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這個世界上什么最值錢？鉆石、黃金、土地？數據，這個世界上最值錢的是數據，確切的說是數據背后所隱藏的豐富信息。管理好數據，分析出其背后的信息至關重要。
新互聯網時代下，各種數據源和數據量爆炸性增加，大數據的概念也應運而生。大數據是“由數量巨大、結構復雜、類型眾多數據構成的數據集合”，現今的數據里，80%是傳統(tǒng)、結構化的數據，另外20%的數據包括視頻數據、圖片數據、音頻數據、郵件數據、社交類數據(如微博、微信、Facebook、Twitter等所產生的數據)等非結構化數據。

大數據所引發(fā)的新問題

大數據首先所帶來的就是“量”上的問題，如此海量的數據，需要加大、加快硬件底層的運算能力，需要能夠對各類新形態(tài)數據進行處理。虛擬化在解決大數據“量”的問題方面起到了很好的作用。虛擬化一個最直接的好處是可以節(jié)省成本，虛擬化技術的廣泛采用，充分利用了服務器里的硬件資源，將原本20-30%的服務器CPU利用率提升到80-90%。這使得海量數據可以更高效、快速的存儲在服務器里。另外通過加大內存、優(yōu)化內存算法都可以應對大數據對于存儲所帶來的新問題。

把海量數據存儲好就萬事大吉了么？現在戴爾軟件事業(yè)部任大中華區(qū)售前及售后支持技術總監(jiān)的高國輝認為單純談數據沒有價值，數據背后所蘊藏的信息才是價值所在。“在大數據的處理過程中，除了加大、加快硬件底層運算能力，讓處理形態(tài)更加豐富外，另外的重點是怎樣把它從一個數據變成一個信息。”高國輝舉了一個例子：星巴克所關心的不僅僅是每天來了多少人、賣了多少咖啡這些數據，它所更關注的是通過這些數據所分析出的每天都來了哪些人群、購買了哪種咖啡、搭配購買了哪些東西。

挖掘大數據里的寶藏

大數據時代，企業(yè)希望從大數據里挖掘出更具價值的信息。如果不能發(fā)現數據里所蘊藏的信息，就需要不斷在存儲設備與網絡設備上增加投入，此時數據就會從公司資產變成公司“負債”。那么如何才能做到對大數據的有效分析挖掘？

要想對數據進行分析，那么首先就需要將數據進行整合，這就需要借助類似Toad這類的軟件把不同的數據庫連接起來，實現數據庫開發(fā)和管理自動化。進一步可以借助Boomi確保數據的準確性、完整性和集成性。通過Foglight這類產品能夠對數據的效能進行分析，利用SharePlex強大的復制和集成功能可以確保數據庫的高可用性，而戴爾的B.I.套件則能實現對不同類型數據的訪問、分析、集成和同步，將數據拉進來進行處理，進行展示。

大數據里蘊藏著豐富的寶藏，但由于數據的復雜多樣性，需要將所有數據有效的整合起來。但僅僅這樣還不夠，如果大數據里參雜了過多“混淆視線”的無效數據，那么分析所得的結果很可能會南轅北轍。要想保證對數據的有效分析，就需要保證數據的質量，保證數據沒有丟失、數據本身沒有冗余。只有這樣才能實現有效的數據整理、分析，挖掘出用戶所需要的信息。

另外，將企業(yè)數據從業(yè)務系統(tǒng)抽取出來，單獨進行分析處理，這需要有一套獨立的IT架構進行支撐，同時要保證數據復制傳輸的及時性。

變革IT架構應對大數據

大數據正在給傳統(tǒng)IT架構帶來新的壓力，IT架構需要進行適當的調整、變革才能適應大數據。應對大數據需要看企業(yè)的考慮重點在哪里：是數據在軟件架構上的調整，還是整體硬件的效能。如果希望提升硬件效能，就要考慮虛擬化的問題，比如存儲虛擬化、網絡虛擬化、服務器虛擬化、應用虛擬化。如果需要實時分析傳輸數據，就需要及時拓展網絡帶寬。如果想要將數據開放給更多人訪問，就需要考慮將數據遷移到云端，甚至要考慮移動辦公的問題。這需要對數據進行很好的優(yōu)化，這樣才能夠有利于數據遷移到云端，方便用戶對數據的訪問。

縮短數據的生命周期是現在應該考慮的問題，這需要透過虛擬化實現對系統(tǒng)的精簡，從硬件層面實現“優(yōu)化”。最后需要考慮數據的安全問題，比如身份識別及訪問管理，數據的備份及恢復等等。