Reflexiones sobre el desarrollo de los centros de datos tradicionales en la era del big data
El valor central de big data es extraer información valiosa de datos masivos y complejos y realizar análisis y análisis más rápidos a través de la tecnología de big data. Previsiones más precisas, descubra nuevos modelos de negocio y cree nuevas oportunidades de desarrollo empresarial. Por lo tanto, en la era del big data, las empresas necesitan pensar urgentemente en cómo aplicar la tecnología de big data para transformar y mejorar la plataforma del centro de datos existente, mejorar las capacidades de procesamiento de datos de la empresa, mejorar el nivel de análisis de datos e integrar big data en el plan de datos general de la empresa.
1. Implementar un marco de procesamiento distribuido de big data. El marco de procesamiento distribuido es una característica básica de la arquitectura del centro de datos en la era del big data, incluido el almacenamiento distribuido y la computación distribuida. El almacenamiento distribuido adopta una arquitectura de sistema escalable y utiliza múltiples servidores de almacenamiento para compartir la carga de almacenamiento. No sólo mejora la confiabilidad, disponibilidad y eficiencia de acceso del sistema, sino que también es fácil de expandir. La computación distribuida descompone una gran cantidad de tareas de análisis y cálculo en varias tareas pequeñas, luego asigna las tareas descompuestas a diferentes nodos de procesamiento y finalmente sintetiza los resultados del cálculo para obtener el resultado final. La computación distribuida tiene capacidades y escalabilidad de computación paralela más sólidas y es adecuada para el procesamiento mixto de múltiples tipos de datos. Por lo tanto, las empresas de redes eléctricas necesitan construir un marco de procesamiento distribuido basado en la arquitectura original del centro de datos para mejorar las capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos.
2. Investigar y construir una arquitectura de procesamiento y análisis de big data, clasificar la arquitectura técnica existente de los centros de datos empresariales de redes eléctricas, estudiar tecnologías clave de big data, combinar la arquitectura de procesamiento de big data convencional actual de la industria y centrarse en la investigación de datos basados en plataformas de big data La infraestructura de información central, sobre la base de proteger la inversión en información existente de la empresa, explora soluciones de big data adecuadas e integra big data en la solución de datos general de la empresa. Utilice la tecnología de big data para transformar y mejorar la arquitectura de análisis y procesamiento del centro de datos, estudiar la infraestructura de información de big data que integre datos estructurados, datos en tiempo real, datos de ubicación y datos no estructurados, construir una plataforma de minería y análisis de big data a nivel empresarial, y realizar el análisis de diferentes tipos de datos. El análisis de integración y correlación respalda las aplicaciones de análisis de big data y mejora las capacidades de análisis y minería de datos.
3. Utilice el análisis de big data para crear valor. El núcleo de los datos es descubrir valor y el núcleo del control de datos es el análisis. Lo más importante es cómo controlar big data y extraer información valiosa de datos masivos. Por lo tanto, las empresas deben centrarse en el valor oculto de los datos, explorar plenamente el valor central de los datos mediante la aplicación de análisis de tecnología de big data, optimizar continuamente los procesos comerciales, reducir los costos de gestión, ayudar a las empresas en la toma de decisiones científicas y acumular fuerza para su innovación continua. y desarrollo. ?
El impacto de la información depende de la capacidad de correlacionar datos. Los nuevos conocimientos obtenidos al agregar múltiples conjuntos de big data superan con creces los conocimientos obtenidos a partir de un único conjunto de big data. Por ejemplo, las empresas de semillas trabajan con proveedores de protección de cultivos y servicios meteorológicos para aprovechar una combinación de muchos grandes conjuntos de datos, incluidos datos meteorológicos, datos de humedad del suelo, datos de tipos de suelo, datos de semillas y otros datos. El análisis de correlación cruzada de estos datos puede ayudar a los productores a lograr mayores rendimientos. En las empresas de energía eléctrica, los datos de diferentes fuentes, como distribución de energía, consumo de electricidad, clientes, clima, etc., se transformarán e integrarán para generar nuevo valor comercial. A través del análisis integrado de los datos de transacciones de energía, los datos climáticos y la estructura de edad y los hábitos de vida de la familia de los clientes, podemos comprender el comportamiento del consumo de electricidad de los clientes, satisfacer las necesidades diferenciadas de los clientes y abrir nuevos espacios comerciales de valor agregado mediante la exploración de datos profundamente arraigados. necesidades. ?
4. Cómo hacer un buen trabajo en negocios basados en datos Cómo hacer un buen trabajo en negocios basados en datos es una cuestión clave que los centros de datos deben considerar en la era del big data. Los centros de datos tradicionales no pueden satisfacer las necesidades de los departamentos comerciales. En la era del big data, la complejidad de los datos determina que los centros de datos necesiten responder más rápidamente a los cambios e incertidumbres en las necesidades empresariales. Por lo tanto, los centros de datos deben pasar de ser custodios y servidores de datos a administradores de datos y tomadores de decisiones, y de responder pasivamente a los requisitos de los departamentos comerciales a brindar servicios de datos a los departamentos comerciales. Los negocios basados en datos se refieren al proceso en el que los datos se utilizan como un tipo de productividad, y la información procedente del análisis y la extracción de datos se retroalimenta activamente a los responsables de la toma de decisiones empresariales en tiempo real, influyendo y retroalimentando el negocio empresarial.
En la era del big data, se pueden realizar análisis de procesos completos, monitoreo integral, simulación y predicción de negocios empresariales, y se puede proporcionar retroalimentación en tiempo real para ajustar las decisiones de manera oportuna. , mejorar la dirección del desarrollo empresarial y permitir que las empresas perciban instantáneamente los datos. Las empresas utilizan los datos para realizar evaluaciones y decisiones.
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