① 國內互聯網數據中心(IDC)發展現狀及存在問題探究
數據中心概念解析
數據中心(Data
Center)通常是指在一個物理空間內實現對數據信息的集中處理、存儲、傳輸、交換、管理，一般含有計算機設備、伺服器設備、網路設備、通訊設備、存儲設備等關鍵設備。簡單來說，數據中心即企業用以集中放置計算機系統和諸如通信和存儲這樣的相關設備的基礎設施，是場地出租概念在網際網路領域的延伸。
數據中心規模劃分
目前我國數據中心的規模劃分主要以中心覆蓋的機架數量作為標准。其中，超大型數據中心是指規模大於等於10000個標准機架的數據中心;大型數據中心是指規模大於等於3000個標准機架小於10000個標准機架的數據中心;中小型數據中心是指規模小於3000個標准機架的數據中心。超大型數據中心應該優先建設在氣候寒冷、能源充足的地區;而中小型數據中心則要建設在靠近用戶所在地、能源獲取便利的地區。(註：此處標准機架為換算單位，以功率2.5千瓦為一個標准機架)
——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國數據中心IT基礎設施第三方服務行業發展前景與投資預測分析報告》。
② 大數據行業發展現狀與未來前景分析
近年來，全球正大步邁向大數據新時代，數據的高效存儲、處理和分析等需求也越來越旺盛。在此背景下，行業大數據得以高速發展，應用於各個領域，根據IDC發布的有關數據預測，2025年市場規模將達到19508億元的高點。
全球大數據儲量呈爆發式增長
隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。根據國際數據公司(IDC)的監測數據顯示，2013年全球大數據儲量為4.3ZB(相當於47.24億個1TB容量的移動硬碟)，2014年和2015年全球大數據儲量分別為6.6ZB和8.6ZB。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。2016年和2017年全球大數據儲量分別為16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大數據儲量達到33.0ZB，2019年全球大數據儲量達到41ZB。
—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
③ 大數據市場未來將呈現三大發展趨勢
大數據市場未來將呈現三大發展趨勢
隨著移動互聯網、物聯網等的迅速發展，新數據源不斷出現，而中國數據總量的不斷增長，使大數據成為一種重要資源，有利於推動零售、旅遊、醫療、金融、電信、政府公共服務各個領域的業務創新。
大數據轉變企業商業模式
來自於線下大數據市場(IT企業的大數據應用及大數據平台業務市場)中IT巨頭和單一大數據業務的廠商開始行動，優化產品和服務路線圖;線上大數據市場(互聯網用戶數據市場，以及以互聯網金融為主的線上金融市場)的成熟度逐漸提高，以金融和零售為核心的線上大數據應用走向成熟，市場體量進一步擴大。企業著力培育數據資產，積極探討數據變現，行業大數據多集聚、少融合。
大數據產業鏈整體布局完整，但局部環節競爭程度差異化明顯。數據採集環節，綜合型大數據源市場處於結構化整合階段，垂直型大數據源市場處於布局階段;數據存儲和數據挖掘環節市場結構穩定，國際巨頭壟斷，寡頭格局已經形成，國內企業短期內很難超越;數據應用環節是國內企業的機會，但技術仍不成熟。
各環節產業鏈正在影響企業商業模式的轉變。模式一：利用存儲能力進行運營，滿足企業和個人面臨海量信息存儲的需求;模式二：對數據進行挖掘分析後預測相關主體的行為，以開展業務;模式三：直接進行信息租售或提供信息租售平台;模式四：IT服務提供商提供大數據空間出租模式，通過出租一個虛擬空間，從簡單的文件存儲，逐步擴展到數據聚合平台;模式五：針對企業需求，為運營某一環節或某一業務問題提供解決方案，實施單點技術，例如向零售商提供大數據分析技術，獲得營銷點子;模式六：針對企業系統需求，提供整體解決方案;模式七：BDaaS (Big data as a service)，數據應用即服務的模式，通過雲服務提供在線大數據技術或者解決方案。
