如何管理大數據

① 如何做好大數據時代的檔案管理工作

如何做好大數據時代的檔案管理工作
在大數據迅速發展的背景下，檔案管理對各行各業的數據提出了新的有效管理要求，各行各業的人士越來越意識到利用大數據進行有效管理的重要性。檔案管理的發展是整個我國現代化建設的基礎，其主要任務是保存社會檔案信息，以備後期查閱和研究，主要工作是對原始的資料進行整理、歸納和保管。在大數據的時代背景下，每天都會產生大量的數據信息，給檔案管理和檔案工作者帶來極大的挑戰，因此，探討大數據時代背景下的檔案管理已成為一項刻不容緩的工作。
一、大數據時代背景下的檔案管理的機遇與挑戰
1、大數據給檔案管理帶來的機遇
提高檔案管理效率，降低管理成本。大數據能夠快速地處理大量的數據，在處理檔案信息時具有很大的優勢，不僅能提高檔案處理的效率，而且能夠在極短的時間內處理大量的信息，降低了整個檔案管理和檔案處理的成本。此外，傳統的檔案保存所採用的紙質材料成本較高，而大數據檔案的保存方式運用的是信息資料庫，從而降低了檔案保存的成本材料。
提高檔案數據利用率。在大數據時代，檔案管理系統採用的是資料庫形式，建立了海量的機構化數據，使得數據的利用效率大大超越了傳統的檔案管理的利用率。大數據檔案系統建立以後，簡單的操作就可以對海量的數據進行調查分析，建立數據與數據之間的關系模式，提高整個數據的價值，將原來「死檔」變為「活檔」。
2、大數據給檔案管理帶來的挑戰
隱私與安全。大數據時代背景下的檔案管理的首要挑戰為隱私與安全，它不僅是技術層面的問題，而且也是法律問題。大數據檔案系統在方便人們獲取信息的同時，因為大數據本身的特性使得檔案信息有可能被人獲取。從國家角度而言，一些國家機密檔案的泄露，將會造成國家財產、軍事、政治等各方面的安全問題。從個人角度而言，一些個人隱私的泄露，使得人與人之間缺乏應有的信息尊重，將會給失去隱私的人群帶來個人與家庭的災難性後果。
技術與人才。大數據背景下的檔案系統多是採用雲計算，把各種不同的工作負載聚集起來。這就要求更高層次的資源共享，必然導致系統成本增加，而且在大數據模式下系統出現故障的頻率也會更加頻繁。此外，人才也是大數據技術能夠發揮的重要因素，大數據專業人才不僅需要專業知識的積累，同時還需要強大的綜合能力，因為大數據下檔案工作涉及多個學科、多個領域和多種技術，因此人才也是整個大數據時代背景下檔案管理面臨的一項巨大挑戰。
二、大數據時代背景下檔案管理的應對策略
1、 檔案管理監管系統的建立與健全。因為大數據時代的檔案系統面臨著檔案信息的安全隱患，為了保障整個檔案管理和檔案信息的安全，就必須建立檔案管理的監管制度，實現檔案信息准確、完全、合理入庫，從而加大對各類檔案信息的保護力度，降低檔案信息的泄露風險。
2、 高素質管理人才培養與管理人才的結構優化。因為大數據檔案管理面臨著人才挑戰，因此為了實現檔案的有效管理，就必須加大力度培養檔案管理人才，提高整個檔案管理人才的綜合素質。此外，在我國的檔案管理工作中，檔案管理者多以中老年人為主，新鮮的血液無法及時地供給，在大數據檔案管理的時代，必須對工作人員進行結構上的優化，改變現狀，吸引更多的高素質年輕人參與其中。

② 「大數據」時代下如何處理數據

大數據被越來越多的人提起，其價值也逐漸深入人心。但，大數據是如何處理的，很多人並不知道。其實，通常大數據處理方式包括兩種，一種是實時處理，另一種則為離線處理。

商業中比較常見的，就是使用HDFS技術對數據進行儲存，然後使用MapRece對數據進行批量化理，然後將處理好的數據進行存儲或者展示。其中，HDFS是一種分布式文件系統，而MapRece則是一種分布式批量計算框架。

③ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

④ 五步助您更好地管理大數據

五步助您更好地管理大數據
鑒於信息量的日益膨脹以及如果不保護好這些數據信息，其潛在危險的不斷增加，企業應該如何處理好這些數據信息呢？
「你必須專注於數據信息的管理，而不是存儲設備或數據中心。」德賽說。「跟蹤您的信息流。你在哪裡存儲信息？你是否追蹤你的敏感信息？」
五步助您更好地管理大數據
如下有五大步驟，可以幫助您更好地管理您的數據：
專注於信息，而不是設備或數據中心。重點建設信息基礎設施，優化您的企業查找、訪問和使用關鍵業務信息的能力。關鍵技術包括採用虛擬化技術、雲計算和移動設備和應用。
獲得完整的認識。充分了解您的數據信息，並承認並非所有的信息都是同等重要的。許多企業缺乏基本知識，諸如那些部門擁有特定的信息、相關數據的重要性程度，甚至無法辨別相關數據信息是屬於私人數據或是業務數據。你需要映射和分類信息，發現其相對價值。一旦你這樣做了，你可以更容易地優先開始考慮真正重要的信息安全，保護和管理資源。
保證數據信息的有效性。使用重復數據刪除和歸檔技術來保護更重要的信息，同時存儲更少的信息。這意味著，只存儲你真正需要的數據信息。
設置一致的政策。這是必須基本一致的政策信息，即無論信息存儲在何處，無論其是在物理環境，虛擬環境或雲環境中，都必須強制執行一貫政策。統一信息分類，自動發現擁有數據信息的部門和使用的具體信息，訪問控制和分配，自動信息保留和刪除，並加速電子發現的過程。

⑤ 如何進行大數據分析及處理

1.可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

⑥ 大數據戰略、管理與生態

大數據戰略、管理與生態
大數據這個話題，從西到東，從IT業內到政府官員，已經火了兩年，但還沒有完全一致的定義。目前業界一般認同Gartner的描述，即：凡是具有「3V」特性的數據集，就是大數據。其一為Volume，極大的數據量；其二為Variety，極復雜的數據類型與數據來源；其三為VelocITy，極高的數據產生、傳播，以及反應速度。
在我看來，組織決策者要跨越大數據時代的「數據鴻溝」，就需要具備大數據戰略、大數據管理和大數據生態三大能力。
大數據戰略：視野，觀點，價值
大數據的價值已經為電商、快消、廣告等多個行業的案例所證明，但挖掘出大數據的價值並不容易。我認為，企業決策者在制定大數據戰略時，需要從Vision（視野）、View（觀點）、Value（價值）這「新3V」入手。
第一點從視野講，企業CEO一定要把大數據、雲計算作為企業核心戰略，而不能僅僅把大數據當成是企業IT管理的一個方面。要下決心投入，無論軟體方面還是硬體設施。
第二是要有企業自己的觀點，即收集和處理數據的策略。例如股市，大家很多時候面對同樣的數據，但是對數據的處理方式是不一樣的，有些人說股市下行時候投入，有些人說股市下行時候要撤出。對同樣的數據，甚至同樣的軟體，決策方式、觀點不一樣，處理結果就會大大不同，這個應該成為公司決策體系的一個核心。
第三是價值，要在確定思路後，把對數據的分析，轉化為能解決實際問題的執行，從而實現大數據的價值。正如馬雲最近所舉的例子，在淘寶上比基尼賣得最好的省份是哪兒？是內蒙古和新疆，而不是人們通常會認為的海南、廣東等沿海地區。大數據能幫助人們發現事物間隱藏的內在關聯，但並不意味著能直接帶來社會和商業價值。如果你是泳衣、防曬霜的生產商，又會制定怎樣的營銷策略呢？
大數據管理：簡易、開放、靈活
大數據戰略重要，但更重要的是如何執行，也就是大數據管理問題。也可以通過三步走的方式來解決。首先是如何獲取、存儲和保護數據；其二是數據豐富，即如何清洗、發現不同數據間的數據相關性；其三是數據洞察力，即通過分析、呈現與決策工具獲得洞察力，並最終通過付諸行動，產生價值。
微軟的大數據管理平台，有著對大數據生命周期的全方位考慮，這也是為什麼我們將Hadoop等開源架構，整合到微軟的大數據平台里，一方面是將Hadoop作為對非關系型數據處理的補充；另一方面是將Hadoop作為一個服務，整合到微軟的公有雲與私有雲平台中。值得強調的是，微軟不是簡單地將Hadoop遷移到微軟的大數據平台上，而是真正的融合，會系統地考慮其可用性、可靠性、安全性、部署的簡易性與靈活性，乃至對Hadoop上工具的集成與優化。與此同時，微軟也會堅持開源的原則，將在Hadoop上做的一些研發工作回饋給社區，與社區形成良性互動。
大數據生態：平台商、數據商、開發者、數據玩家
未來的大數據生態，同樣會遵循最樸素的市場規則，不同角色的組織和個人，通過逐漸成熟的交換機制，各取所需——平台商提供數據交易、數據分析的場所和基本工具。
原始數據商提供自由交易的數據集；開發者提供基於數據集的應用和服務，以及定製化的分析和呈現工具；數據玩家如同股民，在市場中尋找值得投資的數據集或者機構進行投資，獲得回報；現在人們炒房、炒股、炒黃金，將來或許人們會炒數據。
微軟已經通過Windows Azure上的Marketplace在進行這樣的嘗試，目前主要針對的是商業用戶，已經能將第三方解決方案提供商、服務提供商、模塊提供商和最終的商業用戶通過這一虛擬市場聯結在一起，可以發起自由交易。在這個基礎上，我們又延伸出一個數據集市，讓數據集的擁有者可以把數據發布到集市上，提供很多很細致的數據集，小到電影院座位和路況，大到國家宏觀經濟發展數據。這就能讓開發者可以通過微軟的一些簡單易用的API或者工具，把這些數據整合到自己的環境里，開發新的應用。
這樣的大數據生態顯然是健康、可持續的。對微軟、亞馬遜、谷歌、VMware這樣的平台商而言，專心做好底層雲計算基礎架構和大數據服務平台；對淘寶、中國移動、政府各部委這樣的數據商來說，原本只能自己用的數據，在這個模式下可以產生更多的社會和商業價值；對Salesforce、SAP、用友、金蝶等應用開發商來說，傳統的、非常困難的、非常繁瑣的數據整合，現在通過這樣一個集市，可以首次實現把不同應用系統產生的數據整合起來，發現價值；對數據玩家來說，能夠有一個朝陽式的投資平台可供選擇，且不那麼容易被大機構操縱。
當數據公開、數據交易和大數據應用成為自然而然的習慣時，或許我們才可以說，大數據時代真的來臨了。

