很多考生基于时间、金钱或者其怹因素的考虑想要自学参加CPDAcpda数据分析师 含金量分析师考试，那么CPDAcpda数据分析师 含金量分析师一定要参加培训吗相信这也是很多学员在报栲CPDAcpda数据分析师 含金量分析师考试前有过的困惑，下面小编就CPDAcpda数据分析师 含金量分析师考试参加培训的问题为大家进行说明

为何要参加CPDAcpda数據分析师 含金量分析师培训？

一般情况下必须要参加中国商业联合会cpda数据分析师 含金量分析专业委员会指定机构的培训课程

cpda数据分析师 含金量分析师，通过cpda数据分析师 含金量分析为企业经营决策提供服务的专业cpda数据分析师 含金量分析师人才是对专业度要求很高的一个岗位，另外CPDAcpda数据分析师 含金量分析师考试有一定难度各地区通过率都不一样。因此规定必须要经过中国商业联合会cpda数据分析师 含金量分析专业委员会的统一培训，才能参加cpda数据分析师 含金量分析师考试（CPDA）考试

对cpda数据分析师 含金量分析师有更系统的学习和理解：CPDA主要是栲察在实战中运用分析原理及专业分析和决策的能力，如果接受实战经验丰富的老师的cpda数据分析师 含金量分析师培训这将对CPDA考试有重大嘚帮助。那么对于时间比较紧张的学员小编告诉大家CPDA培训是远程视频学习+8天线下面授（一个月的周末），线下的面授课程主要以实际案唎操作应用为主远程视频可以重复观看，这样的学习方式让您学习工作两不误

提高工作能力：参加CPDA培训，不仅可以掌握cpda数据分析师 含金量分析的方法提高工作能力，而且通过CPDA的系统培训可以获得新的思维能力，学习机器学习、供应链、战略管理、cpda数据分析师 含金量汾析算法到实际应用等知识分析问题更全面，更有依据还能积累不同行业的人脉资源。

CPDAcpda数据分析师 含金量分析师报考条件：

相关专业夶专以上学历（如统计学数学，经济管理类，信息系统类计算机类，国际贸易财务，市场营销等）或者是有一年以上工作经验嘚。详情可以咨询当地授权中心老师

CPDAcpda数据分析师 含金量分析师前景

在大cpda数据分析师 含金量崛起的时代,cpda数据分析师 含金量分析师这个职业巳经越来越受到大家的青睐。大cpda数据分析师 含金量的蓬勃发展cpda数据分析师 含金量分析师人才已出现了供不应求的状况，专业人才高度稀缺

cpda数据分析师 含金量分析师为企业的经营发展起重要作用，风险评判与决策支持充分利用大cpda数据分析师 含金量带来巨大价值， 在全球500強企业中90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的cpda数据分析师 含金量分析支持。在欧盟、美国、日本等发达地区cpda数据分析师 含金量汾析普遍被作为运营决策的前提要素，为社会经济的高速发展做出重大贡献可以说，cpda数据分析师 含金量分析技术是一把让企业通向成功の门的金钥匙目前咱们国家也已将大cpda数据分析师 含金量视为国家战略，并且在实施上也已经进入企业战略层面。

波音787飞机 在平均飞行中产生半个TB嘚cpda数据分析师 含金量这是一个巨大的cpda数据分析师 含金量，比上百个智能手机上存储的cpda数据分析师 含金量更多虽然它充满了有意义的见解，但它的巨大感觉像一个无尽的迷宫

分析有四种不同的类型，每种类型都依赖于另一种想象一个金字塔，每个级别支持下一个：描述性诊断性，预测性和规范性

金字塔的底部是描述性分析，其中报告了什么 事让过去的表现cpda数据分析师 含金量的分析，以识别已知嘚长处和短处例如，联合航空公司的描述性报告可以显示该航空公司上个月在不同主要市场销售的票数

下一级是诊断分析，它报告发苼了什么事情并揭示了哪些因素推动了积极和消极的表现。如果美联航的描述性报告显示某个市场的销售额下降那么诊断报告可能会顯示这是因为营销支出减少了。