根據易觀智庫2014年中國大數據市場行業投資結構數據顯示，金融、通信、零售為前三大行業，投資佔比分別為16.0%、15.6%和13.9%。政府、醫療、旅遊投資比例分別為12.7%、9.0%和4.1%。六大行業累計佔比71.3%。其他行業包括教育、製造、能源、媒體、互聯網等，累計佔比28.7%。大數據產業集群逐漸形成，即針對企業而言，以雲端大數據集聚為前提條件，以行業雲服務為平台，共享企業間核心競爭力。
大數據市場三大趨勢漸顯
大數據市場未來將呈現以下發展趨勢：
其一，數據生態系統復合化程度加強。大數據的世界不只是一個單一的、巨大的計算機網路，而是一個由大量活動構件與多元參與者元素所構成的生態系統，終端設備提供商、基礎設施提供商、網路服務提供商、網路接入服務提供商、數據服務使能者、數據服務提供商、觸點服務、數據服務零售商等等一系列的參與者共同構建的生態系統。而今，這樣一套數據生態系統的基本雛形已然形成，接下來的發展將趨向於系統內部角色的細分，也就是市場的細分;系統機制的調整，也就是商業模式的創新;系統結構的調整，也就是競爭環境的調整等等，從而使得數據生態系統復合化程度逐漸增強。
其二，數據管理成為核心競爭力，直接影響財務表現。當「數據資產是企業核心資產」的概念深入人心之後，企業對於數據管理便有了更清晰的界定，將數據管理作為企業核心競爭力，持續發展，戰略性規劃與運用數據資產，成為企業數據管理的核心。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率顯著正相關;此外，對於具有互聯網思維的企業而言，數據資產競爭力所佔比重為36.8%，數據資產的管理效果將直接影響企業的財務表現。
其三，產業核心要素的掌控者主導數據生態體系。數據生態體系中的核心環節是產業的核心要素，例如電商的支付、物流、信息(信用)。掌握產業核心要素環節的企業若順勢而為，把握大數據時代的機遇，將企業自身的核心競爭力優勢進一步釋放，運用互聯網思維，通過產業核心要素的大數據掌控數據生態的主要生態鏈，從而最終實現在數字經濟時代的再一次騰飛。
大數據應用推動各行業發展
進一步通過數據驅動經營和營銷，各零售企業會以會員為核心進行管理優化，通過以人為中心的數據驅動，實現決策優化及精準營銷。行業會探索越來越多的大數據營銷新模式，各類零售企業會積極嘗試新機會，如微店等，尋找消費者偏好的新潮流。不斷豐富外部數據源，在企業自身線下數據採集能力不斷提高的同時，與更豐富的外部數據源合作將快速提升營銷的精準度，包括權威市場研究機構、領先互聯網巨頭等。
旅遊大數據的應用，是盡快建立數據統一化標准，建立統一數據交換標准，區域旅遊數據一體化，全國旅遊數據一體化。實現大數據的三屏統一(旅遊監管大屏、景區公告大屏、遊客手機屏)。
通過利用醫療服務的EHRs數據、醫院與醫保的結算與費用數據、醫學研究的學術、社會、政府數據、醫療廠商的醫葯、醫械、臨床實驗數據、居民的行為與健康管理數據、政府的人口與公共衛生數據、公共社會經濟生活中網路產生的數據等方面，為醫療行業的葯品研發、疾病治療、公共衛生管理、居民健康管理、健康危險因素分析提供精準數據支撐。
在傳統金融運作模式下，金融機構評估消費者的信用狀況、消費能力、消費意願的能力不強，導致部分金融領域產品服務定價過高，部分領域成為剩餘市場，這與實際的金融要求還存在一定差距。大數據將有助於推動金融和銀行產業中的數據聚合，基於產業整體數據挖掘價值，推動產業的發展，推動業務模式的創新。金融業大數據目前應用的主要價值在於金融風險管理、消費智能、智能運營等。
電信企業從傳統數據時代走向大數據時代。由於電信企業生產運營所需，自身生產管理系統已經具備海量以客戶為中心組織的統一的視圖數據資源。大數據可為電信業提升網路服務質量，增強管道智能化;更加精準的洞察客戶需求，增強市場競爭力;升級行業信息化解決方案，提升客戶價值;提供數據安全服務，在大數據市場建立差異化競爭優勢。
