大数据解决方案 大数据整体解决方案

现在，国家确定大数据战略，在十三五期间“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，所以在政府和国有大企业都在大数据方面发力，推进政府部门和企业内部大数据整合及创新应用的建设，根据这几年大数据方面建设经验，对大数据建设项目提出以下几条建议。

大数据解决方案——大数据整体解决方案

第一步，建设大数据环境，主要包括基础设施环境建设，平台建设，基础设施主要是硬件方面建设，包括主机、网络、存储的建设，大数据环境要求网络带宽一般至少千兆，数据量大，数据实时性要求高的，至少要求万兆网络，主机根据需要可以采用x86系列的主机，视计算能力和存储要求配置主机台数及cpu和存储容量。平台建设一般指大数据软件环境，包括主机操作系统、大数据运行环境（目前一般是hadoop体系），常用中间件、数据库等，中间件如tomcat、weblogic、websphere等，数据库需要支持当前主流数据库，如oracle、mysql、gbase等。

第二步，建设数据中心，采集各类用于数据分析、数据统计的数据，包括组织内部数据、组织外部相关数据，及互联网抓取的数据（作为参考）。并根据数据特点应用场景不同，采取不同的存储方式，如结构化数据，tb以下数据可以放在常用关系数据库中，如oracle数据库，对于数据量巨大的数据可以存放mpp（分布式关系数据库）或大数据环境的hive、hbase中，对于有灵活查询需求的大数据，建议存放mpp数据库中，对于静态的，主要用于统计分析的数据，建议存放在hive或hbase中，采用spark架构实现数据的统计分析；对于非结构化数据，建议存放在hbase或hdfs上，扩展性和稳定性较好。

最后，基于数据中心，建设创新应用，以前由于数据分散在不同的系统中，不能通过数据碰撞产生新的应用，现在具备数据碰撞的条件了，一批新的创新应用自然就会出现了，如常见的查找套牌车的应用，通过获取多地的车辆卡口数据，可以轻松判定同时出现在相距遥远的车牌同时出现，有一辆即为套牌车。再如民政系统，通过采集房产信息、车辆信息、银行相关信息，利用这些信息来验证低保用户是否为真。房产信息联网，可以为房产政策提供真实的数据，为国家决策提供基础。

大数据特点

1、数据体量巨大（volume）

从tb级别，跃升到pb级别，乃至eb级别。

2、数据类型繁多（variety）

不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

3、处理速度快（velocity）

1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。要求快速响应，市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据的分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

4、价值密度低（value）

由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。如果大家还想了解更多与之有关的信息，欢迎关注我们文军营销的官网。

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