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隨著科技的發(fā)展和智能化的進步，各行各業(yè)都發(fā)生了翻天覆地的變化。對于企業(yè)而言，如何通過科技手段提升自身的競爭力成為了一個熱門話題。而數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)分析的完美結合，正是當下企業(yè)提升競爭力的必經(jīng)之路。
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一、大數(shù)據(jù)的定義和特點
大數(shù)據(jù)，簡單來說，就是指數(shù)據(jù)規(guī)模很大、數(shù)據(jù)種類很多、數(shù)據(jù)處理速度很快、數(shù)據(jù)價值很高的一種數(shù)據(jù)形態(tài)。與之相比，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已經(jīng)無法滿足如此龐大的數(shù)據(jù)存儲和分析需求。而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，則為我們帶來了全新的數(shù)據(jù)處理思路和技術手段。
大數(shù)據(jù)的特點主要可以歸結為以下幾點：
1. 數(shù)據(jù)來源多樣且廣泛，包括網(wǎng)絡日志、社交網(wǎng)絡、移動設備等各種數(shù)據(jù)源。
2. 數(shù)據(jù)量大，通常是TB或PB級別的數(shù)據(jù)量，對數(shù)據(jù)的存儲和處理能力提出了很高的要求。
3. 數(shù)據(jù)類型多樣，有結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)等。
4. 處理速度快，對數(shù)據(jù)的實時處理和分析能力提出了很高的要求。
5. 數(shù)據(jù)的價值高，能夠為企業(yè)帶來很多商業(yè)價值和競爭優(yōu)勢。
二、數(shù)據(jù)庫的作用和特點
數(shù)據(jù)庫，是指將一定領域內的有組織、有關聯(lián)的數(shù)據(jù)組織起來，以便于存儲、管理和查詢的一種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫的出現(xiàn)，極大地方便了人們對數(shù)據(jù)的管理和處理，為數(shù)據(jù)的分析和使用提供了保障。
數(shù)據(jù)庫的作用主要包括以下幾點：
1. 數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和存儲。
2. 數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。
3. 數(shù)據(jù)的高效查詢和分析。
4. 數(shù)據(jù)的共享和保密。
數(shù)據(jù)庫的特點主要可以歸結為以下幾點：
1. 面向應用，滿足不同應用的需求。
2. 數(shù)據(jù)獨立性，應用程序與數(shù)據(jù)資源相獨立。
3. 數(shù)據(jù)共享性和安全性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和保密。
4. 數(shù)據(jù)的高效存儲和查詢，提高數(shù)據(jù)的處理速度和效率。
三、數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)分析的完美結合
隨著大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，越來越多的企業(yè)開始意識到大數(shù)據(jù)分析的重要性，并逐漸將大數(shù)據(jù)分析引入到企業(yè)的管理和經(jīng)營中。而數(shù)據(jù)庫，則為大數(shù)據(jù)的存儲和處理提供了堅實的支持。數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)分析的完美結合，使得企業(yè)在競爭中能夠更為從容和自信。
1. 優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲和處理
對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)的處理速度是一個非常重要的問題。而數(shù)據(jù)庫具備龐大數(shù)據(jù)的處理能力，能夠優(yōu)化數(shù)據(jù)的存儲和處理，從而提高數(shù)據(jù)的查詢和分析效率。此外，數(shù)據(jù)庫還能夠對數(shù)據(jù)進行分類和整理，使得數(shù)據(jù)結構更加清晰，便于數(shù)據(jù)的管理和使用。
2. 支持實時數(shù)據(jù)的處理和分析
