)在相距遙遠(yuǎn)的車牌同時出現(xiàn)，有一輛即為套牌車。再如民政系統(tǒng)，通過采集房產(chǎn)信息、車輛信息、銀行相關(guān)信息，利用這些信息來驗(yàn)證低保用戶是否為真。房產(chǎn)信息聯(lián)網(wǎng)，可以為房產(chǎn)政策提供真實(shí)的數(shù)據(jù)，為國家決策提供基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

1、數(shù)據(jù)體量巨大（volume）

從tb級別，躍升到pb級別，乃至eb級別。

2、數(shù)據(jù)類型繁多（variety）

不同的數(shù)據(jù)源，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，需要進(jìn)行清洗，整理，篩選等操作，變?yōu)榻Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。

3、處理速度快（velocity）

1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息，這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。要求快速響應(yīng)，市場變化快，要求能及時快速的響應(yīng)變化，那對數(shù)據(jù)的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數(shù)據(jù)量顯得對速度要求有些“大”。

4、價值密度低（value）

由于數(shù)據(jù)采集的不及時，數(shù)據(jù)樣本不全面，數(shù)據(jù)可能不連續(xù)等等，數(shù)據(jù)可能會失真，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模，可以通過更多的數(shù)據(jù)達(dá)到更真實(shí)全面的反饋。只要合理利用數(shù)據(jù)并對其進(jìn)行正確、準(zhǔn)確的分析，將會帶來很高的價值回報。

大數(shù)據(jù)(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。如果大家還想了解更多與之有關(guān)的信息，歡迎關(guān)注我們文軍營銷的官網(wǎng)。

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