企業(yè)RFID存儲芯片
企業(yè)RFID芯片依靠大數(shù)據(jù)存儲
數(shù)據(jù)客棧協(xié)會（簡喻為TDWI）近期的研討透露表現(xiàn)，跟著技術(shù)難題被據(jù)有，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)需要的業(yè)務(wù)資制作。在此項研討中，TDWI共拜訪了325名IT經(jīng)理人、技術(shù)參謀與企業(yè)用戶。這些受訪者來自不同畛域公司。在最終獲得的報告中，TDWI指出，新技術(shù)的出現(xiàn)使得企業(yè)梗概對不同類型的海量數(shù)據(jù)集進(jìn)行加倍繁冗的數(shù)據(jù)綜合。
超過三分之一的受訪者表現(xiàn)，他們當(dāng)前正在對大數(shù)據(jù)進(jìn)行某種形式的低級綜合任務(wù)，其中大有部分應(yīng)用在BI（商業(yè)智能）、預(yù)想綜合、數(shù)據(jù)發(fā)掘與統(tǒng)計綜合任務(wù)。調(diào)查發(fā)明，近45%的受訪者以為，大數(shù)據(jù)綜合可讓商業(yè)洞察力變得加倍精準(zhǔn)。38%的受訪者期待，能顛末該技術(shù)加倍尖利地發(fā)明更多的銷售與市場商機(jī)。超過60%的受訪者渴望，大數(shù)據(jù)綜合能疾速降職公司在社交媒體上的營銷才干。
TDWI的調(diào)查還透露表現(xiàn)，大數(shù)據(jù)綜合應(yīng)用案例中增長最快的當(dāng)屬低級數(shù)據(jù)假造化。為了讓數(shù)據(jù)的可視化程度更高，愈來愈多的企業(yè)最早應(yīng)用低級綜合東西對大數(shù)據(jù)集進(jìn)行綜合。
該報告的作者、TDWI綜合師Philip Russom說：“大數(shù)據(jù)在過去已經(jīng)是一個技術(shù)難題，企業(yè)不得不化精心血應(yīng)對海量數(shù)據(jù)的規(guī)劃挑戰(zhàn)。當(dāng)時，如果應(yīng)用綜合的方法處理懲罰這個題目，你就梗概從大數(shù)據(jù)中獲得諸多好處，這些好處是保守BI與數(shù)據(jù)客棧技術(shù)所無奈給以的。”
“大數(shù)據(jù)”指海量數(shù)據(jù)集，其容量通常以數(shù)百TB或許數(shù)百PB來計量。跟著年光的推移，這一術(shù)語并不但限于海量構(gòu)造化數(shù)據(jù)，它還包含博客、點擊流數(shù)據(jù)、機(jī)器與傳感數(shù)據(jù)與社交媒體等非構(gòu)造數(shù)據(jù)。Russom表現(xiàn)，在許多案例中，企業(yè)的號召核心、RFID芯片、供應(yīng)鏈應(yīng)用東西與物流東西都存儲有大量數(shù)據(jù)，但企業(yè)并不擁有可能無效把持這些數(shù)據(jù)的東西。
如今，新技術(shù)與老本大幅下降的存儲與硬件籠絡(luò)起來，讓企業(yè)可能高效、疾速地存儲、規(guī)劃與綜合各類類型的海量數(shù)據(jù)。愈來愈多的企業(yè)最早挑選這些繁冗的海量數(shù)據(jù)，以進(jìn)行建模。這些凡是他們過去不知道或是無奈了解的。當(dāng)前，Aster Data、GreenPlum、Teradata、Netezza、ParAccel、Vertica與SAP等公司所供應(yīng)的數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)綜合技術(shù)梗概拯救企業(yè)實現(xiàn)這些任務(wù)。
Russom指出，這些廠商供應(yīng)的制作品采納了新的技術(shù)并進(jìn)行了一系列創(chuàng)新，梗概籌劃保守數(shù)據(jù)庫技術(shù)中的一些不足。這些新技術(shù)包含內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、海量并行處理懲罰綜合技術(shù)，以及容許人們以過去無奈想象的容易、高效的方法來存儲、規(guī)劃與盤詰大數(shù)據(jù)。Hadoop與MapReduce等開源東西則使企業(yè)梗概以一種全新的方式來規(guī)劃與跟蹤大數(shù)據(jù)。
Russom在報告中稱：“綜合東西與數(shù)據(jù)庫當(dāng)時梗概應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)。它們梗概以更快的速率處理懲罰海量檢索與綜合表。新一代東西與平臺將堅守程度降職到了一個新的層次，這關(guān)于大數(shù)據(jù)應(yīng)用極為需要�！�
這份報告還提到，在十足弘揚(yáng)低級大數(shù)據(jù)綜合才干的同時會見臨挑戰(zhàn)。報告指出，超過45%的受訪者表現(xiàn)，大數(shù)據(jù)綜合面對的最大挑戰(zhàn)即是嚴(yán)重不足技術(shù)純熟的專業(yè)人才。更糟的是，新一代綜合東西與保守BI與數(shù)據(jù)客棧所需要的純熟技能不盡相同。報告還指出，不足商業(yè)支持與與大數(shù)據(jù)綜合有關(guān)的團(tuán)體老本是大數(shù)據(jù)綜合所面對的另外兩大障礙。
