Big 数据需要信息产业全产业链的支持，从底层芯片到基础软件再到应用分析软件。无论是新型计算平台、分布式计算架构，还是big 数据，在处理、分析和呈现上与国外差距较大，难以满足各行各业的应用需求。第四，数据资源建设和应用水平低。用户普遍不关注数据资源的构建，甚至有意识到数据的机构也只关注数据的简单存储，很少对后续的应用需求做处理和排序。
6、7个 因素决定大 数据的复杂性如何处理7 因素决定如何处理数据我们已经谈了很多关于复杂性数据以及它给你的商业智能带来的挑战和机遇，但是是什么让数据变得复杂呢？而你如何判断你公司目前的数据是“复杂的”还是在不久的将来会变得复杂？本文将解决这些问题。为什么这很重要？当你试图将数据转化为商业价值时，它的复杂程度大概会预示着你将面临的困难程度。数据的编制和分析通常比简单的数据更难，通常需要一套不同的BI工具来实现。
因此，通过了解您当前数据的复杂性及其未来的复杂性趋势，评估您的大型数据商业智能项目是否能够胜任这项任务非常重要。简单测试:大数据或异类数据在高层次上，有两个基本标志可以认为你的数据是复杂的:你的数据是“大的”:我们把大的放上。然而事实是，处理海量的数据在计算资源方面对处理庞大的数据集合提出了挑战，就像在一个庞大的原始信息中区分小麦和谷壳，或者区分信号和噪声的难度一样。
7、大 数据 发展必备三个条件Da 数据发展三个必要条件Da数据概念的出现依赖于短短几年内出现的数据这个庞大的数字。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是近几年才产生的。当然，雅量数据只是“大数据”概念的一部分，“大数据”的定义只有具备四个“V”的特征才是完整的，而值正是决定大数据。大数据 发展三个必要条件大数据 发展三个必要条件:数据来源，-
“大-2”时代来临的重要标志，是一大批专业的“数据卖家”的出现，以及围绕数据交易形成的贯穿收集、整理、分析、应用全过程的产业链。Da 数据 发展的核心是让用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得新的价值，价值驱动/。近几年，IBM、甲骨文、SAP都斥巨资收购了数据管理与分析公司。在这些互联网巨头的推动下，数据分析技术越来越成熟。
8、大 数据基础架构 发展需考虑的重要 因素Big数据infra structure发展需要考虑的重要性因素随着IT行业不断灌输廉价存储的优势，企业的拥有者比以前更多数据，因此它正在评估big。本文涉及对重要的因素在容量、延迟、可达性、安全性和成本方面的评价。大的数据发展driver因素不仅比以前存储了更多的数据这些来源包括互联网交易、社交网络活动、自动化传感器、移动设备和科学研究仪器。
比如社会信息快速增长产生的大量交易和记录。但是，现有的扩展数据 set不能保证为业务搜索到有价值的信息。今天的信息是一种重要的生产因素-2/已经成为一种生产资料，就像资本、劳动力、原材料一样，而且不局限于某个行业的具体应用。企业各部门以整合越来越多数据集合为目标，努力降低成本，提高质量，增强生产能力，开发新产品。
9、大 数据 发展五大关键要素big 数据发展五大要素目前，big数据正在成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量，一些企业正在利用互联网和物联网带来的海量数据。它正在成为经济繁荣的催化剂。在美国，“大数据”已经上升到国家战略的高度。但是发展 big 数据？从新加坡的经验来看，政府在其中起着关键作用。新加坡政府抓住了Da数据-3/:基础设施、产业链、人才、技术、立法五大关键要素。
基础设施:一个国家在信息和存储方面的基础设施决定了海量的数据 era 数据能否被组装、传输、存储和应用。为了给项目提供良好的基础数据-3/，新加坡在基建投资上并不吝啬，新加坡是全球十大高速网络架构之一，承载了东南亚超过一半的第三方数据中央存储容量。新加坡已经确立了全球数据管理枢纽的地位，汇聚了东南亚地区50%以上的业务数据托管和中立运营商数据中心。
