大数据处理挑战与解决策略

"王翔--数据沼泽（可发布版）" 王翔在演讲中探讨了数据沼泽这一概念，数据沼泽是指企业中大量未经整合、杂乱无章的数据，这些数据难以有效管理和利用，反而可能成为阻碍业务发展的负担。在大数据时代，企业面临的数据类型多样，包括来自OLTP（在线事务处理）、数据仓库、文件等不同源头的信息，这使得数据管理和分析变得极其复杂。 数据沼泽的问题主要体现在以下几个方面： 1. 数据类型众多：企业需要处理各种不同类型的数据，如结构化、半结构化和非结构化的数据，这增加了分析和管理的难度。 2. 连续即决行为分析：企业需要对历史信息进行即时分析，以便做出决策，但这种实时决策的算法在大量数据面前显得力不从心。 3. 数据安全与质量问题：虽然数据安全得到保障，但数据的位置和完整性可能会丢失，导致信息检索困难。 解决这些问题，王翔提出了以下策略和思路： 1. 建设原则：在保持关系数据库稳定性的同时，逐步引入大数据技术，优先解决实际问题，进行风险评估和投入产出分析，再构建大数据平台。 2. 逻辑结构：构建包含门户、WebPart、MobilePart、虚拟应用、应用服务器等在内的逻辑架构，利用BizTalk、WebLogic等工具，结合存储和基础设施，以及大数据处理技术如Hadoop集群，来管理数据。 3. 数据分类与管理：通过建立配置库（CMDB）来追踪数据位置，确保数据的安全性和可追溯性。 4. 统一API：提供统一的应用程序接口（API），促进不同系统之间的数据交换和集成。 5. 主数据和元数据：强调主数据和元数据的重要性，如生物信息验证中心、商务智能、空间和地理信息中心等，利用服务总线（ESB）、主数据库（HQDB）和元数据服务来管理这些关键信息。 6. BigData+固件：结合数据重构算法和硬件加速技术（如XML硬件加速、Hadoop数据硬件加速），优化数据处理性能，同时遵循安全标准，确保大容量数据的编码转换顺利进行。 此外，他还提到使用SLA（服务水平协议）和优先策略来制定实时/嵌入数据库的管理策略，以及信号/数据库管理，确保数据的高效利用和服务质量。 解决数据沼泽的关键在于建立有序、安全、高效的数据管理体系，通过合理的架构设计、技术选型和流程优化，将原始的、无序的数据转化为有价值的信息资产，为企业决策提供支持。