大數(shù)據(jù)時(shí)代會(huì)帶來(lái)什么樣的商業(yè)趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，近年來(lái)，關(guān)于大數(shù)據(jù)的話題一直很火熱，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新與使用大數(shù)據(jù)方案上取得的成功的案例的出現(xiàn)，讓我們覺(jué)得覺(jué)得大數(shù)據(jù)已經(jīng)到達(dá)了某個(gè)臨界點(diǎn)，而關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的爭(zhēng)論以及“大數(shù)據(jù)”的困惑將很快會(huì)顧客的成功案例所取代。

公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)站制作、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。創(chuàng)新互聯(lián)建站是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來(lái)驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)建站推出隨縣免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

我們已經(jīng)看到了許多這樣的案例出現(xiàn)企業(yè)愿意分享他們?cè)诖髷?shù)據(jù)使用上取得的成就。在IT行業(yè)任何的范式轉(zhuǎn)變(paradigm shift)，一個(gè)特定的主題吸引新聞媒體、投資者和創(chuàng)新人才的大量關(guān)注，這個(gè)轉(zhuǎn)變需求很強(qiáng)的商業(yè)價(jià)格的支持。這個(gè)典型的案例是：客戶服務(wù)、分布式計(jì)算和以服務(wù)為導(dǎo)向的架構(gòu)與語(yǔ)言，例如：JAVA。

我們也看到了一個(gè)有益的生態(tài)系統(tǒng)的出現(xiàn),迅速的贊美或擴(kuò)展能力的核心支持技術(shù)，在大數(shù)據(jù)案例中，大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)迅速集中一批技術(shù)提供者,例如：Hadoop, Cassandra, Accumulo,Oracle ,IBM。

那么在大數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)中會(huì)帶來(lái)那些可能的商業(yè)趨勢(shì)?

在hadoop上對(duì)于sql擴(kuò)展性和一致性

有一大批的技術(shù)公司努力構(gòu)建一種no-sql技術(shù)，從而為大數(shù)據(jù)提供解決方案例如：hadoop。但是對(duì)于 sql 語(yǔ)言支持的深度與廣度各不相同，然而使用sql專業(yè)分析人員可以使用這些優(yōu)點(diǎn)從而很好的通過(guò) sql 語(yǔ)言來(lái)操作大數(shù)據(jù)。目前案例包括：Hadapt, Impala, Teradata Aster and EMC Greenplums Pivotal HD.

(譯者注：由于目前的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)都不是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的，所以傳統(tǒng)通過(guò)sql語(yǔ)言來(lái)操作數(shù)據(jù)的方式無(wú)法直接使用，例如：對(duì)于hadoop　存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是無(wú)法直接通過(guò)sql來(lái)查詢的。因而需要把傳統(tǒng)的sql語(yǔ)言進(jìn)行中間轉(zhuǎn)換從而進(jìn)行操作，例如：hadoop 中hive, 就是相當(dāng)于將sql轉(zhuǎn)換成MapReduce，從而去讀取、操作hadoop上的數(shù)據(jù)。)

對(duì)于結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化與半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一支持

隨時(shí)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增長(zhǎng),IDC公司預(yù)測(cè)了數(shù)據(jù)的數(shù)量,大多數(shù)據(jù)的將以非結(jié)構(gòu)化的形式存儲(chǔ),每天將增長(zhǎng)40%-50%.到2020年,總體的數(shù)據(jù)量將達(dá)到40ZB.非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于:郵件、論壇、博客、社交網(wǎng)絡(luò)、POS系統(tǒng)和機(jī)器生成的數(shù)據(jù)。為了獲取和分析這些大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)，創(chuàng)新人員必須擴(kuò)展他們的大數(shù)據(jù)解決方案，而不能僅僅適用于其中一個(gè)。

ETL的擴(kuò)展與支持

許多人都認(rèn)為hadoop最開始的使用安全是用于ETL因?yàn)槠渑幚淼墓δ?。然而，如果你看到基于etl解決方案進(jìn)行與維護(hù)的復(fù)雜hadoop平臺(tái)的所有的基礎(chǔ)設(shè)施，你可以會(huì)使用其它的純情etl工具( Informatica, Talend, Syncsort, CloverETL)來(lái)解決。多年來(lái)這些公司這些公司努力在建立 最值組合的ETL解決方案，現(xiàn)在更多我們把其稱作為：數(shù)據(jù)整合解決方案。

