『壹』 資料庫技術的發展趨勢
資料庫技術的發展趨勢:
根據資料庫應用及多家分析機構的評估，資料庫技術發展將以應用為導向，面向業務服務，並與計算機網路和人工智慧等技術結合，為新型應用提供多種支持。
（1）雲資料庫和混合數據快速發展
雲資料庫（Cloud Database）簡稱為雲庫， 是在雲計算環境中部署和虛擬化的資料庫。將各種關系型資料庫看成一系列簡單的二維表，並基於簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。使傳統關系型資料庫通過提交一個有效地鏈接字元串即可加入雲資料庫，雲資料庫可解決數據集中更廣泛的異地資源共享問題。
（2）數據集成與數據倉庫
數據倉庫（Data Warehouse）是面向主題、集成、相對穩定、反映歷史變化的數據集合，是決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境。主要側重對機構歷史數據的綜合分析利用，找出對企業發展有價值的信息，以提供決策支持，幫助提高效益。其特徵是面向主題、集成性、穩定性和時變性。新一代資料庫使數據集成和數據倉庫的實施更簡單。數據應用逐步過渡到數據服務，開始注重處理：關系型與非關系型數據的融合、分類、國際化多語言數據。
（3）主數據管理和商務智能
在企事業機構內部業務應用整合和系統互聯中，許多機構具有相同業務語義的數據被多次反復定義和存儲，導致數據大量冗餘成為IT環境發展的障礙，為了有效使用和管理這些數據，主數據管理已經成為一個新的熱點。
商務智能（Business Intelligence）是指利用數據倉庫及數據挖掘技術對業務數據分析處理並提供決策信息和報告，促進企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據，改善決策水平，提升績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。是企業利用現代信息技術收集、管理和分析商務數據和信息，創造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，採取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升各方面商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。融合了先進信息技術與創新管理理念的結合體，集成企業內外的數據，加工並從中提取能夠創造商業價值的信息，面向企業戰略並服務於管理層。
（4）「大數據」促進新型資料庫
進入「大數據時代」，大數據量、高並發、分布式和實時性的需求，由於傳統的資料庫技術的數據模型和預定義的操作模式，時常難以滿足實際需求，致使新型資料庫在大數據的場景下，將取代傳統資料庫成為主導。
（5）基於網路的自動化管理
網路資料庫應用系統的廣泛應用，使資料庫管理更加自動化。如網購、網銀等系統，從企業級Enterprise-class到世界級World-class的轉變，提供更多基於Internet環境的管理工具，完成資料庫管理網路化。應用程序編程介面API(Application ProgrammingInterface)更開放，基於瀏覽器端技術的管理套件，便於分布遠程管理。
（6）PHP將促進資料庫產品應用
隨著新一代Web技術的廣泛應用，在.NET和Java成為數據應用的主體開發平台後，很多廠商為了爭取市場在新版本資料庫產品推出後，提供面向超級文本預處理語言PHP（Hypertext Preprocessor）的專用驅動和應用。
（7）資料庫將與業務語義的數據內容融合
資料庫將更廣泛地為用於「信息服務」。對新一代基於AJAX、MashUp、SNS等技術的創新應用，數據從集中於邏輯中心資料庫，改為分布網路，為了給予技術支持，數據聚集及基於業務語義的數據內容融合也成為資料庫發展的方向，不僅在商務智能領域不斷加強對服務應用的支持，而且注重加強數據集成服務。
『貳』 新一代資料庫包括哪些
面向對象資料庫
分布式資料庫
多媒體資料庫
並行資料庫
不知你是否指的這些
『叄』 大數據的價值如何體現
大數據的價值如何體現_數據分析師考試
進入大數據時代，運營商應用大數據發展的驅動因素是什麼，是否需要建立新型資料庫？ 劉偉光： 隨著通信行業的競爭日益激烈，傳統的語音和簡訊等主營收入的利潤不斷下滑，導致運營商必須找到新的利潤增長點，同時有效控制運營成本，從而使自身可以在激烈競爭中立於不敗之地。這也是為什麼運營商把實現精準化營銷和精細化運營提升到戰略層次的重要原因。