大數據不僅是一種海量的數據狀態及其相應的數據處理技術，更是一種思維方式，一項重要的基礎設施，一個影響整個國家和社會運行的基礎性社會制度。它是治理交通擁堵、霧霾、看病難、食品安全等「城市病」的利器，更將為政府打開了解社情民意的政策窗口，打造平台的政府、服務導向的政府、開放的政府，即智慧政府。其應用價值是：加強統籌規劃，優化大數據形成機制;加強數據收集和信息感知，提高智慧城市感知水平;推進大數據應用，提高經濟社會智慧化水平。
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④ 大數據時代，我國數據量究竟有多大
從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。
⑤ 中國主要的行業數據與市場數據服務公司與提供商有哪些
中國主要的行業數據與市場數據服務公司與提供商很多，其中，在國內占據絕對的權威的有以下幾家：
1：零點研究咨詢
是源自中國的國際化數據智能服務機構，旗下包括創新數據開發中心、公共事務數據事業群、商業數據事業群、未來商習院。
2：國研
國務院發展研究中心信息網(簡稱「國研網」)由國務院發展研究中心主管、北京國研網信息有限公司承辦，創建於1998年3月，並於2002年7月31日正式通過ISO9001：2000質量管理體系認證。
3：深圳中為智研咨詢有限公司
是中國領先的產業與市場研究服務供應商。公司圍繞客戶的需求持續努力，與客戶真誠合作，在調查報告、研究報告、市場調查分析報告、商業計劃書、可行性研究、IPO咨詢等領域構築了全面專業優勢。中為咨詢致力於為企業、投資者和政府等提供有競爭力的調查研究解決方案和服務，持續提升客戶體驗，為客戶創造最大價值。
4：賽迪顧問股份有限公司
是中國首家在香港創業板上市，並在業內率先通過國際、國家質量管理與體系標准認證的現代咨詢企業，直屬於中華人民共和國工業和信息化部中國電子信息產業發展研究院。
5：萬得信息技術股份有限公司
(簡稱：Wind資訊)是中國大陸領先的金融數據、信息和軟體服務企業，總部位於上海陸家嘴金融中心。
6：新華信國際信息咨詢(北京)有限公司
是中國領先的營銷解決方案和信用解決方案提供商，1992年在北京成立。企業收集、分析和管理關於市場、消費者和商業機構的信息，通過信息、服務和技術的整合，提供市場研究、商業信息、咨詢和資料庫營銷服務，協助您做出更好的營銷決策和信貸決策並發展盈利的客戶關系。
7：慧聰研究
是一家根植於中國、放眼全球，提供大數據與小數據有效結合的洞察研究公司。HCR為企業提供大小數據結合的深度洞察服務。
8：易觀國際
成立於2000年，是中國互聯網和互聯網化市場卓越的信息產品，服務及解決方案提供商。每年為來自於全球的互聯網和信息技術廠商、電信運營商，行業用戶、投資機構、政府部門的高級主管，提供包括訂閱制的EnfoDes資訊平台和EnfoGrowth專項咨詢在內的信息產品，服務及解決方案。
9：新生代市場監測機構
成立於1998年，位列中國市場研究行業TOP10，是國內最具規模和影響力的消費者與媒介研究機構之一。新生代致力於為客戶提供專業的市場調查和基於數據的研究與咨詢服務，主要業務包括市場研究、媒介研究、消費與社會研究，以及營銷策略咨詢。
10：艾瑞咨詢
成立於2002年，由楊偉慶發起創立，致力成為中國大數據時代下最佳互聯網收視率及消費者洞察公司。艾瑞咨詢以「生活夢想科技承載」為理念，為客戶提供中國市場最專業的互聯網相關領域的數據產品、研究咨詢等專業服務，助力客戶提高對互聯網產業的認知水平、盈利能力和綜合競爭力，讓互聯網的力量點燃中國各個行業。
⑥ 杉岩數據在國內存儲市場如何
全球知名分析機構IDC發布了《2017 Q4 China SDS&HCI Market Overview》報告，作為專注於軟體定義存儲(SDS)領域的知名廠商，杉岩數據(SandStone)首次參與報告排名便取得了較好的市場成績，在SDS市場整體排名中位居第六位。
⑦ 國內大數據需求所面臨的典型存儲挑戰
國內大數據需求所面臨的典型存儲挑戰
大數據讓零售無需店面，在最大限度降低投資同時，加快現金流周轉效率。大數據使各行各業商家提高獲取優質客戶資源和提升利潤空間的同時，也使競爭進入「一兵一卒」用戶爭奪戰之中。
