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大的資料並不是一種特定類型的資料。每一種非結構化資料均可被視為大資料*【註1】。這包括在社交網站上的資料、線上金融交易資料、公司記錄、氣象監測資料、衛星資料和其他監控、研究和開發資料。大資料的量是巨大的而且是非結構化的。
*【註1】：大資料一般尚有大數據、巨量資料等同義翻譯，英文為Big Data。
　　

IDC將大資料技術定義為：大資料技術描述了新一代的技術和架構體系，通過高速採集、發現和分析，提取各種各樣的大量資料的經濟價值。如下是一些有助於您的企業有效地管理資料存儲需求的提示：
　　
通過隔離管理大資料儲存

如果您在您的企業中有多個儲存箱，那麼將資料庫、線上交易處理(OLTP)和微軟Exchange應用到特定的儲存系統絕對是一個好主意。而專其它儲存系統則用於大資料應用，如門戶網站，線上流媒體應用，等等。
　　
如果您的企業負擔不起分隔的儲存系統，將特定的前端儲存埠到資料庫，OLTP，等等;致力於大資料應用到其他埠。背後的基本原理是使用專用埠，而大資料流程量是以千位元組或百萬位元組衡量，OLTP應用流量是以每秒的輸入/輸出操作(IOPS)衡量，因為資料塊的大小是比大資料更大而比OLTP應用程式更小。OLTP應用程式是CPU密集型的，而大資料應用程式更多的使用前端埠。因此，更多的埠可以專注於大資料應用。

如今，很多公司提供相容資料管理的儲存系統。你應該在尋找你的大資料儲存管理解決方案時評估這些公司。如EMCIsilon的集群儲存系統對於大資料存儲管理是一個更好的選擇，因為在一個單一的檔案系統中大資料能增長到多位元組的資料。
　　
大資料分析

除了儲存，大資料管理的另一項大的挑戰是資料分析。一般的資料分析應用程式無法很好的處理大資料，畢竟涉及到大量的資料。
　　
目前，諸如EMC Green plum這樣的公司就在採用專門針對大資料的管理和分析的工具。這些應用程式運行在集群儲存系統上，緩解大資料的管理。建議選擇應用程式可同時工作在群集儲存系統，並迅速有效地分析資料。快速索引，確保中繼資料始終駐留在固態硬碟(SSD)，如果儲存箱為您提供了這樣的選擇的話。
　　
管理大資料的另一個需要重點考慮的是未來的資料增長。你的大資料儲存管理系統應該是可擴展的，足以滿足未來的儲存需求。

許多公司正在尋找雲端運算服務來進行儲存和管理海量資料。而選擇雲端服務來大型資料儲存管理，可以確保資料的所有權仍然是你的。
　　
你應該有權選擇將您的資料移入或移出雲端服務，而不被供應商鎖定。其他重要的考慮因素是供應商的資料安全指南。

美國總統歐巴馬宣佈 啟動大資料的研究和發展計畫，大資料庫時代已經來臨。無論美國政府部門或民間企業都動了起來，大數據的運用概念已經滲透至教育、經濟、人文及社會等領域。未來，精準分析大資料可能會超越網路，成為一種新興的行業，從美國的案例來看，網路業、零售業和諮詢服務等受益最大。

根據 TechAmerica Foundation 最新研究顯示，87 % 聯邦政府及 75 % 州政府的IT官員認為，大資料庫發揮了立竿見影的功效。Penn Schoen Berland 的調查顯示，受訪的近 200 位政府IT官員中，有 83 % 的人表示，運用大資料庫可以削減至少 10 % 的政府預算，相當於 3,800 億美元，等於為每個美國人節省 1,200 美元。他們相信，大資料庫能改善醫療服務挽救生命，還可以降低犯罪率及提高生活品質。

2008 年初，雅虎已經啟用大資料技術，仔細分析包括廣告、搜尋、用戶體驗和發現欺詐等資料，使服務變得更人性化、更貼近使用者和客戶。亞馬遜記錄了網站上使用者的所有行為，分析購買行為獲得資訊，用於產品分類、倉儲庫存、金流物流及廣告業務等，均呈現出驚人的效益。

零售業包括 Walmart 和 Tesco 等，都已經從資料分析中獲取巨大的利益，Tesco 從會員卡的購買記錄中，分析出用戶類型為單身或有孩子的家庭等，進行個人化行銷活動，包括透過電子郵件或寄送型錄，每年 Tesco 可以節省 3.5 億英鎊的行銷費用。

資料來源:http://3smarket-info.blogspot.tw/2014/07/blog-post_9217.html