戏谈5G时代

戏谈5G时代

5G算是近期比较热的词，随后我们就会联想到华为，再然后就是各种贸易风波，一再把5G推向风口浪尖，可5G的到来，真的会给我们的生活带来翻天覆地的改变吗？

其实未必吧！人们对5G时代的渴望与敬畏，多是源自4G时代给我们生活带来的巨大冲击，说是翻天覆地，一点不为过。4G时代，让多少传统行业命丧于这场时代的改革，又有多少行业受到殃及。但同时，又有很多行业随之崛起（电商就是典型代表）。这是时代的进步，适者生存是永远不变的真理，其实人们对5G时代的敬畏，多源自这里，他们不知道即将来临的时代，将会怎样？因此从敬畏而产生恐慌。但细品其因果，其实5G时代并不可怕，主要有以下几个原因: 第一:纵观通讯行业历史，在2009年，我们正式从2G时代踏入3G时代，记得那时候我应该还在初一，也是互联网初崛起时候，08年魔兽世界在中国大火，整个网吧百分之九十的人都在玩魔兽，带动了互联网产业的发展。随后qq 大火，好多手机都加入了这个功能（不是软件），再然后苹果走进中国，流畅的系统，完美的游戏体验，可谓是让手机行业焕然一新，但作为佼佼者，他的价格也是十分可观的，之后普通手机便出现了java平台，来缩短这方面的不足。那时候人们下载游戏主要依靠的就是流量，因此就有了2G跨越到3G的壮举。通讯行业作为第三方辅助产业，同时完成了自己的蜕变。

3G时代到4G时代，这个我是最有发言权的，因为我就是这个时代的受益者也是受害者，那时候智能手机刚刚兴起，还是安卓二点几的时代，手机运行内存还停留在128M256M，后来三星的9300运行内存到达1g，Oh my god.魔鬼呀，在那时真的可以和苹果一拼了，我的索爱x10i在角落里瑟瑟发抖，智能机的新鲜感，以及智能机的优良性能，彻底取代的大板机，然后wifi普及，视频行业开始发展，由于wifi的限制，人们对互联网的依赖也越来越严重，这种需求迫使通讯行业再次升级，我们进入了4G时代。

而4G到5G时代，其实这违背了通讯行业的发展史。近几年，手机行业发展停滞，除了在外观和处理器上有所提高，其余的并未有什么实质性的提升，全面屏，像素，处理器都是在让智能机更为完善，而不是让手机发生质的改变。随着时代的发展，塞班和大板机被淹没在历史的洪流之中，电阻屏到电容屏的历史性变革已经成为历史，而强行踏入5G时代倒显得有些本末倒置，5G强行发展，作为第三方辅助产业，这样真的好吗？

第二:媒体互联网的发展，从文字到图片再到视频，经历了没有几年，可是从在我们现实生活中，媒体从文字到视频的发展可是贯穿了人类历史，可视频之后呢？没有了吧，视频可以说已经是媒体的巅峰了，就连现在最火的直播也不过是视频的分支，再就是VR，4D，5D，这些哪个又可以完全脱离视频呢？而4G 时代已经完全可以满足现代人的需求，那么5G来的是不是有些唐突。

第三:普及程度，4G并未完全普及，中国太大了，就拿我的老家来说吧，4G 信号就是空谈，网速慢的咩，朋友圈都发不出去！而且家里都安装了WIFI哪里还需要4G。WIFI不限量，还很快，最主要的除了每月月费，其余的基本不要钱，而通讯运营商就不同了，具体哪些不同，我就不说了（保命要紧）……

随着5G的发展，5G套餐已经推出，最低套餐199，大兄弟，能不能对我们这些贫民友好一点，我家宽带不到这个价格吧？我似乎看到了5G时代的直接受益者。

第四:5G的技术问题，辐射大着呢！这些实质性的问题该怎么解决呢？还有就是5G站，这需要建多久呢？都说5G时代来了，靠着这个噱头就能推动时代发展吗？我不相信第三方辅助产业会带动整个时代，用外强内虚形容是不是过于合适呢？3G到4G时代，个人感觉给3G强行降速，然后生拉硬扯进入了4G时代，4G到5G时代似乎又复制了同样的方式，但4G时代，我们看到了质的飞跃，可5G能给我们的生活带来多大改变？

第五:相关产业无发展空间，4G时代带动了电商的发展，这个是任何人不能否定的，可如今电商行业的发展模式基本稳定，如果有改变基本是策略上，和通讯行业的发展关联性好像并不那么强了。但话说回来，电商的发展和通讯行业有什么关系，马爸爸在零几年发明的淘宝，我也算是第一批用户，那时候没有4G 的辅佐，我也同样买了东西。虽然现在大部分人手机购物，那还不是因为手机行业的发展？4G只不过是起到一个锦上添花的作用，4G只是让网购更加便捷，仅仅而已。还有支付宝可以无网络付款，5G您怎么看？

