❶ 有适合中小企业数据存储管理的一体机吗
备份一体机，是比较传统的数据备份方式，云备份是近年来兴起的数据备份方式，一个代表传统技术，一个是大数据时代的趋势。
价格方面，备份一体机，国内有爱数、浪擎这些，国外的就是塞门铁克，惠普、CommVault 这些，一套设备下来都是要几十万，国内要稍微便宜一点，但是也是要十万 。云备份国外有亚势备份，国内有多备份， 对比起来成本就会低很多，价格方面一般几万能搞定。有些微型企业数据量没那么大的，花费会更少。云备份这方面会灵活很多，对于一些中小企业来说用备份一体机，会有点资源浪费的感觉。
功能方面，备份一体机能实现数据的 实时备份、定时备份、数据存储、灾难时业务接管、
数据容错等功能。这些功能现在的云备份产品也能做到，不过，对比备份一体机在发生灾难之后，立马业务接管，云备份貌似还做不到这么快的速度。部分云备份产品会把备份在云端的同时，也会备份到本地，这样在数据发生故障的时候，也可以很快就恢复数据。另外就算本地数据除了问题，丢失了，云端还存有一份，所以云备份数据几乎是没有可能丢失的。
总的来说，备份一体机功能会更齐全，但是价格昂贵；云备份，虽然还达不到备份一体机的全面和恢复速度，但是灵活性更强，性价比很高了。对于中小企业来说，其实是更加适合的。
❷ 宝德科技李瑞杰的宝德大数据一体机怎么样
产品不错的，宝德老板李瑞杰在服务器行业做了好多年，是老牌企业了。宝德主要是服务器和PC整机研发、生产、销售和为客户提供云计算综合解决方案等业务，为互联网、教育、广电、电信、交通、电力等行业提供IT产品和服务。宝德服务器市场占有率连续多年稳居国内前五和全球前九。宝德重视研发与创新，拥有从板卡到整机系统的完全自主研发和灵活定制能力，开发了多系列产品。随着云计算、大数据、人工智能和边缘计算等科学技术的融合发展，宝德自主开发了“宝德云”，发布了大数据一体机，推出了人工智能（AI）服务器，包含AI加速计算服务器和AI推理服务器两条产品线，并打造了边缘计算产品线。 宝德引领服务器技术发展方向，是业内最早从事自主安全产品研发的厂商，早在十几年前就自主开发了操作系统——宝德红星OS，注册“宝德自强”品牌，与鲲鹏、飞腾、龙芯、申威和兆芯为代表的“中国芯”的合作已经取得了一定的成果，构建了包括自强服务器、自强台式机、自强存储设备、自强网络安全产品和自强云系统等完整的国产化设备和解决方案，在独到的加固、保密和安全等产品技术领域有深厚的积累。
❸ 可以应对多种备份场景的统一备份一体机推荐一个
TStor 是腾讯云面向混合云场景打造的存储一体机产品系列。继年初公布对象存储一体机之后，该产品系列再添新成员：TStor B2000，是面向混合云备份场景的一体机产品。
依据权威咨询机构 IDC 和 Gartner 的预测，将来大部分企业的 IT 基础设施将基于混合云架构来构建，企业的利用和数据在云上云下同时存在，数据管理、数据保护和容灾更为简单，因而对数据保护产品提出了新的要求：
兼容公有云和私有云环境，做到云上云下灾备对立治理
具备高可扩展性，应答数据的海量增长
安全可靠，保证数据的安全性和备份业务的连续性
TStor B2000备份一体机，是一款基于混合云架构打造的，安全可靠、云边协同、开箱即用的数据保护平台。作为企业级数据安全爱护治理平台，反对对业务零碎的定时和实时备份、异地容灾、间断数据保护等性能，实用于操作系统、数据库、文件、虚拟机、云平台等利用，无效实现对业务零碎的全方位爱护。该产品的架构如下图所示：
性能个性
TStor B2000备份一体机的性能个性异样丰盛，能够笼罩各类企业应用备份需要：
多场景：面向传统数据中心、云计算、大数据三大场景，笼罩操作系统、数据库、文件、虚拟机、云平台等利用；
全方位：提供全生命周期的数据保护计划；
精细化：MySQL 数据库的热备份、Informix 数据库的热备份、Exchange 单邮件复原、Oracle事务级精准的复原和撤销等；