大數據時代，企業數據量和數據種類出現飛速增長。大數據時代，全球應用數量從幾年前的以十萬為單位計算，到了以百萬為單位計算。10年前，IT從業人員只是以百萬計算，數據生成來源也比較單一，但現在，IT服務使用者已經上升到十幾億的消費者，數據生成來源更為豐富，是名副其實的大數據時代。同時，IT資源的配置和管理要滿足高度虛擬化或集群IT架構的需求。企業應用部署效率、業務穩定服務性能，以及動態有效滿足OLTP和OLAP性能要求，直接決定著企業核心競爭力。企業要求存儲更靈活、更動態、性能更穩定，以支撐大量用戶對各種IT服務交付的能力。此外，大數據時代還需要集中、統一和自動化管理的功能。
中國市場針對大數據的需求所面臨的典型的存儲挑戰：
1.業務關鍵型性能：就「存儲是否能滿足目前業務關鍵應用性能」的調查結果顯示，接受調查人員（總計455名受訪者）中28.1%表示在未來12個月考慮部署新型存儲。36.5%用戶在未來12-24個月考慮部署新存儲。大數據時代，應用使用者的快速增加，對存儲並行處理能力提出了更高要求。此外，生產應用虛擬化產生大量隨機讀取，這就對傳統IOPs和時間延遲提出了挑戰。
2.存儲利用率：大數據時代數據量快速增加。如何通過存儲容量優化，降低存儲容量和網路資源需求，降低數據保護過程對生產環境的性能影響，是控制大數據存儲新增開支的關鍵。
3. 容量優化系統性能：為了提高存儲資源利用率和業務連續性，存儲廠商近年紛紛推出各種企業級功能。為了降低存儲管理強度，中端以上存儲具有多種工作負載性能監控、動態資源配置和自動化端對端管理功能。然而，傳統存儲控制器處理能力有限，啟動這些企業級功能需要消耗存儲控制器資源。用戶往往要在存儲資源優化和生產性能之間做取捨。
4.在大數據時代如何利用各種已有存儲資源，為大數據時代的業務發展提供高可擴展和業務連續性是關鍵。傳統存儲下，不同廠商的存儲之間無法實現快照、復制、備份和恢復，由此帶來數據保護的大量開支。同時，帶來存儲資源浪費。
大數據環境對系統性能要求非常苛刻，要滿足應用OLTP和大數據分析OLAP，以及業務關鍵型應用的低延遲需求，傳統地通過增加控制器和硬碟這一解決方式不僅帶來高昂的采購、運維成本和佔地空間成本，而且還會導致資源的閑置，從而進一步降低了企業的IT總擁有成本。
⑧ 資料庫未來的發展前景怎麼樣
在信息化時代，資料庫成為企業經營管理必不可少的工具。經過了一個世紀的發展，目前資料庫行業已經進入到快速發展階段，非關系型的資料庫盛行，「數據上雲」新模式誕生，市場規模達到665億美元。未來，隨著海量數據的爆發，全球資料庫行業市場規模有望突破2000億美元。
資料庫成為企業經營管理必不可少的工具
在全球信息化的時代，資料庫已經逐漸成為了眾多企業經營管理必不可少的工具。資料庫指的是一種用於存儲和管理擁有固定格式和結構數據的倉庫型數據管理系統。
資料庫這一行業技術發源並興起於美國，如今已經廣泛應用於全世界各企業之中。資料庫一般可分為關系型資料庫和非關系型資料庫。
關系型資料庫的基層單位是由二維的行列分部組成的表格，一個關系型資料庫往往可以涵蓋多個行列分部表格。表格中每一行分布代表了一條獨特的數據記錄，而各列則代表了同一數據記錄的不同特性。通過多種來源獲取的數據最後會通過抽取、轉化、載入後整合進一個數據倉庫之中。關系型資料庫根據其數據處理技術的不同又可以分為聯機事務型資料庫與聯機分析型資料庫。
非關系型資料庫是一個用於概括一切可供替代傳統關系型資料庫的開放式術語。非關系型資料庫同樣也可以通過嵌套類的方式將互有關系的數據存儲在同一結構當中。非關系型資料庫採用了更為靈活的數據結構，並且可以橫向到達多個處理器。以功能劃分，非關系型資料庫可以分為文檔型資料庫、鍵值型資料庫、列存儲資料庫、圖形資料庫四種。
—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。
⑨ 資料庫的發展趨勢和發展前景
數據挖掘、海量存儲、數據倉庫、智能商務運算、高性能並發管理與控制
主流產品的發展現狀