吐槽了这么多5G，其实5G还是有很多好处的，5G时代是人类进步的必然阶段，5G的极致速度，对数据的处理以及对我们的工作都会有很大提高，对人工智能也有很大帮助，对网盘等服务可能会有更大的改善……但如今并不是5G 发展的最佳时期，我个人还是比较支持水到渠成而非好高骛远。

戏谈5G时代，只是戏谈，本人阅历浅薄，如有不对之处，欢迎大佬指点，观点不针对任何企业，只是戏谈。图片采集于网络，如有侵权，立即删除。

大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设 一、指导思想 （一）大数据时代对我们的启示 创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。 大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。

企业不落伍就要跟上时代的发展。建设信息基地要新思维。创新的思维带来新一代绿色信息中心。 （二）建设怎样的证卷期货业信息中心 经过两年的信产业息基地“可研”的洗礼，现在不是我们要“为什么”做，而是要“做什么！“可研”本文中多次提到要建成“高端”的信息中心。可什么是“高端”？现举一个例子： 刚刚发生的事，2013年6月17日，第41届世界超级计算机500强排名榜发布，我国的天河二号以峰值每秒5.49亿亿次再次成为运算速度最快的超级计算机。 回顾一下他的前身天河一号，2010年11月16日，天河一号在世界超级计算机500强中位居第一，中国人首次站到了超级计算机世界冠军的领奖台上。然而，8个月以后，日本一台名为“京”的超级计算机就将天河一号挤下冠军台。之后，美国研制的“红杉”、“泰坦”超级计算机先后坐上世界第一把交椅，天河一号排名滑落至第8名。 这次，横空出世的天河二号不仅远远超过了天河一号，与上一届世界冠军美国“泰坦”超级计算机相比也是遥遥领先。天河二号计算速度是“泰坦”的2倍，计算密度是“泰坦”的2.5倍，体积却比它小了15%。而且天河设计出的“异构多态体系结构”不仅继承了一号CPU结合加速器的传统，又增加了兼容性，实现了与客户软件的“无缝对接”。这就

大数据时代题目及答案(三套试题仅供参考)

第一套试题 1、当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。（单选题，本题2分） A：微软 B：百度 C：谷歌 D：阿里巴巴 2、大数据的起源是（C ）。（单选题，本题2分） A：金融 B：电信 C：互联网 D：公共管理 3、根据不同的业务需求来建立数据模型，抽取最有意义的向量，决定选取哪种方法的数据分析角色人员是（C）。（单选题，本题2分） A：数据管理人员 B：数据分析员 C：研究科学家 D：软件开发工程师 4、（D ）反映数据的精细化程度，越细化的数据，价值越高。（单选题，本题2分） A：规模 B：活性 C：关联度 D：颗粒度 5、数据清洗的方法不包括（ D）。（单选题，本题2分） A：缺失值处理 B：噪声数据清除 C：一致性检查 D：重复数据记录处理 6、智能健康手环的应用开发，体现了（ D）的数据采集技术的应用。（单选题，本题2分） A：统计报表 B：网络爬虫 C：API接口 D：传感器 7、下列关于数据重组的说法中，错误的是（A）。（单选题，本题2分） A：数据重组是数据的重新生产和重新采集 B：数据重组能够使数据焕发新的光芒 C：数据重组实现的关键在于多源数据融合和数据集成 D：数据重组有利于实现新颖的数据模式创新8、智慧城市的构建，不包含（ C）。（单选题，本题2分） A：数字城市 B：物联网 C：联网监控 D：云计算 9、大数据的最显著特征是（A）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高10、美国海军军官莫里通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。这体现了大数据分析理念中的（B ）。（单选题，本题2分） A：在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B：在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析 C：在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D：在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 11、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）。（单选题，本题2分） A：数据规模大 B：数据类型多样 C：数据处理速度快 D：数据价值密度高12、当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。（单选题，本题2分） A：互联网 B：物联网 C：综合国力 D：自然资源 13、在数据生命周期管理实践中，（ B）是执行方法。（单选题，本题2分） A：数据存储和备份规范 B：数据管理和维护 C：数据价值发觉和利用 D：数据应用开发和管理 14、下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（C）。（单选题，本题2分） A：网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为 B：用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考 C：数字轨迹用完即自动删除 D：用户的隐私安全很难得以规范保护 15、下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（ C）。（单选题，本题2分） A：1KB＜1MB＜1GB B：基本单位是字节（Byte） C：一个汉字需要一个字节的存储空间 D：一个字节能够容纳一个英文字符， 16、下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。（单选题，本题2分） A：不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B：要求同类数据的内容相似度尽可能小

大数据时代对传统数据中心的影响及思考

大数据时代对传统数据中心的影响及思考 摘要大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 关键词大数据；数据中心；海量；价值 目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数據处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 1 大数据的特征 目前大数据（Big Data）在业界尚无形成统一的定义，引用麦肯锡全球研究院在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》报告中的描述，即：大数据是指无法在一定时间内用传统数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。虽然大数据的定义还未统一，但大数据的特征却是明确和公认的。 数据体量巨大（V olume）。企业的各种终端设备和传感器产生了大量的数据，PB级的数据集规模可谓是常态。 数据类型繁多（Variety）。大数据时代，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些不同类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 处理速度快（Velocity）。这是大数据区分于传统数据中心的最显著特征，在海量的复杂数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。 价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，一段1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何在海量的复杂数据中快速完成数据价值的“去噪”和“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 2 非结构化数据的重要性越来越大 传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重