對于一些需要實時反饋的數(shù)據(jù)而言，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫處理方式已經(jīng)無法滿足要求。而大數(shù)據(jù)處理則能夠支持實時數(shù)據(jù)的處理和分析，并能夠通過各種算法和技術手段，快速地進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，為企業(yè)提供實時的決策支持。
3. 推動企業(yè)數(shù)字化轉型
隨著大數(shù)據(jù)的應用越來越廣泛，企業(yè)已經(jīng)逐漸進入了數(shù)字化時代。而數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)分析的完美結合，則能夠推動企業(yè)數(shù)字化轉型的步伐，為企業(yè)帶來更多的商業(yè)價值和競爭優(yōu)勢。在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產，能夠對數(shù)據(jù)進行有效的管理和分析，已成為企業(yè)生存和發(fā)展的必要條件。
四、結論
數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)分析的完美結合，已經(jīng)成為當下企業(yè)提升競爭力的必經(jīng)之路。通過數(shù)據(jù)庫的存儲和處理能力，可以更好地支撐大數(shù)據(jù)的應用和分析，從而提高數(shù)據(jù)的使用價值和商業(yè)價值。在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)的重要資產，能夠對數(shù)據(jù)進行有效的管理和分析，已成為企業(yè)生存和發(fā)展的必要條件。相信在不久的將來，數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)分析將會在各行各業(yè)得到廣泛的應用，給企業(yè)帶來更多的商業(yè)價值和競爭優(yōu)勢。
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- 如何設計企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析平臺
如何設計企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析平臺
統(tǒng)企業(yè)的OLAP幾乎都是基于關系型數(shù)據(jù)庫，在面臨“大數(shù)據(jù)”分析瓶頸，甚至實時數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)簡山時，在架構上如何應對?本文試擬出幾個大數(shù)據(jù)OLAP平臺的設計要點，意在拋磚引玉。
突破設計原則
建設企業(yè)的大數(shù)據(jù)管理平臺(Big Data Management Platform)，之一個面臨的挑戰(zhàn)來自歷史數(shù)據(jù)結構，以及企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫設計人員的觀念、原則。數(shù)據(jù)關系、ACID在關系數(shù)據(jù)庫幾十年的統(tǒng)治時期是久得人心，不少開發(fā)人員都有過為文檔、圖片設計數(shù)據(jù)表，或將文檔、圖片序列化為二進制文件存入關系數(shù)據(jù)庫的經(jīng)歷。在BDMP之上，我們需要對多種不同的格式的數(shù)據(jù)進行混合存儲，這就必須意識到曾經(jīng)的原則已經(jīng)不再適用——One size dosen’t fit all，新的原則——One size fits a bunch.
以下是我列出的一些NoSQL數(shù)據(jù)庫在設計上的模式：
文檔數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)結構是類ON，可以使用嵌入(Embed)或文攔段中檔引用(Reference)的方式來為兩個不同的文檔對象建立關系;
列簇數(shù)據(jù)庫：基于查詢進行設計，有寬行(Wild Rows)和窄行(Skinny Rows)的設計決策;
索引數(shù)據(jù)庫：基于搜索進行設計，在設計時需要考慮對對每個字段內容的處理(Analysis)。
搜索和查詢的區(qū)別在于，對返回內容的排序，搜索引擎?zhèn)戎赜谖谋痉治龊完P鍵字權重的處理上，而查詢通常只是對數(shù)據(jù)進行單列或多列排序返回即可。
數(shù)據(jù)存儲的二八原則