資料庫管理系統經歷了30多年的發展演變，已經取得了輝煌的成就，發展成了一門內容豐富的學科，形成了總量達數百億美元的一個軟體產業。根據Gartner Dataquest公司的調查，2000年國際資料庫市場銷售總額達88億美元，比1999年增長10%。根據CCID的報告，2000年的中國資料庫管理系統市場銷售總額達24.8億元，比1999年增長了41.7%，占軟體市場總銷售額的10.8%。可見，資料庫已經發展成為一個規模巨大、增長迅速的市場。
目前，市場上具有代表性的資料庫產品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微軟的SQL Server等。在一定意義上，這些產品的特徵反映了當前資料庫產業界的最高水平和發展趨勢。因此，分析這些主流產品的發展現狀，是我們了解資料庫技術發展的一個重要方面。
關系資料庫技術仍然是主流
關系資料庫技術出現在20世紀70年代、經過80年代的發展到90年代已經比較成熟，在90年代初期曾一度受到面向對象資料庫的巨大挑戰，但是市場最後還是選擇了關系資料庫。無論是Oracle公司的Oracle 9i、IBM公司的DB2、還是微軟的SQL Server等都是關系型資料庫。Gartner Dataquest的報告顯示關系資料庫管理系統(RDBMS)的市場份額最大， 2000年RDBMS的市場份額占整個資料庫市場的80%，這個比例比1999年增長了15%。這組數據充分說明RDBMS仍然是當今最為流行的資料庫軟體。當前，由於互聯網應用的興起，XML格式的數據的大量出現，學術界有一部分學者認為下一代資料庫將是支持XML模型的新型的資料庫。作者對此持否定態度，認為關系技術仍然是主流，無論是多媒體內容管理、XML數據支持、還是復雜對象支持等都將是在關系系統內核技術基礎上的擴展。
產品形成系列化
一方面，Web和數據倉庫等應用的興起，數據的絕對量在以驚人的速度迅速膨脹；另一方面，移動和嵌入式應用快速增長。針對市場的不同需求，資料庫正在朝系列化方向發展。例如IBM公司的DB2通用資料庫產品包括了從高端的企業級並行資料庫伺服器，到移動端產品DB2 Everywhere的一整套系列。從支持平台看，今天的DB2已經不再是大型機上的專有產品，它支持目前主流的各種平台，包括Linux和Windows NT。此外，它還有各種中間件產品，如DB2 Connect、DB2 Datajointer、DB2 Replication等，構成了一個龐大的資料庫家族。
支持各種互聯網應用
資料庫管理系統是網路經濟的重要基礎設施之一。支持Internet（甚至於Mobile Internet）資料庫應用已經成為資料庫系統的重要方面。例如，Oracle公司從8版起全面支持互聯網應用，是互聯網資料庫的代表。微軟公司更是將SQL Server作為其整個.NET計劃中的一個重要的成分。對於互聯網應用，由於用戶數量是無法事先預測的，這就要求資料庫相比以前擁有能處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，也就是要擁有良好的可伸縮性及高可用性。此外，互聯網提供大量以XML格式數據為特徵的半結構化數據，支持這種類型的數據的存儲、共享、管理、檢索等也是各資料庫廠商的發展方向。
向智能化集成化方向擴展
資料庫技術的廣泛使用為企業和組織收集並積累了大量的數據。數據豐富知識貧乏的現實直接導致了聯機分析處理（OLAP）、數據倉庫（Data Warehousing）和數據挖掘(Data Mining)等技術的出現，促使資料庫向智能化方向發展。同時企業應用越來越復雜，會涉及到應用伺服器、Web伺服器、其它資料庫、舊系統中的應用以及第三方軟體等，資料庫產品與這些軟體是否具有良好集成性往往關繫到整個系統的性能。Oracle公司的Oracle 9i 產品包括了OLAP、數據挖掘、ETL工具等一套完整的BI（商業智能）支持平台，中間件產品與其核心資料庫具有緊密集成的特性，Oracle Application Server 增加的一項關鍵功能是高速緩存特性，該特性可以將數據從資料庫卸載到應用伺服器，加速 Web用戶對數據的訪問速度。IBM 公司也把BI套件作為其資料庫的一個重點來發展。微軟認為商務智能將是其下一代主要的利潤點。