我们的大数据时代题目及答案电子版(16年7月)

我们的大数据时代(83分) 红色都是本人自己对照书找过了的。 （一） 单选题（每题2分） 1. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D）5 A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 2. 下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（D）8 A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据 B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析 C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确 D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据 3. 万维网之父是（C）2 A. 彼得·德鲁克 B. 舍恩伯格 C. 蒂姆·伯纳斯—李 D. 斯科特·布朗 4. 下列关于普查的缺点的说法中，正确的是（A）。52 A. 工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象 B. 误差不易被控制 C. 对样本的依赖性比较强 D. 评测结果不够稳定 5.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是（B）。78 A. 不预先设定数据归类类目，完全根据数据本身性质将数据聚合成不同类别 B. 要求同类数据的内容相似度尽可能小 C. 要求不同类数据的内容相似度尽可能小 D. 与分类挖掘技术相似的是，都是要对数据进行分类处理 6. 智慧城市的构建，不包含（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 联网监控 D. 云计算 7.大数据的起源是（C）。3 A. 金融 B. 电信 C. 互联网 D. 公共管理 8. 智慧城市的智慧之源是（C）。13 A. 数字城市 B. 物联网 C. 大数据 D. 云计算

9. 假设一种基因同时导致两件事情，一是使人喜欢抽烟，二是使这个人更容易得肺癌。基因和肺癌就是（A因果）关系，而吸烟和肺癌则是（A相关）关系。8 A.因果；相关 B. 相关；因果 C. 并列；相关 D. 因果；并列 10. 下列关于数据交易市场的说法中，错误的是（C）。35 A. 数据交易市场是大数据产业发展到一定程度的产物 B. 商业化的数据交易活动催生了多方参与的第三方数据交易市场 C. 数据交易市场通过生产数据、研发和分析数据，为数据交易提供帮助 D. 数据交易市场是大数据资源化的必然产物 11. 下列关于计算机存储容量单位的说法中，错误的是（C）。2 A. 1KB<1MB<1GB B. 基本单位是字节（Byte） C. 一个汉字需要一（2）个字节的存储空间 D. 一个字节能够容纳一个英文字符 12. 当前大数据技术的基础是由（C）首先提出的。2 A. 微软 B. 百度 C. 谷歌 D. 阿里巴巴 13. 下列国家的大数据发展行动中，集中体现“重视基础、首都先行”的国家是（D）。23 A. 美国 B. 日本 C. 中国 D. 韩国 14. 下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（D）。7 A. 柱状图 B. 饼状图 C. 曲线图 D. 网络图 15. 当前社会中，最为突出的大数据环境是（A）。36 A. 互联网 B. 物联网 C. 综合国力 D. 自然资源 16. 可以对大数据进行深度分析的平台工具是（C）。42 A. 传统的机器学习和数据分析工具 B. 第二代机器学习工具 C. 第三代机器学习工具 D. 未来机器学习工具 17. 智能健康手环的应用开发，体现了（D）的数据采集技术的应用。59 A. 统计报表 B. 网络爬虫 C. API接口 D. 传感器

大数据时代试题综合题库

《大数据》题目 一、单选题 1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含 义分别是（ 1DBCA ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。 A.价值密度低 B.处理速度快 C.数据类型繁多 D.数据体 量巨大 2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义 的数据进行（ 5 B ）。 A. 数据信息 B. 专业化处理 C.速度处理 D. 内容处理 3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述 大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。DCB 6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce 7: A. Google Mobile B. iGoogle C. Google D. Google Docs 8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度 4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜 进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。B A.932,891,133 B. 228,468 C. 1,457,002 D. 668,054 5)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）C A. 安全问题 B. 成本问题 C. 针对大用户 D. 信息生命周

期管理 6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线 图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。CBA A. 采取行动（Act） B. 获取洞察（Anticipate） C. 掌握信息（Align） D. 应用管理（management） 7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于 （ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。DCB A. 降水 B. 水滴 C. 水库 D. 阳光 8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）C A. A/B测试 B. 分类 C. 关联规则挖掘 D. 数据聚类 9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域 （ 18 ）B A.黄色 B.红色 C.绿色 D. 蓝色 10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事 件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对 （ 21 ）。 CBA A. 舆论的本体进行规律性的探索和研究 B.舆论控制研究 C. 互 联网文本挖掘和分析技术 11)物联网是在计算机的（ 22 ）基础上，利用（ 23 ）、 （ 24 ）等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的

