如何正确建立大数据结构？

大数据各行各业的企业都提供了潜力。正确使用这些大数据信息可能将增加商业价值，帮助您的企业从市场竞争中脱颖而出。如下是几个企业成功应用大数据的案例： 大数据的例子 汽车制造商已经开始使用大数据来了解汽车何时需要返回到车库进行维修。使用汽车发动机的数百个传感器，可以为汽车制造商发送实时的数据信息，这使得制造商甚至比驾驶汽车的司机还要提前知道汽车何时会出现故障。卡车制造商开始使用大数据，基于实时交通条件和客户的需求来改进他们的路由，从而节约燃料和时间。 零售业也开始越来越多的使用大数据，鉴于越来越多的产品均有一个RFID标签能帮助零售商跟踪产品，知道很少某种产品库存缺货，并及时向供货商订购新产品。沃尔玛便是这正确利用大数据这方面的一个很好的例子。当零售商开始识别他们的客户时，就能够更好地建立商店，更好的满足客户的需求。 当然，上述这些只是几个浅显的例子，大数据的可能性几乎是无止境的。不久的将来，我们将讨论在大数据平台上的最佳实践。知道大数据能够提供商业价值是一回事；而企业要知道如何创建正确的架构则又是另一回事了。 大数据结构 大数据有三个特征，使得大数据不同于现有的数据仓库和商业智能。大数据的这三大特点是： 数据量庞大：大数据的数据量相当庞大，更多的时候大数据的数据量可以达到比数TB到PB级字节。 高速度传递：所有这些TB和PB字节的数据能够实时交付，数据仓库每天都需要应付如此高速的数据流。

首先你要看发展前景，固定一个发展环境，找到一个短期合理目标，努力奋斗。当然如果在做大数据平台之前发现社会之需，资源丰富的领域那是再好不过了。适当做些市场调查，看看市场前景，是否真的具有开发可行的价值，然后进一步分析如果去做，风险的大小，可利用的价值，客观的回馈率等。再统筹综合考量当下自己的基础，有句话说得好，经济基础决定上层建筑。

调研数据结构化需求，根据你们单位的需求你们要的最主要最原始的跟踪单位是什么，这些数据要什么样的结构。比如跟踪单位是客户，要的是消费信息，地理信息，偏好信息，社会属性等。

而对产品的定义，往往都是需求决定的，所以先问问自己或者领导们，为什么我们要做大数据平台？确定有这个必要么？你们真的需要一个完整的大数据平台，还是只需要一个能够方便进行并行计算的系统？这一步的定位直接影响到后续工作的展开以及各种成本（人力、资金、时间），也关系到开展难度及最终收益。

做技术，尤其是没有太多经验从零开始做的时候，经常会为了做技术而做技术，这实际上是不可取的，所以勤智数码大数据工程师的建议是，这一步请千万不要任性。

大数据各行各业的企业都提供了潜力。正确使用这些大数据信息可能将增加商业价值，帮助您的企业从市场竞争中脱颖而出。如下是几个企业成功应用大数据的案例：
大数据的例子
汽车制造商已经开始使用大数据来了解汽车何时需要返回到车库进行维修。使用汽车发动机的数百个传感器，可以为汽车制造商发送实时的数据信息，这使得制造商甚至比驾驶汽车的司机还要提前知道汽车何时会出现故障。卡车制造商开始使用大数据，基于实时交通条件和客户的需求来改进他们的路由，从而节约燃料和时间。

零售业也开始越来越多的使用大数据，鉴于越来越多的产品均有一个RFID标签能帮助零售商跟踪产品，知道很少某种产品库存缺货，并及时向供货商订购新产品。沃尔玛便是这正确利用大数据这方面的一个很好的例子。当零售商开始识别他们的客户时，就能够更好地建立商店，更好的满足客户的需求。

当然，上述这些只是几个浅显的例子，大数据的可能性几乎是无止境的。不久的将来，我们将讨论在大数据平台上的最佳实践。知道大数据能够提供商业价值是一回事；而企业要知道如何创建正确的架构则又是另一回事了。
大数据结构 大数据有三个特征，使得大数据不同于现有的数据仓库和商业智能。大数据的这三大特点是：
数据量庞大：大数据的数据量相当庞大，更多的时候大数据的数据量可以达到比数TB到PB级字节。
高速度传递：所有这些TB和PB字节的数据能够实时交付，数据仓库每天都需要应付如此高速的数据流。