数据中心如何变化

反思大数据时代传统数据中心的演进_数据分析师考试

大数据的核心价值是从海量复杂的数据中提取有价值的信息并利用大数据技术进行分析更新。快速分析，更准确预测，发现新的商业模式，创造新的业务发展机会。因此，在大数据时代，企业迫切需要思考如何利用大数据技术改造和完善现有的数据中心平台，提高企业的数据处理能力，提高数据分析水平，将大数据融入到企业的经营管理中。整合数据计划的整体系统。

1.提供分布式大数据处理框架。分布式处理框架是大数据时代数据中心架构的基本特征，包括分布式存储和分布式计算。分布式存储利用可扩展的系统架构，并使用多个存储服务器来分担存储负载。这不仅提高了系统的可靠性、可用性和访问效率，而且易于扩展。分布式计算是将大量的分析计算任务分解为若干个小任务，然后将分解后的任务分配给不同的处理节点，最后将计算结果组合起来得到最终结果。分布式计算具有更强的并行计算能力和可扩展性，适合多种数据类型的混合处理。因此，电网公司需要在原有数据中心架构的基础上构建分布式处理框架，提高数据存储和处理能力。

2.究构建大数据分析处理架构，研究大数据关键技术，结合当前行业标准的大数据处理架构，重点开展基于大数据平台的研究。数据中心信息基础设施在保护现有信息化投资的基础上，探索合适的大数据解决方案，将大数据纳入公司整体数据规划。利用大数据技术改造和完善数据中心分析处理架构，探索融合结构化数据、实时数据、位置数据和非结构化数据的大数据信息基础设施，构建大数据-企业级分析和采矿平台。并实现各类数据的分析。融合集成和关联分析支撑大数据分析应用，提升数据分析和挖掘能力。

3.利用大数据分析创造价值，数据管控的核心是分析。掌控大数据并从海量数据中提取有价值的信息是当务之急。因此，企业应聚焦数据隐藏的价值，充分挖掘数据的核心价值，不断优化业务流程，降低管理成本，帮助企业科学决策，为企业持续创新发展积蓄力量。

信息的影响力取决于数据关联的能力。通过聚合多个大型数据集获得的新见解远远超过从单个大型数据集获得的见解。例如，种子公司与作物保护提供商和气象部门合作，综合利用几个大数据集，包括天气数据、土壤湿度数据、土壤类型数据、种子数据和其他数据。这些数据的互相关分析可以帮助农民获得更高的产量。在公用事业领域，新的业务价值是通过转换和集成来自各种数据源（例如配电、用电量、客户和天气）的数据来产生的。整合分析电力交易数据、气候数据以及客户家庭年龄结构、生活习惯等因素，了解客户用电行为，满足客户差异化需求，通过挖掘深层次需求，开拓新的增值业务领域。

4.如何将数据转化为业务，是大数据时代数据中心必须考虑的关键问题。传统数据中心难以满足业务部门的需求。由于数据的复杂性，数据中心必须更快地响应业务需求的变化和不确定性，数据管理者和决策者正在从被动响应业务部门需求转向主动为业务部门提供数据服务。数据驱动的业务是数据作为生产力的一种形式，主动、实时地将数据分析获得的信息传递给业务决策者，影响和反馈公司业务的过程。

大数据时代，可以对公司业务进行完整的流程分析、全面监控、模拟预测和实时反馈，及时调整决策，完善业务发展方向，让企业可以立即识别数据，企业可以评估数据并做出数据决策。

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