大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设

大数据时代与数据中心建设 一、指导思想 （一）大数据时代对我们的启示 创新是企业保持生命力旺盛的必然。作为国家三大金融支柱之一的证卷期货业更是如此。证卷期货业建设数据中心正处于这样的时代—信息时代响数据时代过度时期。 大数据一词越来越多地被提及，声音不绝于耳。人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 严格的讲现在还不是大数据时代，只是即将进入大数据时代的前期。他遵循否定之否定的事物发展规律，不以人的意志而转移。他给人以崭新的思维方式，它将改变人们常有的惯性思维方法来扑捉“预测”即将发生的事情，而给于未雨绸缪的机会。这对一个企业发展规划很重要。大数据是一种方向，虽然我们仅仅站在大数据元年向远处眺望，但仍可以感觉到随之而来翻天覆地的变化。

、大唐电信、神舟软件为代表的电子信息产业；以安泰科技、钢研高纳、航材院、百慕航材为代表的新材料产业；以中联煤层气、光大环保、国核电力规划设计院为代表的能源环保产业；以华为、佳讯飞鸿、中科海讯为代表的网络通信产业。 2、地处环境 正在规划建设的中关村翠湖科技园紧邻位于海淀区北部的翠湖湿地公园，目前翠湖公园内规划占地面积700公顷，引进了湿地动植物400余种，形成湿地景观。园内还建有荷花塘、芦苇塘、野生湿地植物展览区、水禽保护区、湿地生态农业园、环园生态水区等。公园环境优美，湖水清澈，水生植物丰富，颇有江南水乡风韵，成为候鸟在北京过冬或中转南迁的优选之地。 在这如诗如画的地方，正在崛起一个创新与创意相结合、前沿与高端共牵手的中关村翠湖科技园。按照规划，中关村翠湖科技园是海淀北部地区规划的三个主要功能组团之一，是核心区未来十年发展的一块钻石级宝地。中关村翠湖科技园东临上庄西路，西临六环路，南至京密引水渠，北至翠湖南路，覆盖了原中关村环保园和中关村创新园两个区域。以及新规划的温泉、苏家坨信息通信及生物工程与新医药功能区。该园区规划占地面积1873公顷，建筑面积1200

大数据时代数据资产管理“五星模型”

大数据时代数据资产管理“五星模型” 作者：于雪 伴随着大数据时代的悄然来临,数据的价值得到人们的广泛认同,对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： 1.数据架构失控; 2.元数据管理混乱; 3.数据标准缺失; 4.数据质量参差不齐; 5.数据增长无序; 6.数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。 数据资产管理的核心

究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢?我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现。 对于如何通过高效的数据资产管理,帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO 程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP、CRM、财务系统、技术架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢? IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变;企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产，企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。

大数据对传统数据中心的影响

大数据对传统数据中心的影响 大数据对传统数据中心的影响 目前，多数企业已建成一体化企业级数据中心平台，能够满足日常业务的需求，但大数据时代对传统数据中心的数据存储能力、数据处理能力、数据交换能力、数据展现能力以及数据挖掘能力都提出了更高的要求，大数据对传统数据中心提出了新的挑战。 1、非结构化数据的重要性越来越大 传统数据中心的数据一般来源于用户通过个人电脑、移动终端、POS机等常规渠道生成的结构化数据。而大数据时代数据类型多样化，半结构化数据和非结构化数据呈现爆发式增长，且增长速度远远超过结构化数据。这些通过传感器、监测仪、机读仪器等机器设备产生的天气、位置、音频、文本等海量复杂数据越来越多，企业开始使用这些数据来改进产品、提高效率、寻找缺陷，其数据的重要性将会越来越大。 2、数据的时效性要求越来越高 传统数据中心的数据更新周期基本为日、周、月，辅以少量的实时数据更新，商务智能也基本以日、周、月、季度和年为时间维度的静态数据分析。大数据时代，对数据的处理速度和数据的时效性提出了更高要求，而当今社会日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能通过实时分析报表和结果数据来随时掌握企业运营状况，并迅速作出决策和判断。以电力电量平衡测算为例，需要实时采集电网数据、实时分析、实时计算，快速测算结果，并反馈至电力调度部门进行有序用电执行预案的实时决策，如果相关数据获取不及时则会大大影响调度部门对有序用电的分析和决策。

3、大数据改变数据分析模式 传统数据分析以结构化数据分析为主，业务分析更是以被动式信息接受为主。大数据时代下，随着数据的累积和增加，可做的分析和对比也越来越多。通过对大量的数据进行分析，从而揭示数据之间隐藏的关系、模式和趋势；通过结构化数据、半结构化数据、非结构化数据的融合关联分析，实现文本分析、数据挖掘、图形分析、空间分析等数据分析模式，为决策者提供不同角度不同形式的分析判断依据。 4、大数据影响信息基础架构 目前电力企业数据中心主要以Unix为代表的操作系统服务器硬件平台、以Oracle关系型数据库为代表的企业级数据存储平台和以BW（数据仓库，Business Warehouse）,BO（业务对象，Business Object）为代表的企业级商务智能分析平台组成。随着智能电网的发展，半结构化和非结构化数据呈现出快速增长的势头，大量部署的传感器、监视器、智能交互终端等设备都可以成为数据来源，并且其数据量大大超过了结构化数据。大数据时代下，分布式处理的软件框架使得XgG服务器开始大行其道，列存储、内存数据库、NOSQL存储、流计算等技术将成为数据存储和处理的主流技术。 传统数据中心商务智能专注单一数据集的分析处理，这造成了不同类型数据之间的割裂。而大数据分析聚合多个数据集，注重不同类型数据的融合集成与关联分析，是一种综合关联性分析。因此，传统数据中心分析处理架构已无法适应大数据时代的分析要求。

