‘壹’ 数据库技术的发展趋势
数据库技术的发展趋势:
根据数据库应用及多家分析机构的评估，数据库技术发展将以应用为导向，面向业务服务，并与计算机网络和人工智能等技术结合，为新型应用提供多种支持。
（1）云数据库和混合数据快速发展
云数据库（Cloud Database）简称为云库， 是在云计算环境中部署和虚拟化的数据库。将各种关系型数据库看成一系列简单的二维表，并基于简化版本的SQL或访问对象进行操作。使传统关系型数据库通过提交一个有效地链接字符串即可加入云数据库，云数据库可解决数据集中更广泛的异地资源共享问题。
（2）数据集成与数据仓库
数据仓库（Data Warehouse）是面向主题、集成、相对稳定、反映历史变化的数据集合，是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。主要侧重对机构历史数据的综合分析利用，找出对企业发展有价值的信息，以提供决策支持，帮助提高效益。其特征是面向主题、集成性、稳定性和时变性。新一代数据库使数据集成和数据仓库的实施更简单。数据应用逐步过渡到数据服务，开始注重处理：关系型与非关系型数据的融合、分类、国际化多语言数据。
（3）主数据管理和商务智能
在企事业机构内部业务应用整合和系统互联中，许多机构具有相同业务语义的数据被多次反复定义和存储，导致数据大量冗余成为IT环境发展的障碍，为了有效使用和管理这些数据，主数据管理已经成为一个新的热点。
商务智能（Business Intelligence）是指利用数据仓库及数据挖掘技术对业务数据分析处理并提供决策信息和报告，促进企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据，改善决策水平，提升绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。是企业利用现代信息技术收集、管理和分析商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。融合了先进信息技术与创新管理理念的结合体，集成企业内外的数据，加工并从中提取能够创造商业价值的信息，面向企业战略并服务于管理层。
（4）“大数据”促进新型数据库
进入“大数据时代”，大数据量、高并发、分布式和实时性的需求，由于传统的数据库技术的数据模型和预定义的操作模式，时常难以满足实际需求，致使新型数据库在大数据的场景下，将取代传统数据库成为主导。
（5）基于网络的自动化管理
网络数据库应用系统的广泛应用，使数据库管理更加自动化。如网购、网银等系统，从企业级Enterprise-class到世界级World-class的转变，提供更多基于Internet环境的管理工具，完成数据库管理网络化。应用程序编程接口API(Application ProgrammingInterface)更开放，基于浏览器端技术的管理套件，便于分布远程管理。
（6）PHP将促进数据库产品应用
随着新一代Web技术的广泛应用，在.NET和Java成为数据应用的主体开发平台后，很多厂商为了争取市场在新版本数据库产品推出后，提供面向超级文本预处理语言PHP（Hypertext Preprocessor）的专用驱动和应用。
（7）数据库将与业务语义的数据内容融合
数据库将更广泛地为用于“信息服务”。对新一代基于AJAX、MashUp、SNS等技术的创新应用，数据从集中于逻辑中心数据库，改为分布网络，为了给予技术支持，数据聚集及基于业务语义的数据内容融合也成为数据库发展的方向，不仅在商务智能领域不断加强对服务应用的支持，而且注重加强数据集成服务。
‘贰’ 新一代数据库包括哪些
面向对象数据库
分布式数据库
多媒体数据库
并行数据库
不知你是否指的这些
‘叁’ 大数据的价值如何体现
大数据的价值如何体现_数据分析师考试
进入大数据时代，运营商应用大数据发展的驱动因素是什么，是否需要建立新型数据库？ 刘伟光： 随着通信行业的竞争日益激烈，传统的语音和短信等主营收入的利润不断下滑，导致运营商必须找到新的利润增长点，同时有效控制运营成本，从而使自身可以在激烈竞争中立于不败之地。这也是为什么运营商把实现精准化营销和精细化运营提升到战略层次的重要原因。
此外，传统数据库技术已无法满足运营商对大数据充分利用的需求。新型数据库应该具备如下特点：首先应该采用支持大规模并行处理的分布式架构；其次，应该使用基于符合工业标准的开放硬件和系统平台，保证成本可控；第三，随着开源技术不断成熟，创新速度快，新型数据库平台应该易于与新的开源技术进行融合；第四，新的数据库平台应该可以实现与Hadoop平台的无缝集成，实现跨结构化、半结构化、非结构化海量数据的混合分析能力。 卢东明： 运营商目前试图做新型数据库，但是不太现实，首先数据库公司一直以来都是很稳定的几家，需要长期积淀。