高效化：间断日志备份，RPO 趋近于0，根本不占用业务系统资源，帮忙用户实现更高效的数据保护。另外联合高效数据压缩和重删技术，极大地节俭了备份数据传输和存储老本；
除了丰盛的备份性能外，TStor B2000备份一体机还提供了弱小的云边协同性能，实用于公有云、私有云与混合云等多种企业IT架构，一套备份零碎即可同时治理云上云下的数据。
利用场景
TStor B2000反对如下场景：
本地备份：将本地业务数据备份至备份一体机，是典型的传统IT架构下的备份场景。
备份上云：本地业务的利用数据备份上云，实现数据异地备份及归档。
云上备份：应用备份一体机将私有云上的业务数据备份至云存储。
本地复原：将备份一体机或者云存储中的数据恢复至本地。
云上复原：本地数据中心故障后，应用云上资源搭建业务零碎并复原数据。
一个典型的混合云场景下的备份计划，就是上述5种场景的组合，既有本地业务数据的备份与复原，也有云上业务的备份与复原，同时数据能够在云上云下流动，其架构如下图所示：
为了最大水平保障备份数据的可靠性和备份业务的可用性，TStor B2000反对集群部署模式，由多个节点协同工作，数据跨节点冗余散布。在多个节点同时故障的状况下，备份数据仍然不会失落。另外，备份软件应用双机主备模式部署，主节点故障后，备节点主动拉起，接管主节点的备份业务，持续对外提供备份服务，保障了备份业务的连续性。
各型号比照
目前，TStor B2000备份一体机应用软硬一体的形式交付，开箱即用，提供图形化界面方便管理。产品有四种规格，分为单机版与集群版。单机版实用于中小规模的备份场景，性价比高。集群版实用于中大规模场景，具备高性能、高牢靠、横向扩大的能力。四种型号的具体规格如下表所示：
在企业向混合云架构转型的过程中，TStor B2000备份一体机以其安全可靠的架构，丰盛全面的个性，简略易用的设计，以及混合云场景下弱小的云边协同的性能，成为企业建设灾备计划的最佳抉择。
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❹ 在项目数字化转型中使用较为普遍的软件定义存储一体机有吗，求推荐
随着国内企业数字化转型加速，企业纷纷上云，数据存储量呈爆发式增长。传统存储扩展性差、成本高等局限性愈发明显。软件定义存储（Software Defined Storage，以下简称SDS）以虚拟化方式将各种存储资源抽象化、进行池化整合，通过智能化管控软件实现存储资源的按需分配。软件定义存储重新定义了存储架构，以扩容便捷、成本较低等优势，成为存储领域的重要发展方向之一。
深圳市杉岩数据技术有限公司（以下简称“杉岩数据”或“杉岩”）是国内软件定义存储领域的领导者之一。IDC最新发布的《2019 Q4 中国SDS市场报告》中，杉岩数据在对象存储市场份额第三，占比16.3%；在块存储市场份额第四，占比6.9%。
杉岩数据成立于2014年9月，公司以新一代智能分布式存储技术为核心，致力于提供领先的面向不同业务环境的企业级存储方案，帮助用户轻松应对IT向云迁移的存储挑战，为大数据时代的商业决策提供智能存储，打造云计算、人工智能、物联网等领域的数据存储基石。
杉岩数据致力于帮助用户应对数据存储量、访问量以及数据管理复杂度，帮助用户建立以存储虚拟化和计算虚拟化为核心的云计算基础设施环境，并逐步提供数据处理、挖掘、智能分析等方面的大数据专业系统和服务。
2020年7月8日，公司宣布获得B+轮1.5亿元最新融资，本轮融资由大型央企中远海运领投，襄禾资本、无锡金投跟投。借助本轮融资，公司将围绕数据存储、数据管理、数据价值的客户价值模型，持续加大产品关键技术的研发投入、垂直领域的市场拓展、人才引入以及产业生态链的建设，为用户的数字化转型提供全面赋能。
杉岩数据融资情况
访谈内容分享如下：
1
不只是存储优化
以数据为中心的客户价值金字塔模式
将智能存储的进阶赋能演绎到极致
融中研究：