此外，傳統資料庫技術已無法滿足運營商對大數據充分利用的需求。新型資料庫應該具備如下特點：首先應該採用支持大規模並行處理的分布式架構；其次，應該使用基於符合工業標準的開放硬體和系統平台，保證成本可控；第三，隨著開源技術不斷成熟，創新速度快，新型資料庫平台應該易於與新的開源技術進行融合；第四，新的資料庫平台應該可以實現與Hadoop平台的無縫集成，實現跨結構化、半結構化、非結構化海量數據的混合分析能力。 盧東明： 運營商目前試圖做新型資料庫，但是不太現實，首先資料庫公司一直以來都是很穩定的幾家，需要長期積淀。
其次，大數據不是取代以前的技術，而是混合補充使用，不是新型資料庫出來後，就完全替代傳統資料庫從而大規模使用。資料庫是核心、穩定的技術，大數據是開源的軟體技術，運營商還是會選擇使用相對成熟的軟體。 《通信世界周刊》： 大數據今年以來得到格外關注，目前發展狀況如何？ 盧東明： 大數據在運營商的業務中早就有應用，目前在各個省都得到普遍應用了。大數據這個詞目前有些炒作成分，它和以前的資料庫不是完全脫節的，是對資料庫的延伸。大數據是個現象，是資料庫的另一個形態，不是否定、顛覆之前的資料庫形態。
目前做大數據的廠商依然是以前那幾家數據廠商，不同的產品解決不同的問題。在中國電信行業，從數據量和應用角度來看處於世界領先地位，這是由於電信用戶多、規模大，電信業遇到的問題和挑戰比較大，解決方案難度高。 劉偉光： 目前中國三個電信運營商在業務支撐領域、網管IT支撐領域包括增值業務領域，已經隨著市場的需求推出了很多新的大數據實時分析的項目，相信未來的兩到三年這個市場將會成倍增長，甚至會到達我們今天不能預期的數量。 需要分析共享大數據的管理工具 《通信世界周刊》： IT企業如何依託大數據為運營商提供管理工具，提升運營效率？ 劉偉光： 實現各部門的緊密協作永遠都是提升運營效率的不二法門。而IT企業應該為運營商提供實現緊密協作、分析、共享大數據的管理工具，來達成提升運營效率的目標。
此外，大數據時代，IT企業僅僅為運營商提供分析平台、分析工具是不夠的。這是因為運營商雖然很了解業務和需求，但普遍缺乏數學建模能力，因此很難利用好這些平台，使其發揮最大效益。所以，如何利用這些平台、系統和數據實現科學建模，同樣是提升運營效率的關鍵所在。 武新： 運營商要解決數據處理效率問題，現在的數據用以前的系統處理需要一天一夜，而應用大數據技術處理可以一個小時完成。在大數據平台，應用雲技術，通過集群的方式，幾十台伺服器同時工作，並進行壓縮數據來節省空間。
目前大數據主要是針對結構化數據的應用，用戶上哪個網，停留多長時間，通過分析都可做相應的分析結果推送給相關部門。除了對用戶上網行為分析，還有網路使用情況、網路設備情況和用戶使用手機類型分析。而對非結構化的數據，如視頻和圖片，目前分析得還較少。 《通信世界周刊》： 大數據具體應用於運營商的哪些業務中，有哪些成功的應用和案例？ 盧東明： 大數據主要應用在運營商的「信令」系統分析上，由於其數據量非常大，比「話單」分析的挑戰大很多。移動互聯網發展起來之後，運營商開始關注大數據，進行「用戶行為分析」，根據人群分析做精準營銷，推薦流量套餐。
此外，運營商提供IDC服務，通過「雲」中心的方式為互聯網企業提供服務。 武新： 運營商從最近兩三年開始，感受到這方面的壓力，開始尋求解決方案。中國移動「信令」分析系統項目對海量數據進行分析和挖掘；中國聯通對「話單」數據進行用戶行為分析。中國電信「新一代資料庫」產品正在測試中，通過精分系統，進行精準營銷。此外，在運營商專網也已應用大數據。運營商目前仍處於測試探索中，通過幾種方法針對不同的應用進行測試、篩選。
目前運營商的相關項目有「流量分析」、「智能管道」和「新一代資料庫」產品等，傳統的資料庫面對海量數據已經無法支撐，將來會慢慢被大數據代替掉。 要有開放的心態 《通信世界周刊》： 發展大數據需要解決哪些問題，關鍵點是什麼？ 盧東明： 由於數據分析要看存儲效果，涉及到效率和速度。目前運營商應用大數據存在的問題是避免無限制的花錢。另一方面，運營商要和廠商合作，針對不同的業務類型和應用場景，採取不同的分析方法。此外，運營商要有開放的心態，因為大數據作為開源的軟體也不是可以解決所有的問題的。 武新： 在數據處理上，運營商轉型中不僅有技術上的問題，還需要經歷一個時間階段和過程。
此外，運營商要轉變思維方式，其在數據分析上的經驗不如互聯網企業，這是方法論問題，關繫到如何用數據做生意。運營商以前都是依託傳統業務，海量數據的出現，使得行業即將洗牌，運營商不得不轉型重視數據挖掘。 但運營商可以發揮自己的優勢，首先，要分析用戶行為的變化，由分析以前的語音用戶轉變為分析上網行為。其次，運營商有能力提供類似互聯網公司的服務，如QQ聊天。
最後，運營商有專網資源，有自己的數據中心可以運維，但是目前這些優勢還沒有完全發揮出來，是因為還沒把握透用戶的需求。
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