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Gartner、IBM和Teradata發(fā)布大數(shù)據(jù)報告

2012-10-31 10:11:28   作者:   來源:中國軟件網(wǎng)   評論:0  點(diǎn)擊:


  近期市場調(diào)研公司Gartner發(fā)布了一份關(guān)于企業(yè)在大數(shù)據(jù)方面的支出情況報告;IBM和牛津大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了一份大數(shù)據(jù)研究報告;Teradata宣布推出MPP技術(shù)和Hadoop的整合新設(shè)備。

  據(jù)外國媒體報道稱,本月將是一個大數(shù)據(jù)新聞的“循環(huán)月”,本周在紐約舉辦的“Strata + Hadoop World ”上將發(fā)布一系列公告,所以在前兩周就做了鋪墊。

  關(guān)于“支出”

   據(jù)技術(shù)研究和咨詢公司Gartner指出,大數(shù)據(jù)將帶動2012年全球280億美元的IT支出,2013年帶動的IT支出規(guī)?赏M(jìn)一步增至340億美元。 而到2016年全球在大數(shù)據(jù)方面的總花費(fèi)將達(dá)到2320億美元。

   Gartner還表示,到2020年,大數(shù)據(jù)將成為主流的嵌入式技術(shù),特性和功能會是非差異化,并被傳統(tǒng)企業(yè)供應(yīng)商視為常規(guī)產(chǎn)品的一部分。大數(shù)據(jù)在2020年前會再度成為“單純數(shù)據(jù)”,如果架構(gòu)主張、基礎(chǔ)設(shè)施和軟/硬件若無法適應(yīng)這一‘新標(biāo)準(zhǔn)’將遭淘汰。組織機(jī)構(gòu)如若抗拒這一改變會將面臨嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)沖擊。有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,此趨勢會促使企業(yè)的合并風(fēng)潮。

  關(guān)于大數(shù)據(jù)研究

   據(jù)IBM和牛津大學(xué)的研究包括:大數(shù)據(jù)的實(shí)際使用情況;創(chuàng)新型企業(yè)如何從不確定數(shù)據(jù)中提取有價值數(shù)據(jù),該報告最終被整理為一本20頁的出版物,其內(nèi)容還包含了在95個國家的1144業(yè)務(wù)和IT專業(yè)人士的調(diào)查結(jié)果。此外,它還涵蓋了大數(shù)據(jù)的定義;調(diào)查常見的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施;討論大數(shù)據(jù)的最高數(shù)據(jù)來源分析、功能和采用階段(連同他們的贊助商,數(shù)據(jù)可用性及障礙),并為如何采用及培養(yǎng)大數(shù)據(jù)提出了一系列建議。

  分析師分享了以下四個“有趣”的數(shù)據(jù):

  • 前四位的大數(shù)據(jù)來源包括:交易數(shù)據(jù)、記錄數(shù)據(jù)、“事件”和電子郵件;
  • 前五位的大數(shù)據(jù)能力包括:數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化,預(yù)測建模與數(shù)據(jù)“優(yōu)化”;
  • 只有6%的受訪者表示在“執(zhí)行”階段利用大數(shù)據(jù)(47%仍處于“探索”階段);
  • 63%的受訪者表示,使用大數(shù)據(jù)分析為他們提升了競爭優(yōu)勢;

  關(guān)于大數(shù)據(jù)設(shè)備

   Teradata在新的大數(shù)據(jù)設(shè)備產(chǎn)品發(fā)布前先公布了兩條消息:首先、該公司宣布其新的數(shù)據(jù)分析設(shè)備,新設(shè)備混合了Teradata的SQL-MapReduce技術(shù)。此外,Teradata將與Hortonworks合作,TeraData與Hortonworks的合作旨在幫助企業(yè)建立基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析環(huán)境。兩家公司將嘗試幫助企業(yè)利用Hadoop與現(xiàn)有的Teradata數(shù)據(jù)和Teradata Aster分析技術(shù)無縫結(jié)合。

  SQL/MapReduce(簡稱SQL/MR)是Aster Data的一個框架,支持當(dāng)前流行的Java和C預(yù)言,用戶可以將代碼安裝在nCluster中,可以在數(shù)據(jù)庫中由SQL調(diào)用,系統(tǒng)將自動并行執(zhí)行。

   Teradata認(rèn)為,當(dāng)前非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)增長更快,每天都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),分析的豐富程度也在增加。因此,大數(shù)據(jù)的分析,需要一個快速的、簡單的、scale-up的分析平臺。

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