“SandStone是一种橙红色石头，由沙粒经过多年不断沉积重新排列而成。SandStone 生动地诠释了‘分布式架构’的形成。”为什么用这个比喻来强调“分布式架构”？有什么特殊含义？
陈坚：
SandStone对我们确实意义深远。实际上，我们公司名称的来源与“Sand Stone”紧密相关。杉岩二字，来源于Sand的音译杉，以及Stone的意译岩。取名“SandStone”是因为我们做的是基于P2P的分布式存储架构，分布式存储的本质就是把分散的磁盘硬件聚合起来，形成一个很大的存储资源池。“SandStone”生动地诠释了“分布式架构’的形成，每个磁盘所在的服务器节点就像一粒沙子，通过杉岩数据的软件聚沙成石，形成一个稳定可靠的存储系统。
SandStone不仅代表了产品的特点，实际也代表了我们的文化、经营理念。从公司内部来看，每一个员工就像一粒沙子，大家团结奋斗、紧密协作，凝聚成一个有机整体，使得整个公司像石头一样坚不可摧；从外部合作伙伴的拓展来看，以杉岩为中心，将周围的合作伙伴聚在一起形成生态圈，每一个伙伴也是一粒沙子，通过不断吸纳聚合，构建稳定的生态圈。因此，SandStone所代表的团结奋斗与凝聚力内核，已内化成了公司企业文化的一部分；SandStone蕴含的分布式理念，也切合了公司与合作伙伴的生态建设理念。
融中研究：
杉岩是做存储的，为什么公司取名为杉岩数据而不是杉岩存储呢？智能存储与传统存储的主要区别是什么？杉岩的智能存储方案有什么特点？
陈坚：
之所以叫杉岩数据而不是杉岩存储，是因为我们带给客户的价值不只是存储的优化，而是以数据为中心的智能存储赋能，通过我们的存储系统，解决客户在AIoT、5G时代海量数据的存储、管理以及使用方面的问题。
针对智能存储，杉岩数据构建了一套以数据为中心的客户价值金字塔模型，最底座是存储，作为数据的抓手；中间层是数据的管理，作为内涵；最顶层为未来的智能化应用提供准备及服务，我把它叫做外延。
具体来说，第一层即数据存储的智能化。存储侧的智能，就是让客户使用更加简单。传统存储像烟囱，每一个业务系统配一套存储，客户的运维非常困难。分布式存储则是一个存储池，客户面向的是一套承载了不同应用数据的存储集群，孤立的烟囱不再存在。在存储集群里面的故障、性能、容量等告警，都是由存储系统内部智能化完成，同时还保障数据的可靠性、安全性以及访问性能。
第二层，数据管理的智能化。用户存数据后，要管数据。我认为数据是有生命力的，像人一样有从生到死的过程。医疗影像数据是一个典型的例子：病人拍完CT、X光产生的影像数据马上要被用于辅助医生寻找病症、病灶，这时数据是“热”的。这一次病好后，数据访问频率下降，“热”数据变为“温”数据。病人彻底康复后，数据变“冷”。对“热”数据，为了保证访问性能，相应的软硬件配置都非常高，价格也高。“冷”数据如果同“热”数据一样存储，性价比较低。医院一般将冷数据归档到公有云或蓝光等单位存储成本相对较低的存储介质中。这个例子正好反映了数据全生命周期的智能化管理。
在未来海量数据时代，数据的管理非常关键。除了数据全生命周期的管理，杉岩还能实现数据智能化的统一管理，包括：对客户的传统存储和杉岩的分布式存储的统一管理，保护客户对传统存储的原有投资；对公有云、私有云数据的统一管理，实现数据的自由流动；对边缘设备与中心设备数据的统一管理，实现数据的相互协同。
第三层，金字塔的顶端，是数据挖掘的智能化。数据被存储、管理，最终都是为了信息和价值的挖掘。目前越来越多的企业借助AI、机器学习、深度学习这些算法来使用和挖掘数据价值。杉岩的存储系统，包括我们的对象存储，都为海量数据的挖掘和使用去赋能。当然，杉岩不是要做AI，而是为智能化去赋能。这体现在两个方面，第一，我们的存储系统里面自带数据处理引擎，对业务需要使用的数据进行预先处理。第二，我们为AI的训练、数据清洗、数据的准备阶段提供了友好的统一管理、存储平台——数据处理引擎“AI in MOS”，还有面向需要对AI进行训练、学习、应用的公司提供的存储平台——“MOS for AI”。
