企业迈向大数据时代的五个步骤
当然，从传统数据库模式走到大数据时代是每个企业都需要经历的一次涅槃，下图给出了常见的五部曲：
1）大数据收集。如果你大数据在手，恭喜你，至少你已经有了稳定的数据源。如果你没有大数据，可能你需要想想哪些环节的重要数据从你指间溜走，你要开始部署新的工具拦住这些流失的数据，为他们找个收容所。当然，大数据收集最重要的是要确保数据质量，没有质量的数据坚决杜绝，因为没有意义的数据只会增加系统的复杂性，无形中增加成本。当然，大数据的价值密度本来就很低，如何辨别有质量的大数据就不是轻松的一个环节，要花大力气来解决。
2）混合云或者数据的全局保障。收集数据要依赖于基础架构，云计算是一个重要平台，通过软件及服务，实现全公司数据的完整覆盖，包括各种类型、多种应用的数据，不漏掉任何有价值的数据，也不让垃圾数据混入其中。
3）实现分析工具实时、平民化和可视化。将复杂的、臃肿的、不能实时分析的工具统统扔进历史的垃圾桶，只有大数据分析工具的革新才能真正实时挖掘出大数据的价值。传统的分析工具会被大数据淹没，成为企业的负担，不能产生应有的价值。
4）虚拟化可实现管理自动化，降低运营成本。一个使用复杂、成本昂贵的大数据平台会成为数据中心的新负担，带来的价值可能会被复杂的平台本身直接消耗殆尽。随着虚拟化，特别是软件定义的数据中心时代的到来，轻型、便捷的新平台成为大数据处理的首选平台，不仅大幅度降低成本，也为大数据处理提供了高度的弹性、管理能力等，让大数据处理成为企业新价值的发动机，成为企业竞争力的助推器，成为CIO的新头脑。
5）开源软件也将成为历史潮流。大数据从电商企业、移动互联网起家，因此生于开源，长于开源，开源成为大数据平台的重要基因，这也是开源的Hadoop红火的另一个重要原因。当然，开源并不意味着回到“手工作坊”时代，每个企业都要打造自己的“开源”大数据平台，而是要有充分的开放性，基于开源的理念和架构，提供成本低廉、稳定可靠的选择。就像今天的开源Linux，一般企业还是选择第三方企业包装测试好的Linux平台，而不是一个客户完全自主研发的Linux平台。通过这五部曲，企业可以轻松实现从传统的关系型数据库时代步入数据云时代，也就是走进新的大数据时代。
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