与大数据共舞：企业和消费者共享利好

大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，都与大数据发生着千丝万缕的关系。消费者个人的每一条微博、每一张图片、每一段视频、每一张投票、每一句言论……都在产生越来越多数据;而企业级用户在拓展市场挖掘潜在用户的同时，也会借助海量数据进行决策分析。

那么，到底什么是大数据呢?根据IDC的定义，大数据是指为了更经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。

大数据现象描述

快速发展的大数据市场

最为重要的是，大数据对整个基础架构和软件、服务带来巨大商机。根据IDC对全球大数据市场规模预测，截止2015年，整个市值将达180亿美元。Gartner发布的数据则显示，预计到2015年大数据技术将在全球增加440万个就业岗位。可以说，“大数据”是继“云计算”之后抢占市场制高点的又一领地。如果说云计算是“平台+服务”的全新商业模式内容和技术环境带来的市场价值的话，那么大数据就是实实在在的价值核心——数据。它将直接决定着企业决策、产业政策、市场动态、应用导向，本身就是一个价值体。

一句话：大数据已经让人美得窒息!这种窒息来自数据带来的无限价值，也来自对未来市场的你争我抢……

大数据既是社会经济高度发展的结果，也是信息技术发展的必然。数据是人类行为过程中产生的符号和特征标识，大数据已经突破了原有的数据范畴，从传统的关系型数据已经发展到了更为复杂而又海量的结构和非结构化数据。

也正是如此，大数据给企业的差异化发展带来了历史性机遇。在基础设施平台上，涌现出了新一轮的基础架构和平台资源争夺战。

众所周知，大数据的挖掘和分析虽然更有赖于上层的分布式系统和应用软件，但在最底层的硬件设施层面，还是扮演着中流砥柱的作用。那么，在大数据面前我们需要何种硬件设施呢?它们与传统的有何区别?

大数据的特征

Hadoop和MapReduce等专门针对大数据的技术，要求基础设施能够实现：

1、灵活扩展。支持大型、分布式数据密集型工作负载，工作负载在服务器集群中进行处理和分析;

2、存储经济高效。经济高效地方式满足海量数据存储，而且还需要支持数据压缩、自动数据分层和重复数据删除等智能功能;

3、更快带宽。大数据的传输和处理，对带宽提出了更高要求;

4、更高的安全性和管理性。

英特尔Hadoop发行版能在x86平台上提供进一步优化