融中研究：
杉岩在数据的存、管、挖各个层面的资源投入如何？杉岩在技术底层的优势有哪些？
陈坚：
在存、管、挖三个层面，杉岩起步聚焦于“存”，致力于为客户提供一个高可靠、高安全、高性能、高可扩展性的分布式存储系统，“存”也是目前投入最大的一块。在“存”方面，目前我们的核心竞争力主要体现在产品性能更高，可用性、可维性更强，特别是在数据的安全性方面，我们积累了很多经验。
在管方面，随着客户持续增加，杉岩面临的需求也不断增加，我们通过与客户的互动交流，了解客户实实在在的需求与痛点，并提出创新的解决方案。目前我们一些特有的产品功能已经落地了，这是很多企业包括一些大厂都不具备的，比如说我们对传统存储与分布式存储的统一管理、对数据的全生命周期管理等等。
最上层，未来数据的智能应用层面，在智能数据处理引擎“AI in MOS”产品上，我们也在加大投入，今年就会有实际的项目落地。
融中研究：
您刚才讲到，在数据挖掘上会加大投入，那么杉岩在这一块的发展目标如何？如何与数据挖掘专业公司竞争？
陈坚：
我先做一个澄清，杉岩的产品是有边界的，我们不会像大数据公司一样，比如也去做一个精准营销，我们是为精准营销赋能。像之前提到的数据处理，即使杉岩不做，这些公司还是要做的，杉岩其实是在帮这些公司做加速。另一方面，在赋能大数据挖掘的过程，杉岩主要针对非结构化数据赋能。以前的基于数据库的结构化数据，像BI、数据仓库，这类数据的挖掘已经有非常成熟的解决方案，杉岩的目标不在于此。我们强调对象存储就是因为对象存储是存储非结构化数据最佳的载体。我们通过对非结构化数据的AI挖掘、使用赋能实现差异化。
融中研究：
在当前软件定义存储，存在哪些技术局限，大概何时能够突破？杉岩在这块有哪些领先优势？
陈坚：
软件定义存储的概念相对于传统存储，其设计哲学和传统存储刚好相反。传统存储以硬件为核心，存储系统的数据可靠性高度依赖硬件架构的设计。软件定义存储，假设硬件是不可靠的或可靠性没那么高。
软件定义存储的性能更高、扩展性更强、更灵活。但任何一个架构、系统都会有自己的优缺点。软件定义存储在技术上的局限性：第一，难以将硬件的性能发挥到极致。第二，在存储集群大了以后，整个集群的管理、运维也是一个挑战。一般的企业没有专门的IT运维人员或运维水平有限，在海量数据时代，存储产品能不能让企业实现简单运维，也是一个挑战。
杉岩对传统存储和分布式存储都有很深入的理解，既有传统存储最核心的架构师和工程师，也有深耕分布式存储领域近10年的架构师。面对这些局限，杉岩也在做一些事情，比如在软硬结合方面，与硬件供应商一起做软硬垂直优化；在大规模集群存储系统的管理和运维上，借鉴一些AI的算法能力，让运维更加智能化、自动化。
2
立足场景寻找最佳匹配行业
以质量和服务构建客户信任
加速市场拓展
融中研究：
杉岩已服务10+行业的500+客户，从市场策略来看，杉岩数据在这些行业是齐头并进还是有所侧重？主要的优势行业有哪些？未来发展或者延伸的重点行业还有哪些？
陈坚：
存储系统作为一个标准化产品，没有太多的行业属性。但是软件定义存储有它的最佳应用场景。
杉岩数据依托场景构筑产品和解决方案，再通过最佳应用场景去寻找最佳匹配行业，进行市场开拓。例如，杉岩智慧视频云存储的解决方案，可以在安防、轨道交通、能源、电力、金融等等行业领域使用。另外，我们还推出了一个更加通用化、平台式的私有云产品，适用于金融、政府、教育、医疗等多个行业。
目前，杉岩市场突破的重点在于有大量场景和需求的政府、金融、教育、医疗、交通、能源、制造等行业。市场开拓方面，杉岩在大部分行业齐头并进，对小部分行业有所侧重，例如金融行业将是杉岩数据始终关注的重点行业。
作为存储厂商，杉岩产品的行业属性不强，但在产品智能化层面，实际上我们有一些场景化和行业属性的定制，但这种定制不是为某一客户定制，而是为一个行业定制，并且可以批量复制和推广。
融中研究：
