原創|行業資訊|編輯:郝浩|2013-10-15 09:28:59.000|閱讀 246 次
概述:將數據管理于Windows Aure Tables、MongoDB、Navicat for MySQL中只是充分利用大數據所需要的數據科學的開始。還有大量的業務合作、再培訓和其它態度調整需要顧及。
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云緩解了不少問題,使許多大小企業的大數據處理成為可能。但要從大量數據中提取商業價值仍然具有其復雜性。
云計算使得大數據更加大眾化——任何企業現在都可以處理巨大規模下的非結構化數據。
咋一看,很難看出為什么新大數據世界的非結構化數據方式如此必要。即便是新方式帶來新的商業價值,為什么不停留在網絡會議?為什么要糾結于云數據庫呢?
大數據標記
大數據就像SDN、DevOps和云計算,是嶄新而閃耀的新標記。既不容忽視,又很難理解。沒有單一的“大數據”類型——它是非結構化數據的集合標記堆棧。
舉個例子,大數據分析的原則是從大量數據中提取商業價值。數據專家處理資源,將數據轉變成有用的信息。經典RDBMS(關系數據庫管理系統)能夠處理很多數據,并且已經持續多年。為什么數據專家不能繼續在RDBMS專注于結構化數據呢?RDBMS 和NoSQL哪個更好?
結構化或非結構化數據
一個企業選擇技術堆棧是由他們需要存儲的數據類型所導向的,數據類型則是由業務需求所導向。
RDBMS對于管理結構化、高度關聯數據很有幫助。
對于由社會媒體、傳感網絡和聯合分析數據所產生的越來越多的非結構化數據,以及對于持續變化的需要復制到其他操作網站的數據,NoSQL更適合這些情況。非結構化數據在大小上可以是兆字節或甚至千兆字節。
大數據云:新的解決方案
理論上,管理基于云的大數據是符合成本效益的、可伸縮的并且構建迅速的。
數據庫管理人員則不那么輕松。NoSQL數據庫在近幾年出現,憑借它們的鍵值對,文檔存儲,看起來并不像關系數據更換緩慢,新的數據很難捕捉、存儲、處理、做報告以及歸檔。
但對于系統管理者來說也不那么壞。如果他們運行一個私有云,硬件和軟件的新的非結構化數據技術堆棧看起來就像舊的——IaaS在底部,數據庫服務在中間,他們不需要接觸到技術堆棧的低層。
將數據管理于Windows Aure Tables、MongoDB、Navicat for MySQL中只是充分利用大數據所需要的數據科學的開始。還有大量的業務合作、再培訓和其它態度調整需要顧及。
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