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什么是Big data技术? 企业用以分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力,并将其与已知业务的各个细节想结合。大数据技术将被设计用于在成本可承受(economically)的条件下,通过非常快速(velocity)的采集、发现和分析,从大量化(volumes),多类别(variety)的数据中提取价值(value),将是IT领域新一代的技术与架构
大数据与数据仓库、OLAP、数据挖掘技术的关系 通过ETL或数据复制方式进行数据采集、清洗、梳理汇集成云中心大数据;按主题域分析采用范式/维度/实体建模方法,输出业务&逻辑&物理数据模型;形成多维信息数据集市过Biee/Cognos等进行数据分;通过数据挖掘发现隐含规律、分析数据价值; 通过可视化展示分析结果,指导用户进行决策。
大数据的4V特征
相关技术
大数据与云计算

大数据技术涵盖从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术,包括海量分布式文件系统、并行计算框架、NoSQL数据库、实时流数据处理。

大数据改变业务,云计算改变IT。

云计算方式下,用户业务迁移到云端之后,必定带来海量数据的产生,需要着眼未来解决大数据需求。云计算更偏重海量存储和计算,以及提供的云服务,运行云应用,但是缺乏盘活数据资产的能力。挖掘价值性信息和预测性分析,为国家、企业、个人提供决策和服务,是大数据核心议题,也是云计算的最终方向。

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