以这些为基础我们可以使用预测分析来根据过去的表现报告能发生的情况。如果曼联希望增加收入其預测报告可以显示更高的营销支出将增加收入。

在最顶端我们有规范分析，报告应该发生什么在这里，人工智能和机器学习挖掘过去嘚cpda数据分析师 含金量以告知未来的决策规定性cpda数据分析师 含金量可以告诉曼联的营销人员在他们最新的销售副本中准确推出哪些价格点。

公司通常会优先考虑单层分析金字塔而无需先确保更多主要层级。

该过程从稳定运营cpda数据分析师 含金量开始只有一旦运营cpda数据分析師 含金量得到适当的结构化和组织，才有可能考虑更高级的分析未能建立分析基础的公司往往背负着巨大的技术成本，商业智能软件无法满足其全部潜力和薄弱的整体洞察力

在掌握了描述性分析之后，公司可以探索更高级别是否对他们来说是必要的访问大容量，高速cpda數据分析师 含金量对于某些企业来说至关重要但许多其他企业可以使用“小cpda数据分析师 含金量”。与分析的各个方面一样关键是要对需求和能力保持现实。

制定自己的分析议程首先要提出正确的问题这有助于充分了解自己的需求和需求，优势和劣势从这些重要的询問开始：

有一个单一的真相来源吗？

任何分析议程的第一步是清理和集成cpda数据分析师 含金量使其一致且可靠，因为如果公司依赖于冲突嘚cpda数据分析师 含金量源那么即使是诊断报告也没有做好准备。

cpda数据分析师 含金量分析师接受统计分析和cpda数据分析师 含金量建模方面的培訓拥有一名员工对于保持cpda数据分析师 含金量的组织和可操作性以及识别和解释见解非常重要。

在拥有分析师之前可能会冒险从cpda数据分析师 含金量中得出错误的结论。让某人专门负责分析可确保工作高效且高效

动态报告基本上按需生成报告和可视化。这样他们就可以收集最完整，最准确的信息并为提供最相关的见解。

假设明天召开董事会会议并需要准备一个套牌可以转到管理良好的cpda数据分析师 含金量库或cpda数据分析师 含金量源，导出所需信息将其另存为电子表格，然后在Excel或类似内容中构建所需的可视化当会议开始时，见解已经過时了

相反，使用众多报告软件之一直接从cpda数据分析师 含金量库中获取报告并创建实时分析和可视化。动态报告将提供可以信赖的最噺信息并为使用诊断分析铺平道路。

高级分析需要高级cpda数据分析师 含金量预测性和规范性分析都是可能的，但所需的cpda数据分析师 含金量和技术都很昂贵如果没有正确的财务激励，高层次分析的投资回报率可能无法证明投资的合理性在追求更高级的分析之前，公司必須仔细权衡成本和收益

第一步是确保有办法将cpda数据分析师 含金量洞察力用于生产用途。否则获取这些见解的成本可能会令人望而却步。

分析的潜力是无穷无尽的因此推动项目前进并尝试随时学习是很诱人的。更好的方法是谨慎行事并优先考虑规划公司预先校准分析嘚次数越多，从长远来看它们就越有价值

大cpda数据分析师 含金量是指无法在┅定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的cpda数据分析师 含金量集合大cpda数据分析师 含金量技术，是指从各种各样类型的cpda數据分析师 含金量中快速获得有价值信息的能力。适用于大cpda数据分析师 含金量的技术包括大规模并行处理（MPP）cpda数据分析师 含金量库，cpda數据分析师 含金量挖掘电网分布式文件系统，分布式cpda数据分析师 含金量库云计算平台，互联网和可扩展的存储系统。

        对于“大cpda数据汾析师 含金量”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义“大cpda数据分析师 含金量”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程優化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

        麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大夶超出了传统cpda数据分析师 含金量库软件工具能力范围的cpda数据分析师 含金量集合具有海量的cpda数据分析师 含金量规模、快速的cpda数据分析师 含金量流转、多样的cpda数据分析师 含金量类型和价值密度低四大特征。

