大數據時代怎麼建設

Ⅰ 中國未來在大數據時代應該怎麼做

大數據是未來引領性的先進技術，它是信息技術領域的制高點。大數據信息的全面收集、整理、分析和深度利用將成為未來國家絕模之間的主要競爭方向。

未來中國在大數據時代應主要做好以下3點：橋李

第一、要從數據科學的高度，推進對大數據的研發，掌握關鍵與核心技術。在作為大數據基礎的人工智慧領域，需要有關部門給予高度支持加大創新與研發支持力度。

第二、堅持抓應用促發展。中國的優勢在市場龐大，發展大數據應並消緩讓市場應用需求來牽引。目前在智慧城市、智慧產業、物聯網發展中，都有許多與生產生活密切相關的實際需求，在等待大數據幫忙解決。

第三、發展大數據需要進行制度創新。一是建立創新機制；二是需要相反的大眾創新模式；三是對創新本身的再創新，也就是對大眾創新模式的創新。大眾創新是草根不用先轉化為精英再創新，而是分布在一線崗位就可以創新。

Ⅱ 大數據工程師進行數據平台建設 有哪些方案

【導語】數據平台其實在企業發展的進程中都是存在的，在進入到數據爆發式增加的大數據時代，傳統的企業級資料庫，在數據管理應用上，並不能完全滿意各項需求。就企業自身而言，需求更加契合需求的數據平台建設方案，那麼大數據工程師進行數據平台建設，有哪些方案呢?下面就來細細了解一下吧。

1、敏捷型數據集市

數據集市也是常見的一種方案，底層的數據產品與分析層綁定，使得應用層可以直接對底層數據產品中的數據進行拖拽式分析。數據集市，主要的優勢在於對業務數據進行簡單的、快速的整合，實現敏捷建模，並且大幅提升數據的處理速度。

2、常規數據倉庫

數據倉庫的重點，是對數據進行整合，同時也是對業務邏輯的一個梳理。數據倉庫雖然也可以打包成SAAS那種Cube一類的東西來提升數據的讀取性能，但是數據倉庫的作用，更多的是為了解決公司的業務問題。

3、Hadoop分布式系統架構

當然，大規模分布式系統架構，Hadoop依然站在不可代替的關鍵位置上。雅虎、Facebook、網路、淘寶等國內外大企，最初都是基於Hadoop來展開的。

Hadoop生態體系龐大，企業基於Hadoop所能實現的需求，也不僅限於數據分析，也包括機器學習、數據挖掘、實時系統等。企業搭建大數據系統平台，Hadoop的大數據處理能力、高可靠性、高容錯性、開源性以及低成本，都使得它成為首選。

4、MPP(大規模並行處理)架構

進入大數據時代以來，傳統的主機計算模式已經不能滿足需求了，分布式存儲和分布式計算才是王道。大家所熟悉的Hadoop
MapRece框架以及MPP計算框架，都是基於這一背景產生。

MPP架構的代表產品，就是Greenplum。Greenplum的資料庫引擎是基於Postgresql的，並且通過Interconnnect神器實現了對同一個集群中多個Postgresql實例的高效協同和並行計算。

關於大數據工程師進行數據平台建設方案的有關內容，就給大家介紹到這里了，中國社會發展至今，大數據的應用正在逐漸普及，所以未來前景不可估量，希望想從事此行業的人員能夠合理選擇。