图像 图像 加利福尼亚州的渡槽建于 1950 年代，堪称工程奇迹，可将水从加利福尼亚北部山脉输送到干渴的沿海社区。但面对可能持续的干旱，加利福尼亚的渡槽运行能力不足，因为没有足够的水源。就大数据而言，您的组织中可能会发生恰恰相反的情况——大数据过多，泛滥成河，造成严重破坏。而且情况只会越来越糟。 加州渡槽是一件美丽的事情。如大西洋杂志文章所述； “河流、支流和运河网络将来自塞拉山脉积雪的径流输送到圣华金三角洲南端的大型水泵。” 从那里，这些液压泵通过一条四十四英里的渡槽将水推到加利福尼亚州的城市，该渡槽横穿该州并排入当地的各个水库。 更多阅读 图像 可能阻碍大数据投资回报率的 4 大业务风险 要避免的 3 个大数据坑洞 云相同性是否会危及竞争优势？ 浪费口气：单靠数据无法令人信服 更少的教条等于更好的决策 您的组织中可能有类似于大数据渡槽的东西。
例如源系统以各种格
式启动数据，这些数据可能会经过一些精炼过程并最终以关系格式结束。多余的数字废气可能会保存在现场或远程位置的压缩存储中。这是一个持续的过程，数据在整个组织中不断地被摄取、存储、移动、处理、监控和分析。 但是对于大数据来说，有太多的数据会以你的方式出现。作者 James Gleick是这样描述的；“人类生产和消费的信息曾经消失——这是常态，默认情况。风景，声音，歌曲，口语都消失了。现在预 数据库 期发生了逆转。一切都可以被记录和保存，至少有可能：每一次音乐表演；商店、电梯或城市街道中的每一起犯罪；最远海岸的每一次火山爆发或海啸。” 简而言之，可以记录的所有内容都是公平的游戏，并且很可能位于世界某个地方的服务器上。 因此，如果不在功能和一致性方面进行认真升级，就 IT 架构而言，我们将无法处理涌入的大量数据洪流。 IT 架构本质上可以被认为是从上面看的视图，或者是各种结构和组件以及它们如何协同工作的蓝图。
在这种情况下我们关
心业务、信息、应用程序和系统的总体蓝图今天是什么样子，以及它需要什么样子才能满足未来的业务需求。 我们需要重新思考我们的大数据架构方法。可以肯定的是，一些公司（可能占 10%）永远不需要利用多结构数据类型。他们可能永远不需要涉足或实施开源技术。为这些类型的公司推荐某种“大数 手机号码列表 据”架构会适得其反。 然而，另外 90% 的公司正在觉醒并意识到今天的 IT 架构和基础设施将无法满足他们未来的需求。这些公司迫切需要评估他们的当前状况和未来的业务需求，然后设计一个架构来提供来自所有数据类型的洞察力，而不仅仅是那些恰好适合关系行和/或列的数据类型。 在可预见的未来，大数据的冲击将持续下去，而且只会随着数据呈指数级增长而变得更加猛烈。但这就是挑战：人类的思维倾向于线性思考——我们根本不知道如何计划，更不用说利用这种指数级的数据增长了。
