大数据的结构层级?
底层——存储层 现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装（如Parquent）以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。
教育大数据六层架构是： 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。
基础层 第一层作为整个大数据技术架构基础的最底层，也是基础层。要实现大数据规模的应用，企业需要一个高度自动化的、可横向扩展的存储和计算平台。这个基础设施需要从以前的存储孤岛发展为具有共享能力的高容量存储池。容量、性能和吞吐量必须可以线性扩展。
根据大数据平台架构中流入和流出的过程，可以把其分为三层——原始数据层、数据仓库、数据应用层。原始数据层，也叫ODS（Operational Data Store）层，一般由基础日志数据、业务线上库和其他来源数据获得。数据仓库的数据来自对ODS层的数据经过ETL（抽取Extra，转化Transfer，装载Load）处理。
在存储层面，我们区分了关系型数据库（如MySQL，结构化数据的瑰宝）和非关系型数据库（如JSON，灵活但效率相对较低，适合处理非结构化数据）。数据孤岛的出现阻碍了数据的价值发挥，通过建立统一的数据仓库，我们打破壁垒，实现数据的无缝整合。进一步深入，数据分层是大数据处理的基石。
从大数据概念上来讲,大数据特点不包括___。
1、业界通常用Volume、Variety、Value、Velocity这4个V来概括大数据的特点：①数据体量巨大（Volume）。IDC研究表明，数字领域存在着8万亿吉字节（GB）的数据。企业数据正在以55%的速度逐年增长。
2、大数据的特点不包括 整体化。大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
3、大数据是具有体量大、结构多样、时效性强等特征的数据（D选项），处理大数据需要采用新型计算架构和智能算法等新技术。大数据从数据源经过分析挖掘到最终获得价值一般需经过5个主要环节，包括数据准备、数据存储与管理、计算处理、数据分析和知识展现。
4、符合大数据的特点如下：大数据的定义多而杂，不同企业、行业等都从自身角度来定义大数据，意思都差不多，就一句话，大数据由巨型数据集组成，这些数据集规模超出了常用软件在可接受时间下的收集、管理、处理和使用能力。
5、大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据的一般分类
1、结构化数据：这种数据可以按照固定的格式存储、访问和处理。被称为“结构化数据”的这种数据，由于采用了类似的格式，使得企业能够从中获得最大的分析收益。为此，人们发明了各种先进技术，以便从结构化数据中提取出数据驱动的决策。
2、交易数据：交易数据是大数据应用中的直接数据来源。通过分析客户的购买历史、交易金额和频率等信息，企业能够准确了解客户的消费习惯和需求。 移动设备数据：在现代通信中，移动设备占据主导地位，因此移动设备数据也是大数据应用的关键组成部分。
3、结构化数据 可以以固定格式存储，访问和处理的数据称为结构化数据。由于此数据采用类似的格式，因此企业可以通过执行分析来获得最大的收益。还发明了各种先进技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。但是，由于结构化数据的创建已经达到Zettabytes标记，因此世界正朝着这样一个程度发展。
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
一是缺乏专业的市场研究工具或团队。 相比企业现在所使用的IT技术，大数据可以说是一门新技术。对于没有部署这一技术的企业而言，由于没有专业的市场研究工具或者研究团队，一方面将由于数据质量不佳面临产品开发设计难题。
挑战五：大数据人才缺口 如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
大数据时代面临的挑战 （1）运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战，管道化压力化解及“云－管－端”的有效装备也均面临新挑战。（2）大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。
大数据时代下企业管理会计面临的挑战 企业对管理会计的重视程度不够高 大数据时代的到来为企业提供了更多的发展机遇，企业应当拥有更广阔的发展空间。但是，现下企业发展的实际情况并不容乐观。
挑战二：大数据的繁多类型使得信息有效性验证工作大大增加 4个“V”中的第二个“V”（Variety），描述了数据类型之多，大数据时代，由于不再拘泥于特定的数据收集模式，使得数据来自于多维空间，各种非结构化的数据与结构化的数据混杂在一起。
这些信息资源在统一标准规范、实时精准管控和深层价值挖掘上难度较大，企业面临信息资源管理的巨大挑战。 结构复杂多样，统一标准规范难。大数据时代，信息资源在组织上表现为非线性化，超文本、超媒体信息逐渐成为主要的方式；同一服务器上的信息资源也可能在数据结构、字符集、处理方式等方面存在差异。
用户评论