英特尔大数据平台：应对挑战与最佳实践

英特尔大数据平台最佳实践旨在探索在大数据时代如何有效地利用英特尔技术解决挑战并提升业务价值。该PPT主要关注以下几个关键点： 1. **大数据挑战**：大数据带来的主要挑战包括数据量的爆炸性增长（IDC预测2020年将达到35.2 ZB），这使得传统的数据处理周期从周、天缩短至分钟或秒级别，对处理速度提出了极高要求。同时，数据的多样性（结构化、半结构化和非结构化）以及来源的广泛性（如不同应用系统、智能设备和互联网）也增加了复杂性。 2. **云计算与大数据的结合**：英特尔强调云计算作为处理大数据的有效工具，尽管两者概念不同，但云计算的原则如规模化、自动化、资源配置和自愈性与大数据处理相辅相成。大数据应用在云计算环境中尤为常见，因为云计算提供了足够的计算资源和弹性，满足大数据处理的高速度需求。 3. **大数据的价值体现**：大数据分析因其"3V"特性（Volume、Velocity和Variety）而具有显著的商业价值。它能驱动数据资产的价值挖掘，通过数据驱动业务决策，从而转变为企业利润中心。例如，智慧城市是大数据应用的典型场景，通过整合各种数据源优化城市管理和服务。 4. **平台瓶颈与扩展需求**：随着大数据处理的快速增长，传统的硬件扩展策略无法满足处理速度和规模的需求，这引发了平台扩展能力的挑战。英特尔大数据平台需要适应“摩尔定律”，即每两年性能翻一番，以保持与数据处理需求的增长同步。 5. **大数据分析与传统BI的不同**：大数据分析区别于传统的商业智能（BI）分析，它不仅处理大规模的结构化数据（通常TB级），还涵盖了半结构化和非结构化数据，这要求分析工具具备处理复杂数据的能力。 总结来说，英特尔大数据平台最佳实践着重于如何利用英特尔的技术优势应对大数据时代的挑战，提供高效、可扩展的解决方案，帮助企业和组织发掘数据资产的价值，推动数字化转型。