資料庫技術的發展趨勢
數據、計算機硬體和資料庫應用，這三者推動著資料庫技術與系統的發展。資料庫要管理的數據的復雜度和數據量都在迅速增長；計算機硬體平台的發展仍然實踐著摩爾定律；資料庫應用迅速向深度、廣度擴展。尤其是互聯網的出現，極大地改變了資料庫的應用環境，向資料庫領域提出了前所未有的技術挑戰。這些因素的變化推動著資料庫技術的進步,出現了一批新的資料庫技術，如Web資料庫技術、並行資料庫技術、數據倉庫與聯機分析技術、數據挖掘與商務智能技術、內容管理技術、海量數據管理技術等。限於篇幅，本文不可能逐一去展開來闡述這些方面的變化，只是從這些變化中歸納出資料庫技術發展呈現出的突出特點。
「四高」 即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸縮性和高安全性。資料庫是企業信息系統的核心和基礎，其可靠性和性能是企業領導人非常關心的問題。因為，一旦宕機會給企業造成巨大的經濟損失，甚至會引起法律的糾紛。最典型的例子就是證券交易系統，如果在一個行情來臨的時候，由於交易量的猛增，造成資料庫系統的處理能力不足，導致資料庫系統崩潰，將會給證券公司和股民造成巨大的損失。在我國計算機應用的早期，由於計算機系統還不是企業運營必要的成分，人們對資料庫的重要性認識不足，而且為了經費上的節約常常採用一些低層次的數據管理軟體，如dBASE等，或者盜版的軟體。但是，隨著信息化進程的深化，計算機系統越來越成為企業運營的不可缺少的部分，這時，資料庫系統的穩定和高效是必要的條件。在互聯網環境下還要考慮支持幾千或上萬個用戶同時存取和7x24小時不間斷運行的要求，提供聯機數據備份、容錯、容災以及信息安全措施等。
事實上，資料庫系統的穩定和高效也是技術上長久不衰的追求。此外，從企業信息系統發展的角度上看，一個系統的可擴展能力也是非常重要的。由於業務的擴大，原來的系統規模和能力已經不再適應新的要求的時候，不是重新更換更高檔次的機器，而是在原有的基礎上增加新的設備，如處理器、存儲器等，從而達到分散負載的目的。數據的安全性是另一個重要的課題，普通的基於授權的機制已經不能滿足許多應用的要求，新的基於角色的授權機制以及一些安全功能要素，如存儲隱通道分析、標記、加密、推理控制等，在一些應用中成為切切實實的需要。
「互聯」 指資料庫系統要支持互聯網環境下的應用, 要支持信息系統間「互聯互訪」，要實現不同資料庫間的數據交換和共享，要處理以XML類型的數據為代表的網上數據，甚至要考慮無線通訊發展帶來的革命性的變化。與傳統的資料庫相比，互聯網環境下的資料庫系統要具備處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，要提供對長事務的有效支持，要提供對XML類型數據的快速存取的有效支持。
「協同」 面向行業應用領域要求，在DBMS核心基礎上，開發豐富的資料庫套件及應用構件，通過與製造業信息化、電子政務等領域應用套件捆綁，形成以DBMS為核心的面向行業的應用軟體產品家族。滿足應用需求，協同發展資料庫套件與應用構件，已成為當今資料庫技術與產品發展的新趨勢。規劃中的Oracle 11i的主要擴展方面據稱主要也是各種面向應用套件的支持。
⑩ 大數據打開存儲市場新空間
大數據打開存儲市場新空間
以大數據在全球的發展狀態來看，可謂是風聲水起，中國大數據發展的步伐也越來越快。雖然目前中國大數據市場還處在初級階段，但發展迅猛，應用極其廣泛，不管是雲計算、物聯網、智慧城市還是移動互聯都要與大數據攜手並進。
都說未來是數據為王的時代，大數據應用將會越來越廣泛的落地在各個領域，大數據絕對是企業未來實現業務突破的重點。那麼，到底大數據和存儲有什麼樣的關系呢？
三大點囊括大數據需求
