观点与见解

为精准挖掘大数据打造良好基础

能否精准挖掘出数据的真正价值对当今的每个企业都至关重要。在我们采集数据进行业务分析前,首先需要能够从所有相关来源中准确、安全和快速地访问此数据。如何实现?凭借集多个数据源于一体的技术平台,横跨企业内部和云架构,实现工作负载的灵活转移。

什么是大数据?

通常以称为 3V 的特征定义:高速 (velocity)处理各种 (variety)非标准格式的大量 (volumes)数据。

大数据蕴含巨大潜力

分析大数据(包括经常被忽略的暗数据)可为您带来有助于业务发展的宝贵信息和分析。企业可以运用这些信息来削减成本、更有效地运营以及寻找提高利润的新方式。大数据分析有助于您预防产生高昂成本的业务问题,及时作出反应,准确预测、而非猜测客户行为和需求,从而实现运营收入的提升。

数字胜于雄辩

显然,优化大数据的使用并非易事。既然我们已经预测到大数据会随着时间的推移不断增长,所以制定切实可行的计划,并尽早赶上这趟潮流才是上策。

CIO 处理大数据的三种方式Scott Koegler,The Enterpriser's Project 阅读文章

大数据使用案例

成功企业如何使用大数据

大数据带来了 IT 大挑战

挖掘大数据价值回报可观、但过程却很复杂。您的数据来源是否可靠?您所拥有数据是否准确?您是否具备足够的存储容量?您的硬件存储是否会分离数据,让查找、访问和管理变得困难?您的架构是否能适应不断发展的数据技术?您是否有利用云计算?您的数据是否受到保护?

重新考虑数据整合 [PDF]

对于大数据而言,良好的技术基础决定一切。

从数据中获得富有价值的业务见解和分析才是我们的最终目标。但在对大数据加以利用前,您需要为确保获得全面、可靠和及时数据信息选择一个坚实的技术基础。这个技术基础可让您:

  • 轻松整合传统的数据管理技术(如数据仓库和数据库)与新型技术(如 HadoopSpark)。
  • 快速适应商业环境中的竞争格局、新兴技术和瞬息万变。
  • 着眼当下所面临的大数据主要挑战,同时为迎接明天的发展做好准备。
  • 避免锁定在任何单一技术或单个供应商的堆栈中,因为解决大数据的技术尚处于初级阶段。

如果您选择的技术基础不正确,对分析软件给予再多投资也无济于事。

大数据有效部署的 5 个特征

成功大数据部署的构建模块

  • 平台即服务 (PaaS)

    加速开发应用程序、实时处理数据,并轻松整合系统,构建模块化解决方案,推动企业发展。

    了解更多信息
  • 基础架构即服务

    在平台和技术堆栈中以连冠、统一的方式部署和管理服务供应商、工具和 IT 架构组件。

    了解更多信息
  • 中间件、整合和自动化

    信息和分析需求会带动新数据源的产生并最终导致数据蔓延,除非您可以创建虚拟化的统一数据源,并能够使用易于管理的方式有效连接内部和外部资源。数据处理和其他严苛的工作负载都需要简化的互动和整合才能实现。

    了解更多信息
  • 存储

    通过文件整合和对象存储、Hadoop 数据服务与就地分析的软件定义型敏捷存储平台,为每个工作负载选择最佳存储类型。

    了解更多信息

如何参与?

OpenStack 上的 Hadoop(Sahara 项目)

由红帽及其大数据合作伙伴领导的 Sahara 项目可让您在 OpenStack 基础上轻松配置数据密集型应用程序集群(Hadoop 或 Spark)。

参与其中

向红帽专家了解更多信息

红帽大数据博客