大数据时代的机遇与挑战论文3000字

大数据时代的机遇与挑战 什么是大数据时代? “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 大数据时代是怎样产生的? 物联网、云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的飞速发展,数据正以前所未有的速度迅速增长和积累,数据是人类社会最重要的财富大数据时代的到来 大数据时代的特点? 1.数据量大(Volume) 第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)。 2.类型繁多(Variety) 第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等,多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 3.价值密度低(Value)

第三个特征是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用,信息感知无处不在,信息海量,但价值密度较低,如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。 4.速度快、时效高(Velocity) 第四个特征是处理速度快,时效性要求高。这是大数据区分于传统数据挖掘最显著的特征。既有的技术架构和路线,已经无法高效处理如此海量的数据,而对于相关组织来说,如果投入巨大采集的信息无法通过及时处理反馈有效信息,那将是得不偿失的。可以说,大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。 大数据时代的机遇 大数据技术通过对海量数据的快速收集与挖掘、及时研判与共享,成为支持社会治理科学决策和准确预判的有力手段,为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。建立大数据中心,及时搜集、实时处理数据信息,为科学决策提供坚实基础。对社会大数据进行历时性和实时性分析,加强社会风险控制,提高政府预测预警能力和应急响应能力。 在大数据概念出来之前,个人制造的数据往往被忽略,企业数据被谈及的更 多。企业内部的数据多数都是结构性数据,并被企业在或多或少地利用着,无论是数据挖掘还是商业智能化应用都已经初露端倪。随着互联网的快速发展,在企业数据还没有井喷的时候,我们就发现个人用户以及社会应用产生的数据已经开始爆发了,比如社交、交互式应用带来了大量的网络数据。此时传统的硬件设备开始显得捉襟见肘,无法满足这种庞杂数据带来的应用需求。很多时候,也许我们会认为这些数据里会有价值,但是却不知道如何挖掘这些数据的内在价值,数据成为了堆砌。因此,对于数据精准分析的需求正在呼唤做数据分析的厂商们拿出下一步的举动。比如说,在淘宝庞大的用户群中,淘宝卖家如何精准掌握一个新用户的需求?一家饭馆如何利用细节满足每一个食客对于美味的需求?越来越多的应用需求推动着大数据的发

浅谈大数据时代数据中心运维管理

浅谈大数据时代数据中心运维管理 摘要：在社会经济和数据信息技术持续发展中，数据中心现已成为影响企业稳 步运行的重要因素。此时，传统意义上的数据中心已经无法满足企业数据管理要求，且涌现出大量问题。本文在了解传统数据中心运行情况的基础上，明确了大 数据运维管理的数据来源，并深入研究大数据时代下数据中心运维管理工作的应 用措施，从而满足日益革新的市场需求。 关键词：大数据时代；数据中心；运维管理；信息技术 在经济全球化的发展背景下，信息技术发展速度也越来越快，此时为了更好 适应多变的市场环境，各行企业要在整合全球经济和内部信息化建设水平的基础上，明确认识到数据中心是企业内部处理和传递信息数据的重要平台，其展现出 的工作水平影响着企业内部运行效率。因此，在现代化和科技化技术理念全面推 广的过程中，企业要明确未来发展方向，并提出健全的数据中心运维管理工作。 需要注意的是，当前虽然有很多企业已经提出并构建了数据中心，但其设定的运 维管理工作却存在很多问题。因此，下面对大数据时代下数据中心运维管理工作 进行分析。 1大数据时代数据中心运维管理的现状 大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗 透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显 著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过 程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的 数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水 平不高。 2解决数据中心运维管理困境的策略 针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界 参考。 2.1提升运维管理人员的整体能力 基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施 来提升运维管理工作人员的综合能力水平。 2.1.1强化运维管理人员的技术应用水平 通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人 员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的 顺利进行。 2.1.2加强管理方面的知识渗透 在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知 识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量， 既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。 2.1.3加强工作人员执行力 在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能 力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者 超量完成。

