數(shù)據(jù)平臺(tái)其實(shí)在企業(yè)當(dāng)中一直都是存在的，但是進(jìn)入到數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳統(tǒng)的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)庫，在滿足數(shù)據(jù)管理應(yīng)用上，并不能完全滿足各項(xiàng)需求。對(duì)于企業(yè)而言，基于大數(shù)據(jù)背景下的企業(yè)數(shù)據(jù)管理應(yīng)用，也需要更加符合需求的數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案。

 

 

從市場(chǎng)主流選擇來看，企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)方案，目前大致有以下幾種：

 

 

數(shù)據(jù)倉庫的重點(diǎn)，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，同時(shí)也是對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的一個(gè)梳理。數(shù)據(jù)倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數(shù)據(jù)的讀取性能，但是數(shù)據(jù)倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業(yè)務(wù)問題。

 

 

文星科技能夠快速、高效地幫助客戶搭建數(shù)據(jù)倉庫供企業(yè)決策分析之用。滿足數(shù)據(jù)需求效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量、擴(kuò)展性、面向主題等特點(diǎn)?；谄髽I(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，進(jìn)行數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)建模，最后進(jìn)行評(píng)價(jià)和部署，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策。更多詳情，請(qǐng)聯(lián)系我們。

 

 

數(shù)據(jù)集市也是常見的一種方案，底層的數(shù)據(jù)產(chǎn)品與分析層綁定，使得應(yīng)用層可以直接對(duì)底層數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)進(jìn)行拖拽式分析。數(shù)據(jù)集市，主要的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的、快速的整合，實(shí)現(xiàn)敏捷建模，并且大幅提升數(shù)據(jù)的處理速度。

 

 

 

進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代以來，傳統(tǒng)的主機(jī)計(jì)算模式已經(jīng)不能滿足需求了，分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算才是王道。大家所熟悉的Hadoop MapReduce框架以及MPP計(jì)算框架，都是基于這一背景產(chǎn)生。MPP架構(gòu)的代表產(chǎn)品，就是Greenplum。Greenplum的數(shù)據(jù)庫引擎是基于Postgresql的，并且通過Interconnnect神器實(shí)現(xiàn)了對(duì)同一個(gè)集群中多個(gè)Postgresql實(shí)例的高效協(xié)同和并行計(jì)算。

 

 

當(dāng)然，大規(guī)模分布式系統(tǒng)架構(gòu)，Hadoop依然站在不可代替的關(guān)鍵位置上。雅虎、Facebook、百度、淘寶等國內(nèi)外大企，最初都是基于Hadoop來展開的。Hadoop生態(tài)體系龐大，企業(yè)基于Hadoop所能實(shí)現(xiàn)的需求，也不僅限于數(shù)據(jù)分析，也包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、實(shí)時(shí)系統(tǒng)等。企業(yè)搭建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)平臺(tái)，Hadoop的大數(shù)據(jù)處理能力、高可靠性、高容錯(cuò)性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

 

關(guān)于大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的幾種方案，以上就為大家做了一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹了。企業(yè)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的需求，對(duì)于專業(yè)人才的需求度也正在增加，具備過硬技術(shù)實(shí)力的大數(shù)據(jù)人才，將受到更高程度的青睞。