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　　1.1. 大數據

　　【大數據】大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

　　大數據分析相比于傳統的數據倉庫應用，具有數據量大、查詢分析復雜等特點。

　　大數據的4個“V”，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;第二，數據類型繁多。前文提到的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

　　SOA的三個數據中心模型分別是數據即服務(DaaS)模型、物理層次結構模型和架構組件模型。DaaS數據存取的模型描述了數據是如何提供給SOA組件的。物理模型描述了數據是如何存儲的以及存儲的層次圖是如何傳送到SOA數據存儲器上的。最后，架構模型描述了數據、數據管理服務和SOA組件之間的關系。

　　谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細節化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，凌亂紛繁的數據背后找到更符合用戶興趣和習慣的產品和服務，并對產品和服務進行針對性地調整和優化，這就是大數據的價值。大數據也日益顯現出對各個行業的推進力。

　　IBM提出了“大數據平臺”架構。該平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算(StreamComputing)、數據倉庫(Data Warehouse)和信息整合與治理(Information Integration and Governance)。

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