大数据战略规划

甲骨文大数据战略是针对大数据时代的挑战和机遇提出的综合商业策略。甲骨文认识到大数据不仅仅是数据量增加，还包括多样性和高速度，即所谓的“三V”特性：速率、容量和种类。他们致力于帮助企业更好地管理和利用海量数据，以实现更优异的业务成果。预计大数据市场未来五年将以53.4%的年复合增长率迅速扩展。甲骨文强调数据管理不仅是技术挑战，更是商业机遇，提高数据理解和分析能力，支持组织做出更明智的决策和行动。他们的解决方案涵盖速度、容量和种类三个关键领域，满足不同行业需求，例如快速处理和分析数据的系统。通过集成系统，甲骨文还能加速大数据项目的落地，确保数据集成和企业级性能。

中国邮政集团认识到数据战略对其运营和未来发展至关重要。物流与速递行业以邮务为本质，数据为核心，平台为载体，客户体验为关键，发展趋势是互联网与邮政深度融合。 为提升大数据贡献度，中国邮政需深化互联网思维，稳步推进互联网金融产品和服务模式创新，积极利用移动互联网、大数据等新技术，应对挑战，实现传统金融与互联网金融融合发展。 通过专业化整合集成、关联共享、安全防护和维护管理海量异构数据，深度挖掘数据价值，探索邮政业务创新，实现数据资源综合应用、深度应用，是提升企业核心竞争力，实现信息化可持续发展的关键途径。 以大数据项目建设为契机，中国邮政将凝聚优势力量，全面梳理数据资源，完善数据体系架构，自主掌握

在大数据时代，IT结构设计面对前所未有的挑战与机遇。大数据不仅仅意味着数据量的增加，更需要处理速度、多样性和价值挖掘的提升。将深入探讨如何在这一背景下构建高效、灵活且可扩展的IT结构。我们需理解大数据的核心特征，即“4V”模型：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Value（数据价值高）。这些特性决定了大数据处理的复杂性。在设计大数据IT结构时，通常采用分层架构，包括数据采集、存储、处理和应用服务层。数据采集层负责从多种来源获取数据，如传感器、社交媒体和日志文件；数据存储层采用分布式系统，如Hadoop的HDFS，处理海量数据；数据处理

大数据湖是指一种存储所有数据的仓库，包括结构化、半结构化和非结构化数据，提供统一的数据访问和共享机制，确保数据的一致性和实时性。以下是大数据湖规划与搭建策略的要点：1.大数据湖的背景与理念大数据湖的兴起源于对传统数据仓库和数据集市局限性的需求，解决数据孤岛、数据冗余和数据不一致等问题。搭建大数据湖需遵循数据一致性、实时性和安全性等原则。2.数据架构与承载体系的演进大数据湖经历了数据库时代、数据仓库时代和大数据平台时代三个阶段，现今在大数据平台时代，广泛应用分布式架构、云计算和虚拟化技术处理海量数据。3.大数据湖的定义与特性大数据湖是一种统一存储结构化、半结构化和非结构化数据的仓库，具备全面采集

大数据时代的科学数据战略 一、引言 随着互联网的飞速发展以及信息技术的不断进步，我们正处在一个数据爆炸的时代——即所谓的大数据时代。在这个时代背景下，如何有效地收集、存储、处理和分析这些海量的数据成为了一个重要的课题。《大数据时代的科学数据战略》这本书正是为了解决这些问题而诞生的。将根据给定的文件信息，重点解析作者卢东明关于大数据时代的一些核心观点和关键技术。 二、卢东明简介及其贡献 卢东明，Sybase软件（中国）有限公司的技术总监，拥有丰富的行业经验。自1992年起加入Sybase China，并于1994年至2006年间在美国硅谷工作，效力于Sybase公司及巴克莱资产管理公司（BGI）

大数据研究是未来科技和经济社会发展的重要战略领域，其现状和科学思考备受关注。

大数据分析在商业智能与数据分析中的重要性不断增强。尽管大数据分析项目复杂，但通过选择合适的分析工具和技术，企业能够有效应对挑战。项目规划阶段至关重要，帮助企业明确需求和目标。成功的大数据分析项目遵循最佳实践，从业务角度出发并避免常见错误。未来，面对数据整合和处理速度等挑战，供应商的高效解决方案将至关重要。

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