純粹的ETL提供商正努力為大數(shù)據(jù)提供解決方案。這些支持不難包括：ETL，而且包括ELT那些從hadoop內(nèi)部轉(zhuǎn)化為hadoop。這會(huì)使公司使用構(gòu)建這樣的環(huán)境，使用純ETL的解決方案及hadoop本身強(qiáng)大的功能。隨著時(shí)間的發(fā)展，這些純ELT的公司起的支持的大數(shù)據(jù)的解決方案范圍包括從： NewSQL 與 NoSQL。

另外，我期望許多的大數(shù)據(jù)解決方案公司可以嵌入對(duì)于ETL與ELT的支持，就像許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商已經(jīng)通過(guò)嵌入或收購(gòu)ETL解決方案。

優(yōu)化檢索

從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)之前用戶的真正搜索需要，在之前就像大海撈針基本上不可能的。但是隨時(shí)時(shí)間發(fā)展，越來(lái)越多把大數(shù)據(jù)的解決方案融入到檢索支持中。在這方面中領(lǐng)先者有： LucidWorks, IBM, Oracle(其通過(guò)收購(gòu)Endeca) Autonomy and MarkLogic。其中LucidWorks結(jié)合了一個(gè)開源的堆Lucene和Solr,Hadoop,Mahout和NLP。

大數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)趨穩(wěn)

在我之前的文章寫到，以Apache為開源框架的hadoop已被使用使用在以批處理為導(dǎo)向海量的分布式環(huán)境中，特別是以分析為背景的情況下。隨時(shí)企業(yè)開始關(guān)注如何支配和利用海量的數(shù)據(jù)資源用于實(shí)時(shí)決策，我們預(yù)計(jì)會(huì)對(duì)于’大數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)’影響和增長(zhǎng)有重要幫忙。這個(gè)“落地”代表的實(shí)時(shí)的信息流用于處理大數(shù)據(jù)流，在各個(gè)行業(yè)：包括資本市場(chǎng)、醫(yī)療7、能源和社會(huì)化媒體。

增加數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的行業(yè)領(lǐng)域者知道需要在他們平臺(tái)上擴(kuò)展在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)功能的需求。除了一般的分析功能還增加 非常的數(shù)據(jù)挖掘功能。Teradata Aste包括很多的分析功能，具體包括支持統(tǒng)計(jì)、文本挖掘、圖像、情感分析等。其它的公司例如IBM Netezza 已經(jīng)加入了對(duì)于R語(yǔ)言的支持，可以支持R的各類包，例如：并行運(yùn)算算法包、矩陣相關(guān)包。未來(lái)我們可以看到大數(shù)據(jù)解決方案將會(huì)不斷的大量增加這種功能。

從R語(yǔ)言中獲利

毫無(wú)疑問(wèn)R語(yǔ)言將會(huì)是越來(lái)流行的開源統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言。 Revolution Analytics公司在開發(fā)用于“工業(yè)”使用的R版本上，性能上有顯著的增強(qiáng)和滿足其它企業(yè)的特征。更進(jìn)一下，他們已經(jīng)開發(fā)出了可以適用于hadoop、PureData 的R擴(kuò)展包。大學(xué)里也大量開設(shè)的R語(yǔ)言方面的課程，讓更多的學(xué)生擁有使用R語(yǔ)言的能力，也讓他們具備在處理復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析方面的能力。可以預(yù)見(jiàn)R會(huì)被包括在許多大數(shù)據(jù)的解決方案中，而且會(huì)顯著改進(jìn)該語(yǔ)言從而讓其有更好的性能。

隨時(shí)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越成熟，大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展越來(lái)越清晰，相關(guān)的產(chǎn)業(yè)必然會(huì)伴隨其發(fā)展。在今天的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中，有些具有先驅(qū)意識(shí)的企業(yè)抓住機(jī)遇，實(shí)施以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略，而他們也將在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中取得更明顯的優(yōu)勢(shì)。