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整合或分解：哪種方式使大(dà)數據策略立于不敗之地
大(dà)數據策略會(huì)失敗嗎？是時(shí)候該讨論一下(xià)這(zhè)個問題了(le)。企業才剛剛掌握如何集成ERP（企業資源規劃）及其他(tā)業務應用(yòng)來(lái)消除業務流程中妨礙效率的孤島。面向服務架構、軟件即服務、雲計(jì)算(suàn)及其他(tā)現(xiàn)代化解決方案在協助企業實現(xiàn)大(dà)型應用(yòng)集成過程中都發揮了(le)一定的作(zuò)用(yòng)。但(dàn)是如今，在大(dà)量數據的環境中組織正面臨新的一系列挑戰。更清楚地說，它不是一條數據流。它是由許多獨立的數據流組成的，使數據互相分離或者就像以前的企業應用(yòng)那樣将孤立起來(lái)。 這(zhè)不是因循守舊 這(zhè)些(xiē)數據中有許多都不像那些(xiē)企業用(yòng)處理(lǐ)的數據那樣。在大(dà)規模結構化數據環境中，數據激增所面臨的大(dà)部分挑戰都可以通過擴展、冗餘及分析而得到(dào)解決。大(dà)數據時(shí)代，以上(shàng)這(zhè)些(xiē)挑戰僅僅是企業必須解決的小(xiǎo)部分問題。如今收集到(dào)的數據類型來(lái)源非常廣泛。
數據通過嵌入式傳感器、RFID芯片、箱子和(hé)音(yīn)像供給、文(wén)檔和(hé)圖像文(wén)件、圖像等其他(tā)方式而傳輸到(dào)數據庫中。社交媒體會(huì)改變數據應有的形象。這(zhè)還不包括業務夥伴之間所共享過的大(dà)數據。 組織不再描述或者規定數據所要展現(xiàn)的形式。
實際上(shàng)，如果嘗試這(zhè)樣做，會(huì)大(dà)大(dà)地降低(dī)數據本身的價值。企業僅能(néng)預測一定數量的潛在情節或者反應。無論他(tā)們創建了(le)多少複選框或者數據文(wén)件，總會(huì)有數據溢出的現(xiàn)象。從(cóng)競争的角度來(lái)說，忽視(shì)那些(xiē)非傳統數據的後果是極具破壞性的。最近麥肯錫全球研究院進行了(le)一項研究，題目爲：大(dà)數據是創新、競争、生産率領域的下(xià)一個研究方向，研究表明(míng)如果企業未能(néng)充分利用(yòng)現(xiàn)有的數據，那麽該企業将虧損數千億美(měi)元。 關系數據庫僅能(néng)提供部分解決方法 由于數據量大(dà)而且種類不同，因此采用(yòng)工(gōng)具和(hé)技術管理(lǐ)非結構化數據就變得非常困難。
非關系型NoSQL、XML以及關鍵/數值數據存儲都可以協助企業解決多數大(dà)數據的可伸縮性和(hé)可訪問性問題。例如Hadoop這(zhè)樣的解決方案使用(yòng)MapReduce及Hive Query Language，爲企業提供管理(lǐ)大(dà)數據的一個起點，并獲取商業情報(bào)。
如MongoDB和(hé)Cassandra這(zhè)樣的NoSQL數據庫管理(lǐ)系統已經實現(xiàn)Hadoop集成，使客戶獲得至少一個客戶端接口或者覆蓋連接不同的數據流變得更加容易一些(xiē)。 如今數據本身在企業中變得更加靈活。并行流程及智能(néng)數據将JitterBit這(zhè)樣的工(gōng)具分塊應用(yòng)，将其設計(jì)成允許數據從(cóng)一個應用(yòng)程序傳輸到(dào)下(xià)一個應用(yòng)程序，并保證傳輸的數據質量。這(zhè)種通過數據類型及應用(yòng)進行的集成對(duì)于時(shí)間敏感的企業活動來(lái)說非常重要，這(zhè)些(xiē)活動中也(yě)會(huì)涉及即時(shí)分析。一般地，這(zhè)種形式的分析必須查詢當前數據和(hé)曆史數據，來(lái)識别新趨勢。這(zhè)就是SQL經常再次發揮作(zuò)用(yòng)的原因。