建立正确的大数据结构

大数据的例子

汽车制造商已经开始使用大数据来了解汽车何时需要返回到车库进行维修。使用汽车发动机的数百个传感器，可以为汽车制造商发送实时的数据信息，这使得制造商甚至比驾驶汽车的司机还要提前知道汽车何时会出现故障。卡车制造商开始使用大数据，基于实时交通条件和客户的需求来改进他们的路由，从而节约燃料和时间。

零售业也开始越来越多的使用大数据，鉴于越来越多的产品均有一个RFID标签能帮助零售商跟踪产品，知道很少某种产品库存缺货，并及时向供货商订购新产品。沃尔玛便是这正确利用大数据这方面的一个很好的例子。当零售商开始识别他们的客户时，就能够更好地建立商店，更好的满足客户的需求。

当然，上述这些只是几个浅显的例子，大数据的可能性几乎是无止境的。不久的将来，我们将讨论在大数据平台上的最佳实践。知道大数据能够提供商业价值是一回事;而企业要知道如何创建正确的架构则又是另一回事了。

大数据结构

大数据有三个特征，使得大数据不同于现有的数据仓库和商业智能。大数据的这三大特点是：

数据量庞大：大数据的数据量相当庞大，更多的时候大数据的数据量可以达到比数TB到PB级字节。

高速度传递：所有这些TB和PB字节的数据能够实时交付，数据仓库每天都需要应付如此高速的数据流。

种类繁杂：大数据比使用现有的商业智能中正常数据的种类更繁杂。大数据还包括非结构化社交数据，如Twitter或Facebook网的社会信息、日志文件、电子邮件等。

根据这些特性，建立您企业的体系结构是非常重要的。一个很好的出发点是以企业现有的数据仓库为基础。高密度数据的数据仓库，其中包含用于当前商业智能的仪表板。重要的是，该企业是为了之后再移动到大数据。把大数据转移到您的企业有如下四个步骤：

1)进一步分析当前的数据：从仪表板和ad-hoc查询，到诸如空间分析和图形分析或更高级先进的分析。您可以专注于客户忠诚度、客户流失率、分析本地情况(如何接近您的客户)，并开始建立社交网络(与您的客户建立社交联系)。这些分析将为您的企业带来更多的商业价值。

2)建立正确的架构，用于存储数据的种类和数量：这一切大数据是如何存储在您的企业的。把这些原始数据直接转化到数据仓库中，每兆字节以低成本优化存储大量低密度数据是十分重要的。这便是Hadoop本身已被证明是非常有效的。Hadoop是开源的，与现有的数据库兼容。它集合了所有可用的数据，您可以用它来寻找新的关系和新的潜在的商业价值。

3)为数据传输速度建立体系结构：一旦您有合适的设备来存储大量的不同的数据，您就可以开始实时处理数据。例如如果您有数据流从传感器传输而来，存储在Hadoop，您想看看正在发生的事件，并需要确定是否需要采取行动。您可以使用一切历史数据，以确定在实时条件下进行预期(预测分析)，您可以创建模型反应发生模式。如果您已经建立了一个智能的基础设施，您将能够实时响应事件，并进行实时的决策。

4)开始探索新的模式：利用所有可用的数据，您可以在您的数据中发现新的模式。从Hadoop与其他可用的数据汇总数据相匹配。有不同的大数据初创公司开发的工具，在这个平台上分析，可以帮助您可视化，寻求新的关系。我们的目标是找到您要解决的下一个问题，最大限度地帮助您从数据中获取商业价值。

正确发展大数据结构可谓是一个挑战，同时可能成本是相当昂贵的。然而，结果必将物超所值的让您成功收回投资。

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