大数据时代数据中心运维管理措施研究

大数据时代数据中心运维管理措施研究 摘要：伴随着社会的进步和发展，数据中心在各个行业种的重要作用原来越凸显，但是我国目前数据中心的运维管理水平普遍较低，因此，如何提高其水平，并有效协助各个行业的良性发展，还值得我们进一步去探讨。文章针对大数据时代数据中心运维管理措施研究进行了详细的阐述，内容仅供参考。 关键词：大数据时代；数据中心；运维管理；措施研究 1数据中心的运维管理的内容 数据中心运维管理是指通过一定的手段或技术，对数据中心运行环境、业务系统和运维人员进行的综合管理，也就是所谓的数据中心运维管理系统。数据中心运维管理包含数据中心信息系统的运维管理、数据中心存储管理、数据中心网络管理和数据中心网络环境管理四个方面的内容。 2数据中心的运维管理的现状 2.1运维管理理念陈旧 目前，数据中心运维管理系统缺乏创新型管理理念。随着信息化水平不断提高，在数据中心的运维管理方面，并没有将运维和管理有效的结合起来，这使信息的畅通交流受到了阻碍。而且，管理制度没有及时改革，依然陈旧落后，管理人员的行为准则已经无法匹配实际工作内容，限制了数据中心运维管理系统作用的有效发挥。 2.2运维管理技术落后 由于社会生产力的不断提高，不同领域的业务类型日趋丰富，业务数量也迅猛增加，形成了越来越复杂的数据中心信息系统，而这对运维管理技术水平的要求也越来越高。然而，运维管理技术的发展速度相较于数据中心信息系统软硬件的集成化速度而言还是较为缓慢，但是落后的运维管理技术确实无法从根本上满足行业发展的要求。 2.3管理人员素养薄弱 伴随着信息的日新月异，管理人员在运维管理知识方面却依然欠缺，其运维操作技术也依然薄弱，并且在工作上没有饱满的热情，更缺乏主动性和积极性，甚至态度消沉。 2.4信息资源配置落后 由于我国紧跟经济全球化的大潮流，科学信息技术也在飞跃式发展，在经济领域，各行各业都取得了一定的进步和成就，然而，我国目前的数据中心运维管理技术很难有力的支持各个行业的创新和发展。由于数据中心的信息资源配置落后，严重阻碍了数据运维管理系统的正常运行和维护。 3提高数据中心运维管理能力的有效策略 3.1优化运维管理人员的综合能力 根据对当下运维中心的管理人员的综合能力进行评估和分析，研究发现当下运维管理工作人员的综合能力有很大的提升空间。为了能够提高数据中心运维管理工作者的综合素质，从而能够为数据中心运维管理工作的质量，建议从以下三个方面进行着手。第一，强化数据中心运维管理工作者的运行和维修技术知识。运维技术知识是管理工作者进行工作管理的基础知识，只有对运维技术知识有深入的了解，才能够对相关运维管理负责人的工作计划和工作质量进行有效地监督和管理。因此，要通过对运维管理工作人员进行业务培训和布置业务学习研究报告等多种形式对运维管理工作者的运维技术知识进行检查和考核，从而能够从根

大数据时代数据中心运维管理

大数据时代数据中心运维管理 立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技術的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。 1.大数据时代数据中心运维管理的现状 大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。 目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。 2.解决数据中心运维管理困境的策略 针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。 2.1提升运维管理人员的整体能力 基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。

2.1.1大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平 通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。 2.1.2加强管理方面的知识渗透 在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。 2.1.3加强工作人员执行力，更高效的完成工作 在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。 2.2强化业务管理工作和业务培训工作 现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。 2.2.1制定合理的业务培训和业务管理培训计划

大数据时代 数据中心面临三大挑战

大数据时代数据中心面临三大挑战 近期支付宝、携程数据中心连接出现问题，让数据中心的安全问题越来越受人关注。在近日举行的2015施耐德电气数据中心创新峰会上，我们了解到，随着互联网+对传统行业的渗透，数据中心业务在中国将会呈现快速发展趋势，但同时面临安全、建设标准、能效这三大挑战。IBM商业研究院与牛津大学的合作调研报告称，到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到2013年的44倍。数据的安全有效运行无疑需要可靠的数据中心的支撑。 在此次峰会上，数据中心工作组组长钟景华介绍称，中国对数据中心建设有严格的构建标准，但是随着互联网新兴产业的发展，数据中心呈现大规模建设风潮，不少新的数据中心的建设并未能达到标准，为风险出现埋下了伏笔。据了解，在数据中心建设上，传统金融机构对于标准执行最为严格，相关监管机构对此也有严格标准，但是不少新兴产业，如互联网金融还缺乏明确的行业规范和标准。 此外，在此次峰会上还了解到，由于当地能源资源价格较为便宜，以及自然气候等原因，目前越来越多的企业将数据中心迁至宁夏、贵州等地，这也凸显出在数据中心建设上，数据中心自身能耗问题已越来越受关注。 据了解，一个500平方米的中小型数据中心，需要的总能耗占所有运营成本的42%。目前，中国有54万个数据中心，全球所有数据中心加起来对能源的消耗，跟航空工业对能源的消耗是一样的。 在业内，“高能耗、设计不合理、运维成本高”被认为是是国内数据中心的典型问题。为此，政府也出台过相关规定。例如：国务院5号文发展目标提出：新建大型云计算数据中心PUE 优于1.5。 在此次峰会上，作为在数据中心业务上具有领先市场地位的施耐德电气，提出了“能.效+”概念。施耐德电气全球高级副总裁，IT事业部大中华区负责人丁伟庆表示，施耐德电气致力通过结合IT和能源技术的协同实现数据中心能效的提升，为客户构建坚强的数据中心基础架构，并通过整合施耐德电气跨业务平台的整体解决方案和全生命周期服务，最终打造一个互联、智能、绿色的能效云世界。 而不少业内人士表示，不同的行业、企业对于数据中心要求侧重点不同。可用性应该是数据中心排在第一位的需求，但在节能上有些“土豪”企业如金融企业可能就并不在乎;而一些小企业就可能在每台设备上省预算。因此，未来中国的数据中心成长速度将是惊人的，但同时竞争也将非常激励。即使是像施耐德电气这样在数据中心核心产品、解决方案、能效优化上有极强竞争力的企业也将会在中国面临很多挑战。 【编辑推荐】 中国推动高能耗数据中心绿色转型 解读“软件定义的数据中心” 预装式数据中心技术解密 为什么数据中心会越来越热？ 高效数据中心需要具备哪些优秀品质