不少企業(yè)在解決海量數(shù)據(jù)存儲的問題上，要么是把關系數(shù)據(jù)庫全部往Hadoop上一導入，要么是把以前的非結構化數(shù)據(jù)如日志、點擊流往NoSQL數(shù)據(jù)庫中寫入，但最后往往發(fā)現(xiàn)前者還是無法解決大數(shù)據(jù)分析的性能瓶頸，后者也無法回答數(shù)據(jù)如何發(fā)揮業(yè)務價值的問題。
在數(shù)據(jù)的價值和使用上，其實也存在著二八原則：
20%的數(shù)據(jù)發(fā)燃陸揮著80%的業(yè)務價值;
80%的數(shù)據(jù)請求只針對20%的數(shù)據(jù)。
目前來看，不管是數(shù)據(jù)存儲處理、分析還是挖掘，最完整和成熟的生態(tài)圈還是基于關系型數(shù)據(jù)庫，比如報表、聯(lián)機分析等工具;另外就是數(shù)據(jù)分析人員更偏重于查詢分析語言如SQL、R、Python數(shù)據(jù)分析包而不是編程語言。
企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設的二八原則是，將20%最有價值的數(shù)據(jù)——以結構化的形式存儲在關系型數(shù)據(jù)庫中供業(yè)務人員進行查詢和分析;而將80%的數(shù)據(jù)——以非結構化、原始形式存儲在相對廉價的Hadoop等平臺上，供有一定數(shù)據(jù)挖掘技術的數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)工程師進行下一步數(shù)據(jù)處理。經(jīng)過加工的數(shù)據(jù)可以以數(shù)據(jù)集市或數(shù)據(jù)模型的形式存儲在NoSQL數(shù)據(jù)庫中，這也是后面要講到的“離線”與“在線”數(shù)據(jù)。
理解企業(yè)的數(shù)據(jù)處理需求
數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫，是事務型數(shù)據(jù)到分析型數(shù)據(jù)的轉變，分析型數(shù)據(jù)需要包括的是：分析的主題、數(shù)據(jù)的維度和層次，以及數(shù)據(jù)的歷史變化等等。而對大數(shù)據(jù)平臺來說，對分析的需求會更細，包括：
查詢：快速響應組合條件查詢、模糊查詢、標簽
搜索：包括對非結構化文檔的搜索、返回結果的排序
統(tǒng)計：實時反映變化，如電商平臺的在線銷售訂單與發(fā)貨計算出的庫存顯示
挖掘：支持挖掘算法、機器學習的訓練集
針對不同的數(shù)據(jù)處理需求，可能需要設計不同的數(shù)據(jù)存儲，還需要考慮如何快速地將數(shù)據(jù)復制到對應的存儲點并進行合適的結構轉換，以供分析人員快速響應業(yè)務的需求。
離線數(shù)據(jù)與在線數(shù)據(jù)
根據(jù)不同的企業(yè)業(yè)務，對“離線”的定義其實不一樣，在這里離線數(shù)據(jù)特指在業(yè)務場景中適用于“歷史數(shù)據(jù)”的部分。常見的歷史數(shù)據(jù)查詢分析一般來自于特定時間段，設計上需要考慮的是將數(shù)據(jù)存入歷史庫中時，建立時間索引。另一種情況是某種業(yè)務問題的定位或分析，在數(shù)據(jù)量巨大的情況下，基于Hadoop或Spark等框架編寫分析算法并直接在平臺上運行，可以大大節(jié)約數(shù)據(jù)導出導入、格式轉換與各種分析工具對接的時間。
在線數(shù)據(jù)處理按照存儲和分析的先后順序，可分為批處理(先存儲后分析)和流處理(先分析后存儲)兩類。Cassandra數(shù)據(jù)庫的設計采用上數(shù)據(jù)追加寫入模式，可以支持實時批處理;流式計算平臺則有Apache Storm、Yahoo S4等開源框架，商業(yè)平臺有Amazon Kenisis(部署在云端)。企業(yè)的實時分析需求往往有特定的應用場景，需要對業(yè)務和現(xiàn)行系統(tǒng)有深入的理解才能設計出一個合理的架構。
大數(shù)據(jù)分析搭配數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內容，更多關于大數(shù)據(jù)分析搭配數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)分析完美結合：提升企業(yè)競爭力,如何設計企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析平臺的信息別忘了在本站進行查找喔。
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文章題目：數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)分析完美結合：提升企業(yè)競爭力(大數(shù)據(jù)分析搭配數(shù)據(jù)庫)
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