企业大数据分析系统平台搭建

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中国数据圈蕴含的价值难以估量，而如此规模庞大的数据对置身于该经济体的企业和政府等来讲，机遇与挑战并存，有效合理地挖掘数据价值将会成为推动经济增长的重要助力。

IDC白皮书预测，中国的数据圈将以30％的年平均增长速度*全球，比全球高3％。预计在2025年中国数据圈增至48.6ZB，占全球27.8％，成为*大数据圈。

大数据的业务价值

大数据的几大特点主要有：

1） 不同的数据种类是构建大数据湖的主要驱动因素

企业大数据可存储各种结构业务数据：

· 海量的结构化数据

· 半结构化数据（日志、XML文件等）

· 非结构化数据（文件、图片、音频、视频等）

2） 存储全量历史数据及其所有属性

企业大数据需要存储海量业务数据：

· 将实时业务数据持久化

· 将在线业务系统数据近线化存储

· 将企业数据仓库、数据集市的历史数据卸载存储

· 将企业中离线存放在磁带库、光盘库中的历史数据在线化

3） 数据设计模式的灵活性：

传统的企业数据仓库通常采用Schema On Write方式，即将数据写入预先定义好的E-R数据表结构中。而大数据湖还会采用Schema On Read方式，即在数据访问时，由数据访问者来解析和确定数据的格式，写入者并不关心其是否有一致、统一的数据格式。这种方式具有以下优点：

· 降低数据保存的成本，无需开发即可保存。

· 降低数据产生和使用之间的延迟。

· 给予*终用户*大的灵活度来处理数据。

· 允许用户保存非结构化、半结构化的数据。

· 对于现在不需要处理或者无法处理的数据，保留原始数据供未来使用。

· 同一份原始数据上，不同的用户可能有不同的理解。

4） 提高数据的使用和共享：

提高数据的使用和共享，为多个下游系统提供数据源: 企业大数据湖会为企业数据仓库、数据集市、在线联机查询、移动App应用等下游系统提供丰富完整的全量业务数据。