在容灾和运维方面，XSKY已经非常成熟数据Solution方案。容灾措施有很多，包括EC(纠删码)、主动和被动、多站点、数据分层等。数据防护措施，这在其他同级别产品中很少见。而且是图形化操作界面，自动检测硬盘和网络亚健康，有效降低运维成本。为了有效地减少和抵御自然或其他突发灾难对企业生存和发展造成的损害，业界一度要求区分业务连续性和灾难恢复。但随着技术的发展和研究的深入，这两个概念逐渐融合，相关措施一般统一为BusinessContinuityPlan (BCP)，在国内习惯性地称为“灾难恢复计划”。
4、大 数据解决 方案能解决什么问题您好，很高兴回答您的问题:是商业智能吗？商业智能可以解决数据分散的问题，各业务系统难以独立建立联系，为企业的规模决策提供了数据的依据，减少了盲目性，显得“智能”。商业智能在企业中的作用主要在于公司内的员工在需要的时候可以方便快捷的获取数据，并基于数据做出决策，合理的推动公司的发展。这方面你可以搜索一些案例，很多BI产品中都有，比如FineBI官网或者一些BBS博客。
浪费资源，其实“大数据”的概念就是整合资源，集中数据。让我给你举几个例子。在零售行业，数据就是找出全国各地零售店卖的好产品的销量、销售时间和-1，然后通过查看所有产品的数据来选择最佳的捆绑或促销方式。在政府行业的应用是智慧城市。以智慧城市中的智慧交通为例。你等1路车等了30分钟，到的时候车已经满了。你可能要等几辆车才能上车。如果分析和挖掘这个数据，当天可以紧急多派车。
5、华为大 数据解决 方案是什么?现在很多公司都在扩张数据，不仅仅是华为。比如北京开云联合信息技术有限公司数据Solution方案就是根据你需要的行业定制的。医科大学数据Solution方案:功能列表:(1)医方分析与改进。通过对历史处方的分析和挖掘，为医生改进医疗处方，提高治疗效果提供参考；(2)重大疾病饮食推荐制度。对于重大疾病，一般需要调整饮食辅助治疗，根据患者的疾病类型和治疗阶段，为患者推荐更适合的饮食建议。(3)以药品供求为导向的推送系统。
6、怎么做大 数据风控 方案一般分为两部分:征信数据挖掘与风控运营:征信数据挖掘:海量互联网数据风控相关数据电商网站。信用卡网站大数据:我爱卡，银率卡等。社交网站数据:新浪微博、腾讯微信等。小贷网站大数据:人人贷、信用宝等。支付网站大数据:易宝、财付通等。生活服务类网站大数据:平安一账通等...在加工数据之前，了解业务和数据是非常重要的，这决定了选择哪个数据原料/。
例如，通过分析网络行为痕迹可以识别虚假的贷款申请人信息，而真实的互联网用户总会在网上留下线索。对征信有用的数据的时效性也很关键，是征信行业普遍公认的有效动态。数据通常是从现在往后推24个月。通过获取Da 数据的多渠道原始资料，经过数学运算和统计模型分析，对借款人的信用风险进行评估。国内典型的企业是神州融达数据风控平台。
7、大 数据量存储的 方案用SQL设置数组即可。Hadoop什么是大数据存储？首先我们要知道Da 数据和其他类型数据的区别以及相关技术(主要是分析应用)。Large 数据本身意味着大量的数据需要通过标准存储技术进行处理。Big 数据可能由TB级(甚至PB级)信息组成，既包括结构化的数据(库、日志、SQL等。)和非结构化数据(社交媒体帖子、传感器等。
由于这些数据缺乏一致性，标准的处理和存储技术无所适从，运营费用和庞大的数据使得我们很难使用传统的服务器和SAN方式对其进行有效的处理。换句话说，Big 数据需要一种不同的方法:自己的平台，这就是Hadoop可以派上用场的地方，Hadoop是一个开源的分布式计算平台，提供了一种搭建平台的方法。该平台由标准化硬件(服务器和内部服务器存储)组成，并形成能够并行处理大型数据请求的集群。
