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利用大数据和分析来发展业务,您准备好了吗?

许多企业已经发现,他们的内部数据访问和整合系统面临基于云的信息和大数据所带来的新挑战。如今的企业通常使用多个数据管理平台来完成内部分析和运营工作。由于平台增加和数据分散在不同的地理位置,许多企业发现数据虚拟化对其成功至关重要。数据虚拟化使企业能够提供远程数据访问,避免以物理方式转移数据,从而助力他们打造更加灵活敏捷的 IT 基础架构,节省时间和资金,改进复杂数据环境的管理。 广泛使用的标准数据管理方法,通常也被称为“提取、传输和加载”(ETL)流程。 数 据整合是拥有多平台的企业所面临的另一个挑战。与数据联合不同,数据整合并不尝试给数据强加一种单一的数据模式(异构数据)。数据整合也支持将交易数据更 新回写到源系统。为了解决源和消费格式及语义的差异,企业采用了不同的提取和转换方法。专事于业务情报、面向服务的架构数据服务、云计算、企业搜索和数据管理的企业普遍采用这种方法。 数据虚拟化助您加速实现业务成效和成本节省 经常利用数据分析来帮助制定重要决策的任何行业或企业都能从数据虚拟化中获益。利用数据虚拟化潜力最大的一些领域包括银行、保险、制造、医疗、医药以及采矿和资源行业。 有一个实际例子可...

大数据架构面临技术集成的巨大障碍

企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境,以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。 IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择,他们可以混合搭配各种技术以满足数据处理和分析需求。但是有一个问题存在:把所有需要的技术框架组合到一起是一项艰巨的任务。 在不断扩展的Hadoop生态系统中,选择和部署合适的大数据技术是一个长期反复的过程,周期要以年计。除非公司管理者愿花大量财力和资源来加速推动项目。选择技术的过程中有失误判断是很常见的,一家公司的架构蓝图不一定适用于另一家组织,即便是完全相同的行业也不行。 Bryan Lari是美国德克萨斯州大学MD安德森癌症研究中心(位于休斯顿)研究分析主任,他说:“我经常跟人说,这不是像你在亚马逊下个订单或者从苹果商店买个东西那么简单的事。这是一件复杂的事,它需要一个过程。我们在半年或者一年之内是做不完的。这也不是可以套用公式就能应用的技术,尽管有很多案例或者用户有成功经验,但我们也可能用不同的工具来满足我们的需求。” MD安德森的大数据环境集中在Hadoop集群中,在三月份的时候投入了生产环境,初步打算用...

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