标签：情况 设计 采集 个性 组件 核心 自定义报表 高效 语言
如果仅仅是海量的结构性数据，那么解决的办法就比较的单一，用户通过购买更多的存储设备，提高存储设备的效率等解决此类问题。然而，当人们发现数据库中的数据可以分为三种类型：结构性数据、非结构性数据以及半结构性数据等复杂情况时，问题似乎就没有那么简单了。海量交易数据：在从
ERP应用程序到数据仓库应用程序的在线交易处理（OLTP）与分析系统中，传统的关系数据以及非结构化和半结构化信息仍在继续增长。随着企业将更多的数据和业务流程移向公共和私有云，这一局面变得更加复杂。
海量交互数据：这一新生力量由源于
Facebook、Twitter、LinkedIn
及其它来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录（CDR）、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输（Manage
File Transfer）协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。
海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构，例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的
Apache Hadoop。对于企业来说，难题在于以具备成本效益的方式快速可靠地从 Hadoop 中存取数据。定义二：大数据包括A、B、C三个要素
如何理解大数据？NetApp
大中华区总经理陈文认为，大数据意味着通过更快获取信息来使做事情的方式变得与众不同，并因此实现突破。大数据被定义为大量数据（通常是非结构化的），它要求我们重新思考如何存储、管理和恢复数据。那么，多大才算大呢？考虑这个问题的一种方式就是，它是如此之大，以至于我们今天所使用的任何工具都无法处理它，因此，如何消化数据并把它转化成有价值的洞见和信息，这其中的关键就是转变。
基于从客户那里了解的工作负载要求， NetApp所理解的大数据包括A、B、C三个要素：分析（Analytic），带宽（Bandwidth）和内容（Content）。
大分析（Big Analytics），帮助获得洞见 –
指的是对巨大数据集进行实时分析的要求，它能带来新的业务模式，更好的客户服务，并实现更好的结果。
高带宽（Big Bandwidth），帮助走得更快 –
指的是处理极端高速的关键数据的要求。它支持快速有效地消化和处理大型数据集。
大内容（Big Content），不丢失任何信息-
指的是对于安全性要求极高的高可扩展的数据存储，并能够轻松实现恢复。它支持可管理的信息内容存储库、而不只是存放过久的数据，并且能够跨越不同的大陆板块。
大数据是一股突破性的经济和技术力量，它为 IT
支持引入了新的基础架构。大数据解决方案消除了传统的计算和存储的局限。借助于不断增长的私密和公开数据，一种划时代的新商业模式正在兴起，它有望为大数据客户带来新的实质性的收入增长点以及富于竞争力的优势。
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