大数据中心建设方式思考
发布时间：2021-11-27 18:59:44 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：随着计算机信息时代的来临，企业在发展和运营管理的过程中会产生还大量的数据，而这些数据是企业宝贵的资源，对企业未来的经营发展决策有着重要的作用。然而现实却是很多企业在信息数据的集成应用和信息化建设方面存在严重的滞后，尚未从信息数据的集成和
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随着计算机信息时代的来临，企业在发展和运营管理的过程中会产生还大量的数据，而这些数据是企业宝贵的资源，对企业未来的经营发展决策有着重要的作用。然而现实却是很多企业在信息数据的集成应用和信息化建设方面存在严重的滞后，尚未从信息数据的集成和信息化服务产品研发等角度进行考虑，进而导致企业的数据开发应用水平较低，其为企业发展提供服务的功能更是没有得到充分有效的发挥。 为推动和加快企业的信息化建设，提升信息数据为企业发展提供服务的能力，应本着数据集成化、服务化和应用化的原则，提升企业自身的数据管理水平。具体而言，企业需要跟上国家大数据中心建设的脚步，只有在有效归集自身数据的同时，也切入到国家大数据中心的建设中，才能真正实现海量数据的充分共享和利用。笔者结合自己多年的工作实践经验，就企业如何提升自身的数据管理水平以跟上国家大数据中心建设的脚步进行了探讨，希望对相关工作能够有所借鉴。 二、当前企业的信息化建设现状 （一）数据的管理模式落后 现阶段，我国很多企业的数据管理模型都严重落后，没有形成可供后期进一步开发和应用的数据管理模式。企业中包括众多部门，而这些部门都会产生自身的业务数据，这些数据的形成时间不同，存储方式各异，进而导致企业的信息数据往往呈现出“多源、异构、多维、海量”的特点，再加上信息化管理模式和制度落后，造成企业中存在比较严重的“信息孤岛”效应。 （二）系统平台落后 在信息数据的管理和应用方面，没有形成可供各种数据统一存储、管理和分析展示的系统平台。 （三）开发利用技术缺乏 近年来，尽管很多企业都加强了在办公自动化和经营管理信息化方面的投入力度，但在数据的开发利用层面还缺乏有效技术和统一规划，企业生产经营管理中产生的海量数据大多被闲置在数据库中，对它们进行有效的挖掘和应用更是无从谈起，导致企业的信息数据利用率极低。 （四）信息数据的服务受限 企业所积累的各类信息数据对企业未来的生产经营决策具有巨大价值，然而现实却是大量企业对这些数据的潜在价值缺乏有效的挖掘手段，无法及时根据企业的发展需求对这些数据进行及时的信息加工和提取。 三、企业切入到大数据建设中的必要性 数据的统一集成规划和管理是提升信息数据服务水平的核心，也是企业当前信息化发展的主要障碍之一。为推动企业的信息化发展水平取得进一步的提升，有必要加速推动企业切入到大数据的建设中去。事实上，当前我国很多领域(例如医疗、教育、电商等)的企业已基本切入到了大数据中心的建设中，并逐渐实现了信息的共享、分析和利用等功能，而这也代表了企业信息化发展的趋势。在这种背景形势下，企业只有跟上时代发展的脚步，才能在未来激烈的市场竞争中占据一席之地。具体而言，企业应该先实现对自身生产数据的快速收集和有效管理，然后再切入到国家大数据中心中进行统一归集，最后再应用云计算服务提升信息数据的应用水平。这种模式能够实现更高效地数据集成和管理，而且不需要企业投入过多资源，兼具高效性和经济性。笔者坚信，企业能否跟得上国家大数据中心建设的脚步必将在企业未来的信息化发展中起到决定性的作用。 四、对企业提升数据管理水平的技术要点的 思考 （一）多源异构数据的混合存储和快速检索 企业在生产经营管理的过程中会产生大量异构数据，所以首先要解决的就是这些多源异构数据的统一存储和管理问题，同时这也是对这些数据进行充分挖掘和应用的前提。作为提升数据管理水平的技术关键点，必须解决多源异构数据的混合存储问题，并要求能够在适当的场合下实现快速查询。事实上，多源异构数据的混合存储和快速检索查询，是后续进行数据应用服务开发的基础，必须得到足够的重视。 （二）新一代的数据分析挖掘体系 对于企业的数据管理工作而言，一方面要求能够对多种结构类型的数据进行深度的分析；另一方面还要提供多源异构数据的融合能力，从而可以将不同结构类型的数据转化为对企业有用的知识资源。通过建立基于云平台的数据分析挖掘体系，可以实现对多源异构数据的快速接入、分析、挖掘和展示功能。数据分析挖掘体系包括各种新型的数据分析挖掘算法，可以实现对各种结构类型数据的深度挖掘和加工提取，是提升数据应用服务价值的关键所在。 （编辑：源码网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
