通用性教据库模型作详解

针对火热的大数据，有这样一句名言：宏观看大数据，包括采集、存储、分析等三个维度。而大数据的真正价值就在于分析。

随着近10多年BI建设的推进，加上业界针对大数据的宣传，所有行业客户已意识到数据是企业的关键资产之一。

基于此，用户有意识的转型对方案商提出了更高要求。这也是近几年方案商转战新兴业务的主因。

在很多数据服务方案商看来，经过多年的数字化普及教育，用户已不大关心底层的IT设备架构问题，首先关心的是，服务商能否帮助自己增值，满足业务需求，实现业务价值。

这也就使得市场对所有投资IT方案商提出了更高要求。需要他们从项目实际应用角度去考虑数字化建设。

着眼于数据分析，项目实施不能单单从成本考虑。而是要从数据应用的多角度、多管道以及多服务形态出发，全面打造数据综合方案。

大数据充分体现的是方案商的综合能力，即既懂技术又熟悉业务，尤其是熟悉数据分析相关的理念及工具。在资源上需要加大自主研发人才的储备和积累。

显然，机会与挑战并存。从大数据角度，方案及服务商如何将数据技术整合，高效地实现统一管理、数据挖掘及分析，使传统数据产生价值?在技术及业务理念，他们都要进行针对性的创新。

通常的做法是，他们从满足客户的需求角度来考虑打造技术及方案，在实际操作中，根据客户和自身的特点及技术要求做综合考量。

而在主要大数据技术平台分析开发落地上，许多IT方案商认为，传统的关系型数据库并不能够很好地解决海量数据带来的问题，单机的统计和可视化工具也变得力不从心。新的数据管理系统如并行数据库、网格数据库、分布式数据库、云平台、可扩展数据库的采用，解决海量数据分析难题

现在一些新技术更适合与实际落地。HADOPP技术小型机集群开发，可以有效利用现有软硬件资源通用/关系型数据库搭配技术;大数据处理分析平台，进行大数据分析过滤，提纯;因为企业现行数据库仓库，运行时间很久，很难完全重新设计规划，而且相对分析模型趋近于成熟，弊端是数据源少新开发数据分析模型。

所以，大数据平台做为辅助源，可由通用性教据库模型作分析。

（编辑：大同站长网）

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