杉岩数据如何切入客户，并获得客户的信任？在客户关系维护和服务方面，杉岩数据采取哪些措施？
陈坚：
从0到1的突破是非常难的。杉岩数据以产品为客户带来的价值来切入市场，早期的客户包括中国移动、中国电信、广发证券、深圳市供电局等。对TOB市场，标杆的意义重大。杉岩切入市场后，依托案例与标杆客户在同行业去推广复制。
杉岩数据依靠高质量的产品和切实的服务获取客户的信任。目前为止，我们存储了2500+PB的数据，从没丢失过数据，这一点让用户非常放心。服务，是创业公司最具竞争力的优势之一，而大厂流程非常复杂，对TO B客户服务的理念和经验也比较缺乏。杉岩与客户的运维人员紧密沟通，对他们进行多维培训赋能，客户能够亲身感受到杉岩对他们的重视。
3
疫情期间，驰援武汉
推出免费服务平台
苦练研发内功蓄势待发
融中研究：
此次疫情对杉岩数据带来什么影响？杉岩数据采取哪些行动？
陈坚：
这次新冠疫情对杉岩数据是一把双刃剑，但总体来说是利好的局面。一方面，疫情对公司短期的获客、工作开展产生了一定的冲击和影响；另一方面，疫情也让新一代信息技术的价值被充分认识，例如远程医疗、远程诊断等会涉及到大量的数据存储和应用，轨迹、跟踪、健康码等其实也都是基于数据的存储和使用。很多行业对于新一代信息技术的接受程度更高了，特别是政府的智慧城市、医疗领域的远程医疗、教育领域的远程教育发展等，带来的数据存储机会更多了。
作为一家创业公司，疫情期间，我们也秉承一贯的家国情怀和责任，进最大的努力为抗疫提供支持。2月份，我们给武汉大学人民医院捐献了一套分布式存储产品，助力提升医院的医疗质量和效率。同时，为了帮助用户解决疫情期间存储问题，我们推出了供用户免费使用的“统一存储平台软件SandStone USP”。
此外，我们在产品研发、市场开拓上没有丝毫懈怠。在产品研发端，我们借机苦练内功、打磨产品，为疫情过后的市场反弹做好准备；在市场开拓方面，我们的销售团队通过远程电话保持与客户、合作伙伴的紧密互动与沟通，努力介绍杉岩的产品方案和价值亮点，积极拓展新客户、挖掘老客户新需求等。
4
分布式存储市场将形成寡头垄断格局
杉岩将始终以差异化取胜
融中研究：
当前存储市场竞争格局怎么样？主要玩家类型有哪些？
陈坚：
从市场格局来说，存储行业技术门槛很高，需要大量的经验积累和打磨，大浪淘沙之后，最终玩家不会很多。在传统存储领域，全球TOP6的公司占据市场百分之八十几的份额。在分布式存储领域，经过五年多的发展，与杉岩数据同期创立的公司中，很多技术不成熟的公司已经慢慢被淘汰了。我相信经过震荡式的发展后，分布式存储的市场格局会趋于稳定，也会变成一个寡头垄断的格局，未来会有一家或几家来占领市场绝大部分的份额，杉岩肯定是其中之一。
从竞争来说，杉岩的优势还是产品。创业公司没有捷径可走，品牌、资金都比拼不过大厂，生存发展一定是靠差异化的竞争力。杉岩的差异化竞争优势主要体现在客户价值金字塔模型的“管”和“挖”，“存”大家都在做，如果这一层都做不好自然会被淘汰；“管”层面，大厂的产品很全，内部对于传统存储和分布式存储会有一些博弈和竞争，但对于垂直用户定制化以及工业化需求领域不一定愿意涉足，而杉岩独特的价值和优势正体现于此。数据智能层面，杉岩的价值和优势更加明显。杉岩的设备产品有一些特殊的功能，这是很多大厂不会去做的事情，他们提供的主要是面向全球市场的标准化产品，聚焦于存储产品的完善。杉岩则是针对垂直细分市场进行产品差异化。
在市场竞争格局中，同类创业公司竞争方面，从目前来说，2013到2015年成立的一批公司，现在的竞争格局越来越清晰了。当前，软件定义存储处于繁荣发展期，蛋糕还没有定型，在不断扩展、挖掘客户新场景、新需求的阶段，都在共同培育市场。所以，我们正在共创生态链，携手合作伙伴建设新型IT基础设施建设。
融中研究：
大型厂商加码存储，例如华为、华三等大厂也开始发力对象存储，对杉岩数据的发展会有冲击吗？杉岩数据如何平衡与基础设施合作伙伴华为的竞争与合作？
