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啟達(dá)大數(shù)據(jù)解決方案基于啟達(dá)開發(fā)框架、提供一套全面集成的元計(jì)算服務(wù)及高內(nèi)聚低耦合的資源整合，支持大數(shù)據(jù)的分布式架構(gòu)的、縱向和橫向的無(wú)限切分的高并發(fā)數(shù)據(jù)集合的解決方案。

啟達(dá)大數(shù)據(jù)從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解決大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)安全與隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。

技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。啟達(dá)大數(shù)據(jù)解決方案分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)中抽象、提煉、歸納。形成啟達(dá)大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果、查詢統(tǒng)計(jì)分析的整個(gè)過程。

大數(shù)據(jù)的處理的核心是可無(wú)限擴(kuò)展服務(wù)器和與之相對(duì)應(yīng)的分布式算法，數(shù)據(jù)庫(kù)分布式，其核心內(nèi)容無(wú)非就是數(shù)據(jù)切分（Sharding），以及切分后對(duì)數(shù)據(jù)的定位、整合工作，解決單一數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)表因數(shù)據(jù)量過大而導(dǎo)致的性能瓶頸問題。集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理以及分布式協(xié)調(diào)與計(jì)算為一體的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)切分就是把數(shù)據(jù)分散存放到多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或多個(gè)表中，使得單臺(tái)主機(jī)中的數(shù)據(jù)量變小，使得通過擴(kuò)充主機(jī)數(shù)量即可提升數(shù)據(jù)庫(kù)操作性能的目的。

數(shù)據(jù)切分可分為縱向和橫向兩種切分方法?？v向切分就是根據(jù)業(yè)務(wù)耦合性，將關(guān)聯(lián)度低的不同表獨(dú)立建成不同的數(shù)據(jù)庫(kù)。如下圖所示：

縱向切分相對(duì)簡(jiǎn)單，做法與我們將一個(gè)大的系統(tǒng)拆分成幾個(gè)小系統(tǒng)的做法相似，就是根據(jù)業(yè)務(wù)分類進(jìn)行獨(dú)立劃分應(yīng)用或數(shù)據(jù)庫(kù)。然而當(dāng)一個(gè)應(yīng)用已經(jīng)難以再進(jìn)一步拆分時(shí)，或者拆分后數(shù)據(jù)行數(shù)巨大時(shí)，我們就還需要進(jìn)行橫向切分（即：將單個(gè)表的記錄數(shù)變?。?。橫向切分是根據(jù)表內(nèi)數(shù)據(jù)的邏輯關(guān)系，將同一個(gè)表按不同的條件拆分到多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或多個(gè)表中。

如上圖所示，橫向切分后同一張表同時(shí)出現(xiàn)在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)庫(kù)的數(shù)據(jù)內(nèi)容不同，如何設(shè)定數(shù)據(jù)記錄的切分規(guī)則是最重要考量。一旦確定切分規(guī)則，應(yīng)用對(duì)該表的操作原則基本就已確定。假設(shè)我們將Customer表根據(jù)cus_no字段來(lái)切分到4個(gè)庫(kù)，如果我們所有查詢條件都帶有cus_no字段則可明確定位到相應(yīng)庫(kù)去查詢，但如果我們頻繁用到的查詢條件中不帶cus_no時(shí)，將會(huì)導(dǎo)致無(wú)法定位數(shù)據(jù)庫(kù)，從而需要同時(shí)向4個(gè)庫(kù)發(fā)起查詢，最后再合并數(shù)據(jù)、取最小集返回給應(yīng)用，導(dǎo)致分庫(kù)優(yōu)勢(shì)反而可能成為你的拖累。下圖我們示意一個(gè)分表過程：

實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn),大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷

2) 做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型

3) 面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值

在這個(gè)快速發(fā)展的智能硬件時(shí)代，困擾應(yīng)用開發(fā)者的一個(gè)重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個(gè)微妙的平衡點(diǎn)。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如，通

過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析，下面這些對(duì)企業(yè)有益的情況都可能會(huì)發(fā)生:

1）及時(shí)解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。

2）為成千上萬(wàn)的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。

3）分析所有SKU，以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。

4）根據(jù)客戶的購(gòu)買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

5）從大量客戶中快速識(shí)別出金牌客戶。

6）使用點(diǎn)擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來(lái)規(guī)避欺詐行為。

數(shù)據(jù)的資源化是未來(lái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心力量，何為資源化，是指大數(shù)據(jù)成為企業(yè)和社會(huì)關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭(zhēng)相搶奪的新焦點(diǎn)。因而，企業(yè)必須要提前制定大數(shù)據(jù)營(yíng)銷戰(zhàn)略計(jì)劃，搶占市場(chǎng)先機(jī)。

啟達(dá)計(jì)算云與啟達(dá)大數(shù)據(jù)的處理是不可分割而相輔相成的。云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。隨之興起的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等相關(guān)技術(shù)，可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。