大数据时代数据中心运维管理措施

大数据时代数据中心运维管理措施 发表时间：2018-04-17T11:31:53.973Z 来源：《电力设备》2017年第33期作者：朱杰[导读] 摘要：本文首先介绍了大数据的概念和背景，然后对大数据时代下的数据中心运维管理内容和现状进行了分析，针对提高运维管理能力提出了对策，旨在为大数据下数据中心运维管理工作提供参考。 （浙江省邮电工程建设有限公司浙江杭州 310012）摘要：本文首先介绍了大数据的概念和背景，然后对大数据时代下的数据中心运维管理内容和现状进行了分析，针对提高运维管理能力提出了对策，旨在为大数据下数据中心运维管理工作提供参考。 关键词：数据中心；运维管理；对策前言 随着数字化时代的来临电源管理过程中，数据中心建设与管理发挥着不可替代的作用。正因如此我国通信电源管理与技术人员，以提高数据中心运行质量与效率为目标，开展了实践性管理与技术研究。在这一研究中我们发现，数据中心运行与维护管理工作的开展，对于提高数据中心管理质量起到了重要作用。因此我们以实现数据中心运维管理目标为前提，开展了数据中心运维管理实践研究。这一研究的开展一方面有助于电网数据中心运行与管理质量的提升；另一方面保障了电网运行的稳定与安全性。 1大数据的概念及背景大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。业界对于大数据的特征一般可以概括为4个V：Volume（数据量）、Variety（类型多样）、Value（价值）、Velocity（速度）。数据体量巨大（Volume）。由于RFID、新媒体等技术的发展，信息传递的方式正在转变，速度也正在加快，各种终端设备产生了大量的数据，企业面临的数据体量巨大。数据类型繁多（Variety）。大数据时代，数据不再仅仅限于结构化数据，更多的是非结构化数据，包括图像、文本、音频等，数据类型的多样化也对数据处理分析能力提出了更高的要求。处理速度快（Velocity）。处理速度快是大数据时代区别于传统数据分析的最显著的特征，在数据体量巨大、类型繁多、价值密度低的海量数据面前，数据的处理效率就是企业的生命，并且受数据时效性的制约，大数据要求处理速度更快、实时性更高。价值密度低（Value）。大数据时代，数据价值密度低，价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒，但具有很高的价值。大数据从技术角度来讲不只是一个技术，一个产品，应该是一个集成的平台，能够帮助我们很好地管理数据，并且从数据中获取对企业有帮助的信息。 2数据中心的运维管理的内容数据中心运维管理是指通过一定的手段或技术，对数据中心运行环境、业务系统和运维人员进行的综合管理，也就是所谓的数据中心运维管理系统。数据中心运维管理包含数据中心信息系统的运维管理、数据中心存储管理、数据中心网络管理和数据中心网络环境管理四个方面的内容。 3数据中心的运维管理的现状 3.1缺乏统一规范的系统配置平台，无法及时信息共享 由于无法掌握详细全面的配置资料，运维技术人员在处理故障和问题时，通常需要很长时间才能全面了解故障情况，排查出故障点。 3.2运维管理内容单一 目前，一些单位和运维管理人员在进行运维工作管理的进程中，仅将日常工作中所产生的数据进行收集、整理、分类，但是数据的深层分析和挖掘还停滞在一事一析，还没有意识到大数据时代下这些信息对未来运维工作稳定的运行和有效发展所产生的重要作用，其运维管理工作内容过于单一，最终将难以服务于数据中心运维管理的长久发展。 3.3对运维工作人员的工作缺少定量、规范的考核标准 对运维工作人员的考核，通常只是各维护单位内部考核进行，没有统一标准，也缺少量化工具，各个单位差异很大。另外，由于缺乏相应的评价机制，用户也无法对运维支持部门做出客观准确的评价。 4数据中心的运维管理的对策 4.1构建自动化运维 4.1.1构建运维自动化管理平台 通过运维自动化管理系统的建立可以实现计算机运维的自动化管理，通过自动化运维管理系统来实现对系统运行过程中出现的故障以及问题集中管理和处理的能力。运维管理平台可以实时的对计算机设备进行管理与监控，例如：服务端、数据库、存档、网路、安全、供电质量、制冷系统等相关应用与服务端的管控，通过对海量的智能设备和各类采集器等节点的实时监控实现故障的准确预警、报警以及准确定位。同时运用人工智能，不断在大数据库内学习历史信息，构建迭代新模型，不断完善管理平台。 4.1.2构建系统故障的自动触发流程 运维自动化平台在工作过程中一旦遇到问题和设备故障都会自动报警，在对故障进行汇报时，不论是系统报警还是人工汇报，都要严格切记利用红色标识展示在运维系统的屏幕上。收到故障信息后，运维人员根据相关知识库的数据，然后依据相关流程按步骤操作即可。因此，企业必须要事先建立流程化的故障和事件处理机制，一旦有异常情况或设备出现故障时就会立即触发相关事件，然后将相关工作流程处理程序触发并传递给操作运维人员，以此确保运维人员按规定及时完成流程规定的工作，这样可以大大提高工作以及运维处理故障事件的效率。 4.2ITIL在数据中心运维中的应用 数据中心运维属于IT服务管理，是为对数据中心进行有效管理和维护，保证其正常运行而建立的软件、硬件系统和网络的组织体系。运维是业务实现、业务保证的基础与核心环节。ITIL是根据具体的运维实践工作提炼归纳出的管理规范，具有较强的可操作性。目前ITIL实际上已成为IT运维管理的全球标准，各大IT企业均是ITIL的支持者。IBM、微软、CA等著名IT企业均以ITIL为标准，制定了用于IT服务管理的应用软件和操作方案。2000年以后我国也开始推行基于ITIL的应用，许多大型企业使用ITIL对数据中心进行运维管理，如银行系统、石油系统均采用基于ITIL的运维系统进行数据中心的运维，以提高IT服务水平。 4.2CMDB的构建与维护