陈坚：
大厂确实在加大对存储领域的布局，但我们也看到一个趋势，大厂现在主要在公有云方面布局，而在私有云方面，可能更多的是以传统存储、分布存储的架构来拓展市场。与大厂的竞争要避免正面交锋，走差异化路线。比如在金融领域，杉岩在智能化数据处理方面独具特色，这是我们带给客户的独特价值。
❺ 谁能说说华为大数据一体机怎么样
在德国CeBIT（汉诺威消费电子、信息及通信博览会）上，华为发布了大数据一体机，为全球的客户提供更易部署和管理、更高性能和更低TCO的大数据解决方案，帮助客户加速数字化转型。
华为发布FusionCube大数据一体机
此次华为发布的FusionCube大数据一体机，使用了华为专门针对大数据应用优化的FPGA压缩技术，可以使数据的压缩速度从MB/s级别提升到GB/s级别，有效释放CPU，降低落盘IO。通过该技术，有效存储容量可提升250%，同时和传统压缩方案对比，可降低30%的CPU占用率，为客户带来更高价值。另外，华为服务器秉承开放、共赢的理念，与业界大数据软件提供商广泛开展合作，比如华为与Hortonworks建立了合作伙伴关系，加入了其MDS(Modern Data Solutions)伙伴关系项目，为双方更加紧密的合作奠定了基础。FusionCube大数据一体机将帮助客户在大数据应用上提供了一站式的解决方案。
华为IT服务器产品线总裁邱隆表示：“大数据快速的发展，能够给客户的数据带来快速增值变现，华为服务器将大数据定位为重要的战略方向，华为服务器在自身高质量、创新、高性价比的基础上，致力提供一个开放的计算平台，通过和业界主流大数据厂家合作，面向客户提供最佳性价比的大数据解决方案。华为服务器通过与Hortonworks建立伙伴关系，实现了在大数据领域的强强联合，将华为服务器硬件的优势和Hortonworks的大数据平台优势相结合，双方的客户将能从这次合作中受益。通过双方合作将给最终客户提供简单、高效、低TCO的大数据解决方案，帮助用户实现数据的价值。”
❻ 宝德李瑞杰公司的大数据一体机性能如何
宝德当家人李瑞杰在IT行业搞了二十多年，宝德在国产民族品牌里口碑不错的，性能稳定是宝德的产品特点。宝德李瑞杰重视研发与创新，宝德自主开发了“宝德云”，发布了大数据一体机，推出了人工智能（AI）服务器，包含AI加速计算服务器和AI推理服务器两条产品线，并为出色完成边缘计算工作负载量身打造了边缘计算产品线。。希望我的回答能给您带来帮助
❼ 在客户信息的大数据中还包含哪些内容
大数据的周期运转可以看出客户的喜爱，与常用软件。
从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：
一、大数据采集
大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。
数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。
文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。
二、大数据预处理
大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。
数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。
数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。
数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。
数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。
三、大数据存储
大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：
