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2013
11-07

金融业大数据项目主要面临的风险

一、对传统金融数据管理技术的挑战

传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据,也不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数据体量即将超越传统数据库的管理能力。

如何构建多地域的分布式数据库(Globally-Distributed Database) ,可以扩展到数百万的机器,数已百计的数据中心,上万亿的行数据。

二、传统数据库技术并没有考虑数据的多类别性(variety)

SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑非结构化数据的处理方式的,如何快速有效的处理非结构化的数据,仍然是一个大的技术难题。

三、高度实时性的技术挑战:

一般而言,像数据仓库系统、BI应用,对处理时间的要求并不高。因此这类应用往往运行1、2天获得结果依然可行的。但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。

四、如何应对爆炸式的数据增长量

人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长,但就数据保存来说,我们的技术改进不大,而数据丢失的可能性却不断增加。

如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严重的问题,硬件的更新速度将是大数据发展的基石。

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作者:郑 国华
这个作者貌似有点懒,什么都没有留下。

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