大数据时代下传统数据中心发展的思考

大数据时代下传统数据中心发展的思考 CIO时代网 大数据的核心价值在于从海量的复杂数据中挖掘出有价值的信息，通过大数据技术进行更快地分析、更准确地预测，发掘出新的业务模式，创造新的商业发展机会。因此，大数据时代下，企业迫切需要思考如何应用大数据技术改造完善已有数据中心平台，提升企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入企业的整体数据方案。 1、部署大数据分布式处理框架 分布式处理框架是大数据时代下数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储采用了可扩展的系统架构，利用多台存储服务器分担存储负荷，它不但提高系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。分布式计算将大量的分析计算任务分解为若干小任务，然后将分解后的任务分配到不同的处理节点，最后将计算结果综合起来得到最终的结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和扩展性，且适合多类型数据的混合处理，因此，电网企业需要在原有数据中心架构基础上，构建分布式处理框架，提升数据存储和处理能力。 2、研究构建大数据分析处理架构 梳理电网企业数据中心现有的技术架构，研究大数据关键技术，结合目前行业主流的大数据处理架构，重点研究基于大数据平台的数据中心信息基础架构，在保护企业现有信息化投资的基础上，探索适合自身的大数据解决方案，将大数据融入企业整体数据方案。利用大数据技术改造完善数据中心分析处理架构，研究融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础架构，构建企业

级大数据分析与挖掘平台，实现不同类型数据的融合集成与关联分析，支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。 3、利用大数据分析创造价值 数据的核心是发现价值，驾驭数据的核心是分析。如何驾驭大数据，如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重，因此企业更应专注于数据中隐藏的价值，通过应用大数据技术分析，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，辅助企业做出科学的决策，为企业的持续创新与发展积蓄力量。 信息的影响力取决于数据关联的能力，聚合多个大数据集所获得的新的洞察力要远远超出单一大数据集所获得的洞察力。例如种子公司与农作物保护提供商和气象部门合作就综合利用了多个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据，对这些数据进行交叉关联分析，可以帮助种植户收获更高的产量。而在电力企业，将来自配电、用电、客户、天气等不同数据源的数据经过转换、整合，将会产生新的业务价值。对电力交易数据、气候数据与客户家庭年龄结构、生活习惯等因索融合分析，了解客户用电行为，满足客户的差异化需求，并通过探寻深层需求开辟新的增值业务空间。 4、如何让数据驱动业务 如何让数据驱动业务，这是大数据时代下数据中心必须思考的关键问题。传统数据中心疲于应付业务部门的需求，而大数据时代下，数据的复杂性决定了数据中心需要更加快速地应对业务需求的变化和不确定性，因此数据中心必须山数据的保管者和服务者转变为数据的管理者和决策者，从被动的响应业务部门的要求转变为主动向业务部门提供数据服务。