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。
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