首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态大数据平台建设如何分析企业有用的数据
传统企业都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?建设企业的大数据管理平台，第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。
企业大数据平台建设，将20%最有价值的数据以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析;而将80%的数据以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工程师进行下一步数据处理。
数据库到数据仓库，是事务型数据到分析型数据的转变，分析型数据需要包括的是：分析的主题、数据的维度和层次，以及数据的历史变化等等。而对大数据平台来说，对分析的需求会更细，包括：查询：快速响应组合条件查询、模糊查询、标签。搜索：包括对非结构化文档的搜索、返回结果的排序。统计：实时反映变化，如电商平台的在线销售订单与发货计算出的库存显示。挖掘：支持挖掘算法、机器学习的训练集。
针对不同的数据处理需求，可能需要设计不同的数据存储，还需要考虑如何快速地将数据复制到对应的存储点并进行合适的结构转换，以供分析人员快速响应业务的需求。
【全文完】
关键词标签: 大数据
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