1、基于MPP架构的新型数据库集群
采用SharedNothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。
较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显着的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。
2、基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。
伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
3、大数据一体机
这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。
四、大数据分析挖掘
从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。
1、可视化分析
可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。
具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。
数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。
3、预测性分析
预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。
帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。
4、语义引擎
语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。
5、数据质量管理
指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
❽ 数据库一体机与大数据技术区别何在
数据库一体机与大数据技术区别何在
作为近期信息管理领域最为热门的两项技术，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，但软件体系有着本质的区别，这也导致了两者拥有不同的特征表现。
随着企业数据量的快速增长，以及用户对服务水平要求的不断提高，相当长的一段时间以来，传统关系数据库技术在生产实践中表现出明显的能力不足。如何以合理的成本获得海量数据的高可用性已经成为现代IT领域的重大挑战。为了应对这一挑战，近年来，IT市场中相继出现了许多新的技术手段，其中最为引人注目的便是由主流数据库厂商主导的数据库一体机（例如Oracle ExaData以及IBM Netezza等），以及以开源力量为主的大数据技术。
不过，虽然数据库一体机与大数据技术都是当今的热门话题，并都已经被广泛应用，但却有相当一部分用户仍然无法深入了解两者之间的本质区别与关系。同时，很多用户也在为如何在企业内部对这两者进行正确定位而感到困惑。为此，本文特别对数据库一体机（也可称新一代主流关系型数据库）和大数据技术（例如Hadoop，主要指MapRece与NoSQL）的相关技术特点进行对比。
硬件与软件
从本质上来讲，数据库一体机与大数据技术的硬件架构基本相同，同样是采用x86服务器集群的分布式并行模式，以应对大规模的数据与计算。但是，数据库一体机的卖家们通常会对其产品的硬件体系进行面向产品化的、系统性的整体调优，同时也会有各自的特色手段。比方说Oracle ExaData的Infiniband、Flash Cache，IBM Nettezza的FPGA（现场可编程逻辑门阵）等。[page] 数据库一体机与大数据技术最为核心的区别是在软件体系上。数据库一体机的核心是SQL体系，这不只是指SQL解析，更重要的是指包括SQL优化引擎、索引、锁、事务、日志、安全以及管理等在内的完整而庞大的技术体系。这一体系是成熟的、面向产品的。
