點(diǎn)擊查看：歷年計(jì)算機(jī)軟考《系統(tǒng)分析師》復(fù)習(xí)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)

　　1.1. 大數(shù)據(jù)

　　【大數(shù)據(jù)】大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

　　大數(shù)據(jù)分析相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用，具有數(shù)據(jù)量大、查詢(xún)分析復(fù)雜等特點(diǎn)。

　　大數(shù)據(jù)的4個(gè)“V”，或者說(shuō)特點(diǎn)有四個(gè)層面：第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別，躍升到PB級(jí)別;第二，數(shù)據(jù)類(lèi)型繁多。前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價(jià)值密度低，商業(yè)價(jià)值高。以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

　　SOA的三個(gè)數(shù)據(jù)中心模型分別是數(shù)據(jù)即服務(wù)(DaaS)模型、物理層次結(jié)構(gòu)模型和架構(gòu)組件模型。DaaS數(shù)據(jù)存取的模型描述了數(shù)據(jù)是如何提供給SOA組件的。物理模型描述了數(shù)據(jù)是如何存儲(chǔ)的以及存儲(chǔ)的層次圖是如何傳送到SOA數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器上的。最后，架構(gòu)模型描述了數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)管理服務(wù)和SOA組件之間的關(guān)系。

　　谷歌搜索、Facebook的帖子和微博消息使得人們的行為和情緒的細(xì)節(jié)化測(cè)量成為可能。挖掘用戶(hù)的行為習(xí)慣和喜好，凌亂紛繁的數(shù)據(jù)背后找到更符合用戶(hù)興趣和習(xí)慣的產(chǎn)品和服務(wù)，并對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行針對(duì)性地調(diào)整和優(yōu)化，這就是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)也日益顯現(xiàn)出對(duì)各個(gè)行業(yè)的推進(jìn)力。

　　IBM提出了“大數(shù)據(jù)平臺(tái)”架構(gòu)。該平臺(tái)的四大核心能力包括Hadoop系統(tǒng)、流計(jì)算(StreamComputing)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehouse)和信息整合與治理(Information Integration and Governance)。

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