云计算时代 企业要如何迎接大数据？
IT168 12年04月06日 09:20 【转载】 作者：yesky 责任编辑：尤佳
导读：随着云计算的落地，“大数据”已成为业界讨论最广泛的关键词之一，很多企业已经在寻找合适的BI工具来处理不同来源收集到的大数据，但尽管大家对于大数据的意识在提高，但只有少部分的企业如谷歌和Facebook这样的企业才能够真正利用大数据挖掘企业商业价值。
大数据里的语义数据模型
大数据的数据很大一部分属于非结构化数据，包括语音、视频、图片、文档、论坛、网页等，如何才能轻松的操作这些数据呢?建立一个语义数据层是一个很不错的方法，你可以从中提取可用数据在数据库之上建立一个数据语义模型层，以此来帮助你理解地下所有的信息。
从不同来源收集到数据之后，企业要将其放置在一起，然后开始分析、处理这些数据。传统的做法是建立一个数据仓库，将这些收集到的数据提取到建立好的数据仓库中并生成报告。但这是一个相当耗时的过程，而且还无法灵活进行，每次你要做修改，都必须要回到数据仓库去做修改，相当的头疼。
大数据的数据容量是如此庞大，我们需要处理一大堆相关信息，这些信息来源都不同。不同的人对同一个东西的描述也都不一样，语义技术就能够帮助判断出这些叫法是否讲的是同一个事物。例如，有人会叫IBM为“IBM”，有人则称其为“International Business Machines”，其实说的都是一个公司，其实计算机是很笨的，只有通过这个语义数据模型层就能进行很好的判断。
大数据里的风险管理
在数据管理的时候，将所有数据放在一个地方是有很大的风险的，为了数据的安全，数据应该存储不同的地方。如数值数据可以存储在数据库里，非结构化的数据则可以存储在文档或者表格里。我们看到，增加了这些不同来源的风险信息的语义描述，意味着我们可以迅速了解综合风险状况。
通过语义数据模型一个最大的好处就是，在进行修改时，无需回到数据最底层进行修改，去重写遗留系统和数据库语义。因为这个语义数据模型是在数据之上的，它的破坏性远小于其他的技术，只要我们为一个来源的数据提供一个语义定义，我们就可以直接应用到其他来源的数据之上。
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