如果大數據不加以管理，其將變成累贅。那些企業愿意每天通過他們的網絡去獲取、分析、存儲巨量的信息流，幸運的是，他們能從這里面獲得獨特的見解和可重復的模式。雖然大數據工具仍然處于起步階段，預計這個行業將在未來幾年大幅增長，公司乘他們的大數據還沒有發展到不可管理的階段開始投資，他們將獲得長期回報。
以下是關于什么是大數據經常被問到問題，它為什么是一個問題，以及如何使它成為是一個資源。
什么是大數據？
大數據是一個公司累積的大量并且在高速增長的結構化和非結構化的信息。大數據可以是有價值的資源或成為昂貴的問題，這取決于它是如何被管理的。如果用于分析，大數據提供業務趨勢和模式洞察。然而，如果無人看管，它將浪費昂貴的存儲，并且要查找特定的信息，將變得異常困難，這可能會在審核事件中相當重要。
什么是大數據相關的主要挑戰？
SearchSOA網站編輯Maxine Giza,在她關于大數據問題和解決方案的文章中提到，大數據的主要挑戰有3個V:數量（volume），速度（velocity）和種類（variety）。數量是需要管理，分析，存儲和保護的巨量信息。速度是指數據流必須高速采集并且處理。種類是指許多不同類型的數據在已經相當艱巨的任務上進一步增加復雜性。
如何緩解這些挑戰？
使用像Hadoop這類的大數據工具是管理大量數據的一種方式。Hadoop是一個支持海量數據集和數據傳輸的開源編程框架。它的流媒體技術能夠以它流入的速度捕獲和存儲信息。設計模式是另一種幫助減少一些與大數據相關復雜度的方式。他們提供模板解決方案，用于解決大數據管理中反復出現的問題。采用多種目標導向的設計模式，開發人員可以混搭半結構化數據，發現事件序列信號，實時響應信號模式并匹配基于云計算的數據服務。
大數據將如何影響各行業？
據Gartner公司研究，大數據技術將在未來幾年急速發展。 Gartner研究預測，到2015年，大數據計劃將創造440萬的IT工作崗位。即使是現在，Gartner調查發現，500 個IT管理人員中的40%投資或將投資于大數據技術。
在開發大數據應用程序時我應該用SOA還是REST?
這對于架構師在構建大數據應用的時候，是一個非常重要的考慮因素。大數據工具通常有RESTful和SOA相結合的應用程序編程接口（API）。這使得了解對于應用來說哪一個最適合變得更加困難。在Tom Nolle的大數據應用文章中，建議架構師在使用大數據做具體分析的場景中利用SOA.對于應用程序來說，大數據作為一個資源集合，但不打算利用高層次的服務，那么基于REST的接口是比較合適的。安全性也是一個考慮因素。 SOA安全性可以集成到應用程序的訪問控制和用戶目錄。在表述性狀態轉移，REST,另一方面，安全性將需要外部訪問。
是否有一個特定的技能組合是大數據管理所必須的？
因為大數據繼續呈現增長勢頭， 所以對新興角色數據科學家的需求很可能會越來越多。會這樣難度技術的人才很難找，因為它需要新的技術，比如Hadoop和Cassandra,熟悉數據所在領域，并且擁有創造性分析和解決問題的能力。
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本文標題：大數據工具之如何提升洞察力及風險控制
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