大数据技术软件体系中的MapRece则提供了一个面向海量数据处理的分布式编程框架，使用者需要自行编制所需要的计算逻辑。MapRece对数据的读写是批量连续的，而不是随机的。而大数据技术的另一体系NoSQL则大都只是提供了海量数据的分布式存储，以及基于索引的快速读取机制，为使用者提供的大多是编程API（虽然也有类SQL的语言，但其本质并不是完整的SQL体系）。
由于SQL体系的复杂性与处理逻辑的整体关联性，导致数据库一体机在扩展性上远不及大数据技术体系，虽然前者已经在很大程度上改善了传统关系数据库垂直扩展的瓶颈。MapRece与NoSQL的单个集群往往可以扩展到数千个节点，而数据库一体机如果在硬件上扩展到这个规模，从软件上来讲，已经是没有意义的了。
特征与本质
基于软件体系的不同，导致了数据库一体机和大数据技术有着不同的特征表现。数据库一体机往往适合于存储关系复杂的数据模型（例如企业核心业务数据），并且需要限制为基于二维表的关系模型。同时，数据库一体机适合进行一致性与事务性要求高的计算，以及复杂的BI计算。
大数据技术则更适合于存储较简单的数据模型，并且可以不受模式的约束。因而其可存储管理的数据类型更加丰富。大数据技术还适合进行一致性与事务性要求不高的计算（主要是指NoSQL的查询操作），以及对超大规模海量数据的、批量的分布式并行计算（基于MapRece）。
需要注意的是，NoSQL数据库由于摆脱了繁琐的SQL体系约束，其查询与插入的效率比数据库一体机更高。大数据技术比数据库一体机所能处理的数据量也相对大些，这主要是因为其集群可以扩展得更大。
从本质上讲，MapRece是对海量数据分布式计算领域的一个重要创新，但也只是在适合于并行处理的大规模批量处理问题上更占优势，而对一些复杂操作，则不一定具有优势。NoSQL则可以看作是对传统关系数据库进行简化的结果。由于NoSQL数据库的设计思想只是提取出关系型数据库的索引机制，并加了上分布式存储，把SQL体系中那些对“某些特殊问题”而言并不需要的东西统统删去，由此实现了更优秀的效率、扩展性与灵活性。[page] 因此，我们可以明显地看到，在实践中，有很多问题（特别是流行的大数据问题），关系数据库中的许多设计并不需要，这才是NoSQL发展壮大的根本立足点。
关系与协作
通过前面的分析，我们不难得出这样的结论：大数据技术与数据库一体机应该是相辅相成，并非互相替代的。它们针对不同的应用场景设计，并相互补充与合作。具体来说，大数据技术可以实现：
■处理企业内海量的、模型简单、类型多样的非结构化与半结构化数据（例如社会化数据、各种日志甚至图片、视频等），其处理结果可以被直接使用；
■以上处理结果也同时可以被当成是新的输入存储到企业级数据仓库中，这时大数据机相当于是面向大数据源的、新的ETL（提取-转换-加载）手段；
■面向海量数据的、不太适合SQL的存储或计算。
而数据库一体机则应该还是作为企业数据仓库的主流技术，至少在很长一段时间内应该是这样。它负责存储与计算最主要的、有重大价值的企业关键业务数据。
现存的误区
有些人认为，虽然大数据技术的原始开源状态还不适合充当企业级数据仓库主平台的要求，但经过开发、补充，应该是可以的。其实这个观点没有错。但实际上，对开源的大数据技术进行补充开发，所要补充的正是大数据技术在原始设计上就去除了的、那些本属于关系型数据库体系的东西。
如果进行这样的补充开发，企业不仅会面临庞大的、难于估计的开发工作量，同时也难以像专业数据库厂商那样实现这些工作的理论化、产品化与体系化。虽然从纯技术的角度上讲，开发什么都有可能。但是如果企业真的准备这样做，是要开发另一个商业化的关系数据库吗？很明显，这违背了大数据技术的设计初衷。
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