大数据工具的性能与运用

针对火热的大数据,有这样一句名言:宏观看大数据,包括采集、存储、分析等三个维度。而大数据的真正价值就在于分析。

随着近10多年BI建设的推进,加上业界针对大数据的宣传,所有行业客户已意识到数据是企业的关键资产之一。

基于此,用户有意识的转型对方案商提出了更高要求。这也是近几年方案商转战新兴业务的主因。

在很多数据服务方案商看来,经过多年的数字化普及教育,用户已不大关心底层的IT设备架构问题,首先关心的是,服务商能否帮助自己增值,满足业务需求,实现业务价值。

这也就使得市场对所有投资IT方案商提出了更高要求。需要他们从项目实际应用角度去考虑数字化建设。

着眼于数据分析,项目实施不能单单从成本考虑。而是要从数据应用的多角度、多管道以及多服务形态出发,全面打造数据综合方案。

大数据充分体现的是方案商的综合能力,即既懂技术又熟悉业务,尤其是熟悉数据分析相关的理念及工具。在资源上需要加大自主研发人才的储备和积累。

显然,机会与挑战并存。从大数据角度,方案及服务商如何将数据技术整合,高效地实现统一管理、数据挖掘及分析,使传统数据产生价值?在技术及业务理念,他们都要进行针对性的创新。

通常的做法是,他们从满足客户的需求角度来考虑打造技术及方案,在实际操作中,根据客户和自身的特点及技术要求做综合考量。

而在主要大数据技术平台分析开发落地上,许多IT方案商认为,传统的关系型数据库并不能够很好地解决海量数据带来的问题,单机的统计和可视化工具也变得力不从心。新的数据管理系统如并行数据库、网格数据库、分布式数据库、云平台、可扩展数据库的采用,解决海量数据分析难题

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