大數(shù)據(jù)時代的到來，不僅意味著數(shù)據(jù)本身的快速增長，還意味著數(shù)據(jù)挖掘難度的巨大幅增加。
首先是數(shù)據(jù)規(guī)模爆炸式增長后，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模型的失效；其次數(shù)據(jù)類型成倍速增加后，多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)收集分析難度大大增加；再次是海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快速增長后，離散數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)難度的大幅提升。如何從海量數(shù)據(jù)中間找到關(guān)聯(lián)，并挖掘出信息價值，已成為企業(yè)贏得大數(shù)據(jù)時代機遇的必須面對的問題！
當今社會，企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展速度驚人，隨著市場競爭的加劇，企業(yè)對信息系統(tǒng)的響應(yīng)速度提出了更高的要求。為實現(xiàn)企業(yè)縮短響應(yīng)時間的目標，企業(yè)必須要在事件發(fā)生時作出實時的交易信息評估，基于實時數(shù)據(jù)進行動態(tài)的問題處理。相比傳統(tǒng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析需求，當前以社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘、用戶網(wǎng)絡(luò)行為挖掘、移動數(shù)據(jù)挖掘為代表的新型業(yè)務(wù)對大數(shù)據(jù)分析的實時性要求更加嚴格。傳統(tǒng)通過將大任務(wù)分隔成小任務(wù)，再分配到大量閑置計算資源中進行離線運算的方法已不能滿足當前企業(yè)需求。
云計算的網(wǎng)絡(luò)特性和在線特性使它成為解決實時大數(shù)據(jù)分析問題的理想選擇。不過基于云計算的實時大數(shù)據(jù)分析對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、存儲系統(tǒng)交互效率提出了更高的要求。
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