本篇教程介绍了大数据分析之企业数据挖掘面临的挑战，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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    随着云时代的到来和SaaS概念的引入，越来越多的企业开始选择由SaaS应用提供商、运营商等通过互联网平台提供SaaS应用服务，SaaS应用的数据量面临着TB级的增长速度；不同的SaaS应用体系，提供的数据结构也不完全相同，数据有文本、图形甚至小型数据库；SaaS应用数据随着云服务平台的分布性特点，有可能分布在不同的服务器上，如何对这些异构异源的数据进行数据挖掘，是云时代的企业面临的难题。

    云时代企业数据挖掘面临的挑战

    挖掘效率：进入云计算时代后，BI的思路发生了转换。以前是基于封闭的企业数据进行挖掘，而面对引入互联网应用后海量的异构数据（据预计到2020年，爆发式增长的数据量将突破35ZB（1ZB=10亿TB））时，目前并行挖掘算法的效率很低。

    多源数据：引入云计算后，企业数据的位置有可能在提供公有云服务的平台上，也可能在企业自建的私有云上，如何面对不同的数据源进行挖掘也是一个挑战。

    异构数据：Web数据的最大特点就是半结构化，如文档、报表、网页、声音、图像、视频等，而云计算带来了大量的基于互联网模式提供的SaaS应用，如何梳理有效数据是一个挑战。

    SaaS应用的数据挖掘希望能够通过海量数据存储平台，引入快速并行的挖掘算法，提高数据挖掘的质量。

    如何选用合理的基础架构

    对于企业而言，如何将各种应用数据进行整合挖掘，提炼出适合其使用的商业信息是企业的一大急迫需求。传统的BI模式大多基于数据仓库，是关系型数据库的模式。面对急剧增长的异构数据，传统的数据仓库和原有的并行计算技术由于挖掘效率低，已经不能解决海量数据挖掘工作，影响着数据的及时提取。

    一直以来，商业智能系统往往基于传统的SMP架构小型机而构建。随着近年来X86平台的性能与日俱增、可用性日渐提升、扩展性飞速增长，X86平台在越来越多的市场领域开始侵蚀小型机份额，商业智能也成为X86架构向RISC小型机发起进攻的另一个战场。例如，Oracle推出的基于英特尔至强平台的Exadata数据库云服务器，通过独有的smartscan技术，以及数据处理过程下移的设计，在X86架构基础上同时提供了较高的OLAP性能（数据仓库应用）和OLTP性能。此外，IBM也推出了基于X86平台的商业智能解决方案，基于IBM独有的EX5架构服务器和XIV网格存储系统提供了不输于小型机的智能信息处理能力。

    选购要点：

    1、高可用性：BI的基础架构层，需要建立起数据挖掘云服务平台，而这个平台，必然是高可用性的。

    从高可用性来看，需要集中解决三个方面的问题：一是数据保护，需要利用CRC、ECC等硬件机制来对传输的数据进行校验、纠错，如果无法纠正，就将损坏的数据进行隔离，以保证不造成更大的数据，避免系统的重启和宕机。

    目前英特尔至强7500或E7合作的方案拥有诸多优势，如成本低、性能高、可靠性（RAS）高、可扩展性好等优势。在可扩展性能上，X86平台横向的向外扩展功能，即由两台以上的机器构成集群。能满足大多数企业关键应用环境的负载需求，包括对内存和CPU要求都较高的数据库、商业应用和虚拟化。进而避免传统UNIX双机方案“成本高昂，备机资源平时严重闲置浪费，主机故障切换期间用户服务被迫停顿”等诸多困境。

    此外，7500一些设计已经将计划宕机时间最小化，这当中包括系统分区管理技术、CPU和内存的热添加和热移除等，将系统维护时间降低到最小。

    2、虚拟化：数据挖掘云服务还是要依赖于虚拟化技术，要计算资源自主分配和调度，也就是说虚拟化技术是数据挖掘云服务技术的支撑。

    千万不要被概念忽悠

    大数据有很多不同的使用情况。因此，企业需要根据自身业务情况采用不同的的数据挖掘平台。对于那些注重应用分析和处理要求的客户来说，有很多专门的解决方案，例如惠普Vertica，此外还有很多高性能NAS或者目标系统。

    同样地，对于注重视频、安防监控、闭路电视、模拟仿真、大带宽或吞吐量的话，可以考虑惠普Ibrix、戴尔Exanet、BlueArc、HDS、NetApp、Data Direct Networks、Oracle 7000、EMC Isilon和VNX等。

    总的来说，用户可能会面对一大堆劝说你迁移到更昂贵系统的市场炒作。可能你现在的系统已经足够好的——如果可以扩展的话，厂商提供给你的并不一定可能很好地运行在你目前的环境下。

    对用户而言，需要警惕各种关于大数据的炒作，他们也许想要缩小你的选择范围。除了大数据所能带来的机遇之外，还有很多不同的方面需要考虑，例如它的特性、应用、使用实例以及部署方案。      
          

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