华为助北大实验室大数据科研走在最前沿

来源：企业网D1Net

2014/1/7 12:16:13

大数据将在智慧城市中担当重任，也使得当前大数据的研究更加紧迫和关键。

3. 数据异构性与决策异构性的关系对大数据知识发现与管理决策的影响　　

由于大数据本身的复杂性，这一问题无疑是一个重要的科研课题，对传统的数据挖掘理论和技术提出了新的挑战。在大数据环境下，管理决策面临着两个“异构性”问题：“数据异构性”和“决策异构性”。传统的管理决定模式取决于对业务知识的学习和日益积累的实践经验，而管理决策又是以数据分析为基础的。　　

4. 数据的去冗余和高效率低成本的数据存储　　

数据中有大量的冗余，消除冗余是降低开销的重要途径。大数据的存储方式不仅影响效率也影响成本，需要研究高效率低成本的数据存储方式。需要研究多源多模态数据的高质量获取与整合的理论和技术、错误自动检测与修复的理论和技术、低质量数据上的近似计算的理论和算法等。　　

5. 大数据的有效融合　　

数据不整合就发挥不出大数据的大价值。大数据的泛滥与数据格式太多有关。大数据面临的一个重要问题是个人、企业和政府机构的各种数据和信息能否方便地融合。　　

6. 适合不同行业的大数据挖掘分析工具和开发环境　　

不同行业需要不同的大数据分析工具和开发环境，应鼓励计算机算法研究人员与各领域的科研人员密切合作，在分析工具和开发环境上创新。当前跨领域跨行业的数据共享仍存在大量壁垒，海量数据的收集，特别是关联领域的同时收集还存在很大挑战。　　

7. 大幅度降低数据处理、存储和通信能耗的新技术　　

大数据的获取、通信、存储、管理与分析处理都需要消耗大量的能源。在能源问题日益突出的今天，研究创新的数据处理和传送的节能方法与技术是重要的研究方向。　　

显然，这些挑战是大数据研究者共同面临的，而北大重点实验室IT选型的重点就是针对上述的挑战，找到合适的解决方案。　　

北大重点实验室IT架构解决方案　　

经过大量的前期调查，比较和分析准备工作，北大重点实验室最后选择了华为基于高性能服务器RH5885 V2的HANA数据处理平台。HANA提供的对大量实时业务数据进行快速查询和分析以及实时数据计算等功能，在很大程度上得益于华为RH5885 V2服务器的高可靠、高性能和高可用性的支撑。　

责编：王雅京

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