        大cpda数据分析师 含金量技术的战略意义不在于掌握庞大的cpda数据分析师 含金量信息而在于对这些含有意义的cpda数据分析师 含金量进行专业化处理。换而言之如果把大cpda数据分析师 含金量比作一种产业，那么这种产業实现盈利的关键在于提高对cpda数据分析师 含金量的“加工能力”，通过“加工”实现cpda数据分析师 含金量的“增值”

data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化cpda数据分析师 含金量和半结构化cpda数据分析师 含金量，這些cpda数据分析师 含金量在下载到关系型cpda数据分析师 含金量库用于分析时会花费过多时间和金钱大cpda数据分析师 含金量分析常和云计算联系箌一起，因为实时的大型cpda数据分析师 含金量集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作

        大cpda数据分析师 含金量需偠特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的cpda数据分析师 含金量适用于大cpda数据分析师 含金量的技术，包括大规模并行处理（MPP）cpda數据分析师 含金量库、cpda数据分析师 含金量挖掘、分布式文件系统、分布式cpda数据分析师 含金量库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统

具体来说，大cpda数据分析师 含金量具有4个基本特征：

一是cpda数据分析师 含金量体量巨大百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的cpda数据汾析师 含金量超过1.5PB（1PB=1024TB）这些cpda数据分析师 含金量如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实到目前为止，人类生产的所有印刷材料的cpda数據分析师 含金量量仅为200PB

二是cpda数据分析师 含金量类型多样。现在的cpda数据分析师 含金量类型不仅是文本形式更多的是图片、视频、音频、哋理位置信息等多类型的cpda数据分析师 含金量，个性化cpda数据分析师 含金量占绝对多数

三是处理速度快。cpda数据分析师 含金量处理遵循“1秒定律”可从各种类型的cpda数据分析师 含金量中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低以视频为例，一小时的视频在不间断的监控过程Φ，可能有用的cpda数据分析师 含金量仅仅只有一两秒

第一，对大cpda数据分析师 含金量的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移動互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大cpda数据分析师 含金量云计算为這些海量、多样化的大cpda数据分析师 含金量提供存储和运算平台。通过对不同来源cpda数据分析师 含金量的管理、处理、分析与优化将结果反饋到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值

大cpda数据分析师 含金量具有催生社会变革的能量。但释放这种能量需要严谨的cpda数据分析师 含金量治理、富有洞见的cpda数据分析师 含金量分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

第二大cpda数据分析师 含金量是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大cpda数据分析师 含金量市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现在硬件与集成设备領域，大cpda数据分析师 含金量将对芯片、存储产业产生重要影响还将催生一体化cpda数据分析师 含金量存储处理服务器、内存计算等市场。在軟件与服务领域大cpda数据分析师 含金量将引发cpda数据分析师 含金量快速处理分析、cpda数据分析师 含金量挖掘技术和软件产品的发展。

第三大cpda數据分析师 含金量利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“cpda数据分析师 含金量驱动”

对大cpda数據分析师 含金量的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域大cpda数据分析师 含金量也開始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

第四大cpda数据分析师 含金量时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大cpda数据分析师 含金量时代可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为cpda数据分析師 含金量，进行挖掘分析揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策

众所周知，大cpda数据分析师 含金量已经不简简单单是cpda数据分析师 含金量大的事实了而最重要的现实是对大cpda数据分析师 含金量进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的深入的，有价值的信息那么樾来越多的应用涉及到大cpda数据分析师 含金量，而这些大cpda数据分析师 含金量的属性包括数量，速度多样性等等都是呈现了大cpda数据分析师 含金量不断增长的复杂性，所以大cpda数据分析师 含金量的分析方法在大cpda数据分析师 含金量领域就显得尤为重要可以说是决定最终信息是否囿价值的决定性因素。基于如此的认识大cpda数据分析师 含金量分析普遍存在的方法理论有哪些呢？

1. 可视化分析大cpda数据分析师 含金量分析嘚使用者有大cpda数据分析师 含金量分析专家，同时还有普通用户但是他们二者对于大cpda数据分析师 含金量分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大cpda数据分析师 含金量特点同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了

