iphoneX都面世了，你的数据仓库还停留在诺基亚时代吗?

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 刚刚过去的苹果秋季发布会上，万众瞩目的iPhoneX 手机亮相。十年前，首代iPhone开启了颠覆键盘功能机的序幕，十年过去了，智能触屏手机已经彻底普及。

    关注个人智能手机升级的IT人士，是否也了解你的企业数仓有没有跟上潮流趋势呢?是否升级到弹性分布式系统。



    对于传统手段实现的数据分析平台，利用的主要是结构化数据进行统计分析。这部分功能在大数据平台上完全可以实现，而且大数据平台采用的分布式架构设计，利用分布式计算完成相同的工作内容所需时间更短，市场上已经有大量案例证明。

    对于多元数据融合分析，大数据平台利用新的技术架构，实现对非结构化数据的灵活读取和调用，保证对各业务系统的数据支撑。

    大数据平台具有可扩展性

    采用分布式架构，实现动态扩展，系统随着应用需求与容量的不断增长，支持水平扩展，不需对系统架构进行变更，只做硬件扩容，并部署服务 软件，即可满足系统容量扩展要求。系统扩容时，系统平台增加新节点之后，系统自动在所有节点之间均衡数据。系统后台根据忙闲程度，自动发起，占用很少系统 资源，无需人工干预，实现数据均衡分布。系统可以通过增加集群节点的方式提高系统性能，性能提升实现线性增长。

    

    非结构化数据

    传统手段处理的主要是结构化数据，结构化数据是在企业业务应用中使用最多的一部分数据，也是其中比重最小的一部分数据；与之相比，非结构化数据含金 量高但价值密度低，例如系统日志数据、用户的点击行为等，这些数据的量级是结构化数据的几十倍。在大数据平台出现之前，没有人谈论大数据。数据应用主要是 结构化数据，多采用IBM、HP等老牌厂商的小型机或服务器设备。采用传统方法处理这些价值密度低的非结构化数据，被认为是不值得的，因为其产出实在是有限。平台出现之后，提供了一种开放的、廉价的、基于普通商业硬件的平台，其核心是分布式大规模并行处理，从而为非结构化数据处理创造条件。对于非结构化数据的存储和处理，大数据技术不再局限于传统的二维表结构，可以利用矩阵、向量以及图的形式进行存储和计算，能够提供更加丰富的数据分析手段，包括行为计算
、自然语言处理、图像计算、关联关系计算等，更好的帮助企业挖掘数据价值。

    大数据真正实现了实时同步全量分析

    传统手段采用抽样分析的手段进行数据统计分析，分析结果主要是面向群体的统计报表，维度是有限制的，而且统计的数据是一定周期内的，结果往往已经是 过时的了。而利用大数据，这种状况将不再发生。大数据在全量数据之上进行数据分析，利用机器学习技术和算法建模，实现对数据的实时分析，能够帮助企业完全勾勒出每个个体客户的DNA。

    弹性的存储、计算资源

    大数据采用的弹性计算、存储。是指用户根据实际业务需要，灵活地购买使用资源，真正实现按需使用、按需交付和按需付费。

    自建成本低、免运维

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