在大多數人根本不知道大數據（BigData）到底是什么的時候，不可否認的是，大數據已經在21世紀掀起一場驚濤駭浪。從一般意義上講，大數據是指無法在有限時間內用常規軟件工具對其進行獲取、存儲、管理和處理的數據集中。一般情況下,如果當前的工具無法處理一個數據集的話,那么這個數據集在當下就會被稱之是大數據集;目前，業界對大數據還沒有一個統一的定義，但是大家普遍認為，大數據具備Volume、Velocity、Variety和Value四個特征，簡稱“4V”，即數據體量巨大、數據速度快、數據類型繁多和數據價值密度低。大數據概念應用到IT操作工具產生的數據中，大數據可以使IT管理軟件供應商解決大普遍的業務決策。揚州通信大數據時代
未來，物聯網可能是一個非確定性的開放網絡，其中自動組織或智能實體(網絡服務，SOA組件)和虛擬對象(化身)將是可互操作的，并且能夠根據上環境或環境單獨行動(追求自己的目標或共享的目標)。通過收集和推理上下文信息的自主行為以及對象檢測環境變化(影響傳感器的故障)和引入合適的緩解措施的能力構成了主要的研究趨勢，顯然需要為物聯網技術提供可信度。市場上的現代物聯網產品和解決方案使用各種不同的技術來支持這種環境感知自動化，但需要更復雜形式的智能來允許傳感器單元和智能網絡物理系統部署在真實環境中。揚州通信大數據時代大數據采集與傳統數據采集有很大的區別。
云數據庫的優勢：輕松部署：用戶能夠在RDS控制臺輕松的完成數據庫申請和創建，RDS實例在幾分鐘內就可以準備就緒并投入使用。用戶通過RDS提供的功能完善的控制臺，對所有實例進行統一管理。高可靠：云數據庫具有故障自動單點切換、數據庫自動備份等功能，保證實例高可用和數據安全。提供7天數據備份，可恢復或回滾至7天內任意備份點。低成本：RDS支付的費用遠低于自建數據庫所需的成本，用戶可以根據自己的需求選擇不同套餐，使用很低的價格得到一整套專業的數據庫支持服務。
在如今的數字經濟時代，提及大數據，人們不禁想到了大數據網上購物推薦和大數據閱讀推薦。但事實上，大數據的深度和廣度并不局限于此，它在人類社會的各個方面都發揮了重要作用和巨大優勢。大數據可以幫助企業了解和定位客戶：企業可以利用社交媒體數據、瀏覽器日志、文本信息等各類大數據的收集工作，然后通過預先運用大數據技術建立起來的數據模型，來全方面分析客戶的行為偏好，方便企業制定下一步的營銷規劃方案。大數據可以幫助了解和優化業務流程：優化比如商品供應鏈和配送路徑。在這一方面，需求方可通過定位和識別系統來追蹤貨物或運輸車輛，并根據實時交通路況傳回的數據對運輸路線進行提前優化，幫助運輸流程更加省時省力。數據資產管理效率與主營業務收入增長率、銷售收入增長率明顯正相關。
云數據庫是指被優化或部署到一個虛擬計算環境中的數據庫，可以實現按需付費、按需擴展、高可用性以及存儲整合等優勢。根據數據庫類型一般分為關系型數據庫和非關系型數據庫（NoSQL數據庫）。云數據庫的特性有：實例創建快速、支持只讀實例、讀寫分離、故障自動切換、數據備份、Binlog備份、SQL審計、訪問白名單、監控與消息通知等。云數據庫簡稱為“云庫”。它把各種關系型數據庫看成一系列簡單的二維表，并基于簡化版本的SQL或訪問對象進行操作。傳統關系型數據庫通過提交一個有效地鏈接字符串即可加入云數據庫。云數據庫解決了數據集中與共享的問題，剩下的是前端設計、應用邏輯和各種應用層開發資源的問題。使用云數據庫的用戶不能控制運行著原始數據庫的機器，也不必了解它身在何處。大數據采集系統需要采集大量的視頻、音頻、照片等非結構化數據。揚州通信大數據時代
大數據的主要來源如下，企業系統：客戶關系管理系統、企業資源計劃系統、庫存系統、銷售系統等。揚州通信大數據時代
數據服務指提供數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理（包括計算、分析、可視化等）、數據交換、數據銷毀等數據各種生存形態演變的一種信息技術驅動的服務。企業數據被存儲在多個系統中，要想與之交互需要多個接口或多種機制。此外，數據服務還要給不同渠道（分支機構、在線業務、呼叫中心）和機制（事件驅動、隨需應變、批處理）提供服務，這也給數據服務帶來了挑戰。對于數據消費者，要是沒有一個抽象層將之與這種復雜性相隔離，企業中數據源和數據消費者之間的集成將會以一種意大利面式的點對點集成而收場。揚州通信大數據時代
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