大數據就是大量的數據，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨。那麼，大數據到底有多大？有資料顯示，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD;發出的郵件有2940億封之多；發出的社區帖子達200萬個；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍……
事實上，大數據不僅是大，它的復雜性對於各行各業的企業而言都是一個頭疼的問題。因為客戶無法在一定時間內使用傳統資料庫軟體工具對大數據內容進行抓取、管理和處理的數據集。幾乎所有的企業都會關注在處理有意義的大數據之上。談到這一點就一定要結合中國的大數據特點來看，正是因為這些特點促成了今天中國的行業客戶面對大數據應用時的需求在一定程度上存在的共性。簡而言之可以歸結為以下三點：
首先，數據體量大，這些大型的數據集有可能會達到PB規模。 說到這個數據量級，人們首先會聯想到學數字圖書館，高校數字圖書館或是國家數字圖書館可以說是開啟了大數據時代PB級數據管理的一個典型案例。這要求信息基礎架構平台能夠動態地支持多重數據，滿足人們對數字的不同性能要求、不同的容量要求，並且隨時能夠改變；需要有效地管理共享資源，存儲資源按需分配，同時通過配額管理功能，以提高利用率。
其次，數據類別繁瑣，囊括了半結構化和非結構化數據，從而促使客戶需要藉助智能工具，實現對所有類型數據的索引、搜索和發掘。最後，所有的這些大數據應用的需求，都能夠為企業帶來價值。雖然很多企業都擁有可用的、高質量的海量數據，但如何保護這些海量、非結構化的用戶數據，並時時進行信息挖掘，給未來教育帶來更大的可能，則對行業技術研究者的想像力提出了挑戰。另一方面，數據是各個行業經營、管理和決策的重要基礎，數據綜合利用是近年來也是各行各業信息化建設的核心。使企業持續發展的數據業務建設提速，給各行業運營中心對數據進行集中處理提出了更高的要求，這也成為行業客戶發展規劃中的重要內容。
最後，安全性，自2005年，美國銀行加密的磁帶丟失，造成了大量客戶資料泄露，從此以後，數據存儲的安全性就一直受到人們的關注。隨著雲計算和大數據技術落地，大數據信息存儲的安全性又一次被重視，各行各業客戶同樣面臨著數據時代的挑戰。
存儲應對大數據多樣需求
綜上所述，各行各業對於大數據應用的需求、性能的關注、可靠性的要求，同時也是企業需要滿足自身對於業務系統的需求，而基於存儲對大數據的可管理性、高性能、容災保護、資源整合和總體成本等方面的性能，幾乎囊括了滿足大數據多樣需求的可能。
今天，隨著「互聯網+」時代的進程加速，信息化建設突飛猛進，數據信息量的快速增長的大數據時代，處理大數據的真諦就是利用存儲在海量數據中淘金的過程。
那麼，存儲是如何應對數據需求增長的呢？
存儲適用於各行的數據靈活方案
結合整個行業來看，存儲能夠幫助客戶應對在醫療、生命科學、能源研究、社會基礎設施等各領域的諸多挑戰和需求。
首先，針對大數據的容量需求，利用針對結構化數據的虛擬存儲平台是大數據處理的一個很好方案。可實現將其全部虛擬化，並將同一類型的硬碟（如SSD、SAS、SATA）重新「捆綁」在一起。針對結構化數據的存取動態分層技術。一定要「快」。可以根據數據被調用的頻率，自動將常用的數據搬到最高層，提高效率。
其次，針對大數據最於難應對的非結構化數據，數據存儲介質，大致經歷幾個階段：較早以前是用光碟刻錄數據，這種方式費時費力。[大數據魔方]後來，改用磁帶庫，成本低，存取也很快。如果磁帶在磁帶庫中，每分鍾可調取幾百 M 數據，如果不在磁帶庫中，就要先找到磁帶。但是今天，這些方案都不能滿足客戶業務的即時性和連續性需求。
最後，所有的大數據方案都是為了給客戶帶來大價值。雖然擁有龐大的數據，但是躺在那裡睡覺的數據是沒有任何價值的，只有盤活這些數據，才能體現出數據資產的價值。只有可利用的解決方案，才能充分發掘數據資產的價值。
目前，雖然中國大數據市場還處在初級階段，但增速非常迅猛，應用也極其廣泛，不管是雲計算、物聯網、智慧城市還是移動互聯都要與大數據扯上關系。未來是數據為王的時代，大數據應用將會越來越廣泛的落地在各個領域，而存儲絕對是企業未來應用大數據實現業務突破的重要媒介。