⑦ 大數據的常見處理流程

大數據的常見處理流程

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。

採集

大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。

在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。

導入/預處理

雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。

導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。

統計/分析

統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC 的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。

統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

挖掘

與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。

該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

⑧ 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

關於如何進行大數據處理，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑨ 有效管理大數據的主要策略

有效管理大數據的主要策略
如何管理數據，並將數據從一點轉移到另一點，將是美國政府面臨的一大挑戰。Szykman還提到了商務部在大數據中遇到的其他一些重要問題，主要為以下五個方面：

數據的真實性
大數據的重要性不僅是在於數據所生成的記錄，更大的價值在於根據這些數據得出科研結果的「復制能力」。而從學術層面來看，這正是你證實所做工作價值的時候：其他人也可以對結果進行復制。另一方面，如果你丟失了得出科研結果的那些數據，這會降低結果的合理性。
數據工程師
研究領域的很多科學家正在研究大數據的精密使用，比如在預防醫學、葯品設計和胎兒檢查領域如何開發基因數據。但Szykman擔心的是，真正了都大數據技術構架的人太少。我們需要好好想想大數據及我們如何利用它，特別是在一些特殊領域。無論是政府的直接應用還是由政府出資科研，政府都在推動大數據這一前沿技術的發展。
大思路，早規劃
在向開放數據轉移的過程中，盡早搞清楚系統生命周期的要求顯得越來越重要。在過去，沒有做的一件事就是盡早研究開放數據在生命周期上的要求。數據模型、分享和信息的情況會越來越普遍，而系統性的戰略會越來越多。在生命周期的早期，當我們成功安裝新的系統或應用程序後，就應該盡早考慮該問題。
保密性vs.完整性
對於那些有科研基礎的機構而言，大數據安全不僅僅是一個保密問題。數據的長期完整性也是企業更大的擔憂。這是IT界一直為之努力的議題。有時候，我們過分關注結果而忽視了安全。人們有時會問：『我們最終都要和公眾分享這一數據，那安全有什麼重要呢？』
這一問題的最佳答案來自科研機構，如NOAA。他們收集的基準數據正巧是美國氣候變化政策備受爭議所在。不管這些政策的政治傾向性如何，它們都對經濟有重大影響。如果我們放棄了這些長期氣候記錄數據的安全性，那將造成嚴重後果。我們的確得好好想想大數據的問題。
制定基準線
由於很少存在類似的應用程序，難以獲取相關信息或進行比照，因此有時候很難評定大數據以及其他高科技項目的開支和風險。出台開支和風險的基線，對大數據和數據中心來說都是一大挑戰，因為還沒有相關標准。操作一些簡單事情有時候充滿挑戰，如計算數據中心的能耗。大數據基線不僅在基礎設施層面，還包括數據包，都需要對未來資源進行更優規劃。

⑩ 在生產設備管理上，如何應用大數據進行管理

首先要建立設備管理的ERP系統,操作人員和維修人員定期錄入數據，設備管理人員就可以提取數據進行分析，比如設備的故障率之類的。