吴朱华：在我眼中的大数据时代

　　2013年4月26日-27日，由传媒集团旗下WOT（World Of Tech）品牌主办的2013大数据全球技术峰会在北京富力万丽酒店召开。本次峰会将围绕大数据基础架构与上层应用的生态系统，解决大规模数据引发的问题，探索大数据基础的解决方案，激发数据挖掘带来的竞争力，让数据发出声音。作为本次峰会的主办方，将全程视频、图文直播报道这场数据的盛宴，更多内容请点击专题：2013大数据全球技术峰会。

2013大数据全球技术峰会专题

来自麦肯锡报告，未来十年里数据和内容将增长44倍，并且这些数据有无法估量的价值。

对于传统行业来说，大数据的冲击来自三个方面，数据终端数据量的增长，例如智能电网和物联网；数据维度的变化，例如消费行为与社交网络的关联；商业模式的变化：例如从产品消费到信用营销，从经验和直觉决策到数据智能决策，三个因素组织在一起，使大数据发生了几何数的增长。

大数据阶段

***阶段：自身业务需求产生大量数据，利用这些数据通过深入认证，优化相关业务。

第二阶段：搜集与目标业务直接或间接关联的大量异质数据，建立复杂的分析和预测模型，产生针对目标业务的输出。这个阶段国外比较普遍，但在国内还依然很少。

第三阶段：随着整体数据相关的法律不断补充，以及技术不断成熟，形成一个完善的数据生态，包括数据市场，数据运营商和数据商店等。

从技术角度而言，趋势是更实时，越快越好，更全面数据分析需求，包括SQL、挖掘算法，以及以Deep Learning为代表的机器学习技术。

大数据实时分析的目的

实时决策能力；提高业务效率；快速智能发现新观点和商业机会；提供业务产出；提升IT效率；

大数据实时分析所需的技术支撑

大数据秒级，甚至毫秒级的处理；上千人的并发访问；支持SQL标准，特别是OLAP相关的语句；数据安全和集群的稳定型。

大数据实时分析的技术选型

Hadoop系列：Hive，Impala；

NoSQL系列：MongoDB,HBase；

传统关系型数据库：Oracle，DB2，MySQL；

传统列式数据库：Infobright，Monet DB。

在介绍一下YunTable

YunTable是在从分布式数据库的基础上发展而来，同时加入一些NoSQL的基因的新一代大数据实时分析数据库，并且支持内存计算，比较接近SAP HANA。

YunTable核心特性

大数据，秒级内存计算；采用廉价的x86硬件；自动线性动态扩展至数百台集群；每秒GB级别吞吐量，PB级别存储量；SQL92特性覆盖，并提供多平台的SQL驱动，还支持R。

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