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数据中心基础设施：大数据战略成败的关键
大数据是具备空前规模和形式的非结构化信息。它包括视频、图像，以及半结构化的数据。随着基于传感器的移动Web监视设备和输出数据越来越多，可用的数据量将继续呈指数级增长。
三、利用SSD的存储分层策略
存储成本很高，而且越快的存储也就越昂贵。最重要的是，大数据要求存储同时提供大容量和“大”性能。存储分层在存储资源池中提供多种成本/性能选项，从昂贵的高性能固态存储到传统的串行SCSI（SAS）磁盘存储，这些选项的组合降低了总拥有成本。在主内存和磁盘之间增加一个固态层将有助于将大数据任务的性能维持在高位，而且不会引起存储成本失控。
SSD的用量应遵从“90-10”的存储分层规则：成本和速度的最佳组合比例是：使用大约10%的SSD和90%的机械硬盘。这一策略让IT公司用仅增加10%成本的代价就能获得90%以上的性能提升。主内存和SSD的容量比例也遵从同样的规则。
由于SSD的性能价格比的提升速度超过传统磁盘（容量提升，价格降低），预计在不久的将来传统磁盘和SSD的配置比例会变为遵循80-20的规则。
IBM BLU Acceleration这类最新的纵列和内存数据库设施能利用SSD获得远超传统磁盘的性能，它们的设计能够有效发挥SSD这类“扁平化磁盘”的优势。
四、大数据分析和报告能力
虽然嵌入式分析工具已经可以利用报告和自动优化功能改善业务流程，但大数据再次改变了分析规则。例如，和传统上对单个客户进行主要行为分析洞察相比，大数据战略能为每个客户创建一个迭代和洞察分析线程，让公司能跟踪客户并更好地维持与所有客户的长期关系。
典型的大数据分析从业人员被称为数据科学家，和常规的IT主管不同，他们更可能同时担任CMO（营销总监）。然而，IT专业人员必须明白他们公司的大数据策略对数据科学家的工作产生的影响。
这意味着需要在自动化的报告和嵌入分析之外人工添加第三方审议内容：专设和松散耦合分析。支持专设查询的分析和统计工具是必要的软件前提。许多传统IT供应商以及云供应商——如IBM、Cognos和Birst——正在扩充这些功能。
五、企业中的Hadoop
Hadoop为数据密集型应用提供“紧贴着”MapReduce文件系统处理程序框架的分布式文件系统。此文件系统支持针对富文本数据的并行事务扩展，例如社交媒体数据。
许多IT公司通过在企业内创建自己的Hadoop版本来解决从Web获取Hadoop数据源的问题。然而，缺乏专业知识是一种挑战：精通这种发展中的Web数据管理框架的专业和艺术的IT管理人员犹如凤毛麟角。
组织开发他们自己的数据管理工具时应该留意，如IBM、Oracle和EMC的这些主要供应商，往往既提供专有产品用于访问Hadoop数据，也可进行定制开发，让IT公司不需要专门的数据归纳措施就能访问需要的数据。如果您决定搭建自己的数据平台，供应商也提供整合服务，使Hadoop更贴合现有IT资源来高效运作。
每个公司围绕大数据的相关决策都会有所不同。请记住，随着围绕大数据的技术演变，大数据战略也应当及时调整，与时俱进。
责编：李玉琴
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