其次，大数据不是取代以前的技术，而是混合补充使用，不是新型数据库出来后，就完全替代传统数据库从而大规模使用。数据库是核心、稳定的技术，大数据是开源的软件技术，运营商还是会选择使用相对成熟的软件。 《通信世界周刊》： 大数据今年以来得到格外关注，目前发展状况如何？ 卢东明： 大数据在运营商的业务中早就有应用，目前在各个省都得到普遍应用了。大数据这个词目前有些炒作成分，它和以前的数据库不是完全脱节的，是对数据库的延伸。大数据是个现象，是数据库的另一个形态，不是否定、颠覆之前的数据库形态。
目前做大数据的厂商依然是以前那几家数据厂商，不同的产品解决不同的问题。在中国电信行业，从数据量和应用角度来看处于世界领先地位，这是由于电信用户多、规模大，电信业遇到的问题和挑战比较大，解决方案难度高。 刘伟光： 目前中国三个电信运营商在业务支撑领域、网管IT支撑领域包括增值业务领域，已经随着市场的需求推出了很多新的大数据实时分析的项目，相信未来的两到三年这个市场将会成倍增长，甚至会到达我们今天不能预期的数量。 需要分析共享大数据的管理工具 《通信世界周刊》： IT企业如何依托大数据为运营商提供管理工具，提升运营效率？ 刘伟光： 实现各部门的紧密协作永远都是提升运营效率的不二法门。而IT企业应该为运营商提供实现紧密协作、分析、共享大数据的管理工具，来达成提升运营效率的目标。
此外，大数据时代，IT企业仅仅为运营商提供分析平台、分析工具是不够的。这是因为运营商虽然很了解业务和需求，但普遍缺乏数学建模能力，因此很难利用好这些平台，使其发挥最大效益。所以，如何利用这些平台、系统和数据实现科学建模，同样是提升运营效率的关键所在。 武新： 运营商要解决数据处理效率问题，现在的数据用以前的系统处理需要一天一夜，而应用大数据技术处理可以一个小时完成。在大数据平台，应用云技术，通过集群的方式，几十台服务器同时工作，并进行压缩数据来节省空间。
目前大数据主要是针对结构化数据的应用，用户上哪个网，停留多长时间，通过分析都可做相应的分析结果推送给相关部门。除了对用户上网行为分析，还有网络使用情况、网络设备情况和用户使用手机类型分析。而对非结构化的数据，如视频和图片，目前分析得还较少。 《通信世界周刊》： 大数据具体应用于运营商的哪些业务中，有哪些成功的应用和案例？ 卢东明： 大数据主要应用在运营商的“信令”系统分析上，由于其数据量非常大，比“话单”分析的挑战大很多。移动互联网发展起来之后，运营商开始关注大数据，进行“用户行为分析”，根据人群分析做精准营销，推荐流量套餐。
此外，运营商提供IDC服务，通过“云”中心的方式为互联网企业提供服务。 武新： 运营商从最近两三年开始，感受到这方面的压力，开始寻求解决方案。中国移动“信令”分析系统项目对海量数据进行分析和挖掘；中国联通对“话单”数据进行用户行为分析。中国电信“新一代数据库”产品正在测试中，通过精分系统，进行精准营销。此外，在运营商专网也已应用大数据。运营商目前仍处于测试探索中，通过几种方法针对不同的应用进行测试、筛选。
目前运营商的相关项目有“流量分析”、“智能管道”和“新一代数据库”产品等，传统的数据库面对海量数据已经无法支撑，将来会慢慢被大数据代替掉。 要有开放的心态 《通信世界周刊》： 发展大数据需要解决哪些问题，关键点是什么？ 卢东明： 由于数据分析要看存储效果，涉及到效率和速度。目前运营商应用大数据存在的问题是避免无限制的花钱。另一方面，运营商要和厂商合作，针对不同的业务类型和应用场景，采取不同的分析方法。此外，运营商要有开放的心态，因为大数据作为开源的软件也不是可以解决所有的问题的。 武新： 在数据处理上，运营商转型中不仅有技术上的问题，还需要经历一个时间阶段和过程。
此外，运营商要转变思维方式，其在数据分析上的经验不如互联网企业，这是方法论问题，关系到如何用数据做生意。运营商以前都是依托传统业务，海量数据的出现，使得行业即将洗牌，运营商不得不转型重视数据挖掘。 但运营商可以发挥自己的优势，首先，要分析用户行为的变化，由分析以前的语音用户转变为分析上网行为。其次，运营商有能力提供类似互联网公司的服务，如QQ聊天。
最后，运营商有专网资源，有自己的数据中心可以运维，但是目前这些优势还没有完全发挥出来，是因为还没把握透用户的需求。
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