什么是大数据管理

大数据管理需要分布式并行架构，将数据分散存储在多个服务器，以提高数据处理速度。这种架构使用相关框架，使处理能力对最终用户透明。

大数据管理能够快速将数据分类存储，减少开销时间，将重点从集中控制转移到共享模型。

大数据的生态系统包括数据分析技术、大数据技术以及数据可视化。

大数据存储库以各种形式存在，通常由具有特定需求的公司构建。自20世纪90年代以来，商业供应商一直在为大数据提供相关系统。

数据分析工具用于支持大数据的3V特性（卷、多样性和速度），通过提取、转换和加载数据到数据仓库实现。

首先，组织需要建立一个健全的数据架构，定义数据资产并为管理数据流创建蓝图，可能包括使用操作数据库、数据湖、数据仓库和服务器等。

接下来，需要进行数据建模，可视化不同数据类型之间的工作流和关系。这包括创建概念和逻辑数据模型，以便在所选技术的上下文中表示数据。

此外，组织还需要制定数据治理政策和程序，以管理数据安全性、完整性和负责任的数据利用。这将确定数据管理策略并决定数据访问权限。

大数据管理还需要工具和技术来执行关键功能，如数据集成、数据存储和数据分析。这些功能使组织能够收集、存储、处理和分析大量多样化的数据集，从而发现有价值的见解。

最后，组织需要逐步成熟，从预采用阶段到早期采用阶段，再到企业采用阶段，最终达到成熟/有远见的阶段，像精密机器一样执行大数据程序，拥有高度成熟的基础设施、成熟的大数据程序和治理策略。

在金融行业，大数据管理被用于加速处理和提供更好、更明智的投资决策、交易、投资组合管理、风险管理和其他金融应用。大数据分析还可用于实时分析，如跟踪股市变化、计算风险值，并根据股价波动自动重新平衡投资组合。另一个金融用例是检测信用卡交易欺诈。

在医疗保健领域，大数据分析被用于提供个性化医疗、临床风险干预和预测分析、减少浪费和医疗差异，以及自动报告患者数据。通过分析患者数据，医疗机构可以提高诊断和治疗的准确性。

大数据用于改善就业、经济生产力、安全、自然灾害和资源管理等关键发展领域的决策。

在商业运营中，大数据被用作帮助员工工作并简化信息技术（IT）的收集和分发的工具。这种大数据应用被称为IT运营分析（ITOA），允许IT部门预测和防止潜在问题。

在物联网（IoT）领域，车辆、工业设备和农业机械中的传感器将数据发送到流处理应用程序，该应用程序可监控性能、提前检测潜在缺陷，并自动下订单以防止设备停机。

随着数据量的指数级增长，组织需要能够高效处理海量数据并保持峰值响应时间的数据管理软件。如何有效捕获、存储和分析大量、多样和高速产生的数据，是大数据管理面临的一大挑战。

合规性法规、客户需求和业务需求不断变化，要求组织持续评估其数据管理基础设施。如何应对不断变化的需求，是大数据管理所面临的另一挑战。

如果缺乏确保数据质量的专业知识投入，大量多样的数据实际上可能会带来更多成本和风险而非价值。此外，来自社交媒体等数据源的数据可能无法代表整体人口，存在偏差问题。

组织往往缺乏所需的Hadoop和高级分析技能，在整个组织内推广大数据计划也面临挑战。由于数据规模庞大，调试和处理大数据也极其困难。

大数据中包含大量敏感数据，如基因组信息等，需要非常谨慎管理以防止滥用，数据隐私是大数据管理面临的重大挑战之一。

传统数据管理主要关注结构化数据，如数据库和数据仓库中的表格数据。而大数据管理需要处理海量的、复杂的、多样化的非结构化和半结构化数据，如社交媒体数据、传感器数据、网络日志等。大数据的"3V"特征（Volume、Variety、Velocity）给数据管理带来了巨大挑战。

传统数据管理侧重于数据质量、完整性和治理，主要用于度量和报告已知指标。而大数据管理的目标是发现隐藏的模式、关联和洞见，以支持决策。因此，大数据管理需要采用诸如预测建模、机器学习、自然语言处理等高级分析技术。

传统数据管理主要关注企业内部的结构化数据。而大数据管理往往需要整合各种外部非结构化数据源，如社交媒体、传感器数据和网络日志，以获得更全面的客户、运营和市场洞察。

大数据管理通常涉及从数据采集到洞见消费的完整数据流程，包括数据集成、存储和分析等环节。而传统数据管理可能更多关注批量处理和保持内部数据的时间点一致性。

大数据管理需要专门的大数据技术和工具，如Hadoop、Spark等，用于高效处理海量数据。而传统数据管理则主要依赖数据库和数据仓库技术。