大數據來襲 五招判斷數據庫是否過時

    對于一個商業智能的公司，數據庫是其重要的組成部門，其有助于企業整合內部的各個部門。多年來，很多公司依靠對數據了的數據進行加工提取，幫助企業實現了業務的增值。如今，一些傳統的數據已經開始不再適應如今多樣化的數據需求，更新、更大、更成熟的數據庫不斷涌現，使得一些舊的數據開始變得過時。
     這里有5個警示標志，當出現這些情況的時候，可能代表你需要一個更高效率的數據。

　  1.他不能處理當前的數據量

　  在過去的幾年中，企業中出現了前所未有的數據正在。由于社交媒體的普及，移動設備和網上購物的出席那，企業面臨著一個新的數據量的沖擊，其中大部分為非結構化和不典型的數據。

　  交易數據和點擊流數據含有潛在的客戶購買欲望和行為的深刻洞察，但是許多傳統的數據，處理器的數據量和數據類型有限，不能夠滿足用戶的需求。可以對現有的產品庫進行升級來滿足需求，或者采用和選擇更新的數據庫來滿足數據處理和分析的需求。

　  2.維護成本變的太昂貴

　  隨著數據倉庫的擴展，數據看需要更高的睡眠，升級和擴充的設施是相當昂貴的，這個時候你就需要考慮是否更換數據庫，Hadoop平臺是如今針對大數據存儲處理的一個更便宜的數據處理器平臺。

　  3.不能處理現代分析工作負載

　 個過時的數據庫將無法滿足處理器需求，Hadoop是專門處理器大數據的分析平臺，能夠處理更多的分析工作負載。例如，IT經理可以利用hadoop對結構化和非結構化數據的分析，這種類型的分析對于在線營銷業務是至關重要的，其能夠幫助用戶快速響應，了解用戶的情況。

     大數據時代負載重

　  4.不能處理器幾段的工作量

　  同時運行大量的數據分析是考驗數據庫的一項重要內容和。如果您當前的數據庫不能夠一百萬級的數據進行分析，如果分析花費太長的時間，那么當你需要提供相關的商業情報的時候，可能這個數據庫并不能滿足你的需求。你需要一個現代的能夠運行數百萬的數據。

　  5.他不能檢索歸檔的材料

　  將已經封存的數據快速檢索出來，并與當前的數據進行商業分析是對數據庫的一個新的要求，結合當前的非結構化數據和結構化數據，能夠得到額外的效果。歸檔的數據不會過時，他需要大數據平臺能夠提供長期存儲和后期處理器的功能。
　　
     能夠快速獲取，處理和存儲大量的數據正在迅速成為企業競爭的必要性。如果在您的數據庫中出現上面的情況，那么你需要開始實施新的數據庫計劃，升級或者采用新的數據。