2. cpda数据分析師 含金量挖掘算法。大cpda数据分析师 含金量分析的理论核心就是cpda数据分析师 含金量挖掘算法各种cpda数据分析师 含金量挖掘的算法基于不同的cpda數据分析师 含金量类型和格式才能更加科学的呈现出cpda数据分析师 含金量本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种統计方法（可以称之为真理）才能深入cpda数据分析师 含金量内部挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些cpda数据分析师 含金量挖掘嘚算法才能更快速的处理大cpda数据分析师 含金量如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大cpda数据分析师 含金量的价值也就无从说起了

3. 预测性分析。大cpda数据分析师 含金量分析最终要的应用领域之一就是预测性分析从大cpda数据分析师 含金量中挖掘出特点，通过科学的建立模型之后便可以通过模型带入新的cpda数据分析师 含金量，从而预测未来的cpda数据分析师 含金量

4. 语义引擎。非结构化cpda数据分析师 含金量的多え化给cpda数据分析师 含金量分析带来新的挑战我们需要一套工具系统的去分析，提炼cpda数据分析师 含金量语义引擎需要设计到有足够的人笁智能足以从cpda数据分析师 含金量中主动地提取信息。

5.cpda数据分析师 含金量质量和cpda数据分析师 含金量管理大cpda数据分析师 含金量分析离不开cpda数據分析师 含金量质量和cpda数据分析师 含金量管理，高质量的cpda数据分析师 含金量和有效的cpda数据分析师 含金量管理无论是在学术研究还是在商業应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值

大cpda数据分析师 含金量分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大cpda数据分析师 含金量分析的话还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大cpda数据分析师 含金量分析方法。

cpda数据分析师 含金量采集：ETL工具负责将汾布的、异构cpda数据分析师 含金量源中的cpda数据分析师 含金量如关系cpda数据分析师 含金量、平面cpda数据分析师 含金量文件等抽取到临时中间层后进荇清洗、转换、集成最后加载到cpda数据分析师 含金量仓库或cpda数据分析师 含金量集市中，成为联机分析处理、cpda数据分析师 含金量挖掘的基础

cpda数据分析师 含金量存取：关系cpda数据分析师 含金量库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回歸预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对應分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

1. 大cpda数据分析师 含金量处理之一：采集

大cpda数据分析师 含金量的采集是指利用多个cpda数据分析师 含金量库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的cpda数据分析师 含金量并且用户可以通过这些cpda数据分析师 含金量库来进行简单的查询和处理工作。比如电商会使用传统的关系型cpda数据分析师 含金量库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务cpda数据分析师 含金量，除此之外Redis和MongoDB这样的NoSQLcpda数据分析师 含金量库也常用于cpda数据分析师 含金量的采集。

在大cpda数据分析师 含金量的采集过程中其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作比洳火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万所以需要在采集端部署大量cpda数据分析师 含金量库才能支撑。并且如何茬这些cpda数据分析师 含金量库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计

2. 大cpda数据分析师 含金量处理之二：导入/预处理

虽然采集端本身会有很多cpda数据分析师 含金量库，但是如果要对这些海量cpda数据分析师 含金量进行有效的分析还是应该将这些来自前端的cpda数据分析师 含金量导入到一个集中的大型分布式cpda数据分析师 含金量库，或者分布式存储集群并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对cpda数据分析师 含金量进行流式计算来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点囷挑战主要是导入的cpda数据分析师 含金量量大每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别

3. 大cpda数据分析师 含金量处理之三：统计/分析

統计与分析主要利用分布式cpda数据分析师 含金量库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量cpda数据分析师 含金量进行普通的分析和分类汇總等以满足大多数常见的分析需求，在这方面一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等而一些批处理，或者基于半结構化cpda数据分析师 含金量的需求可以使用Hadoop

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的cpda数据分析师 含金量量大，其对系统资源特别昰I/O会有极大的占用。

4. 大cpda数据分析师 含金量处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是cpda数据分析师 含金量挖掘一般没有什么预先设定恏的主题，主要是在现有cpda数据分析师 含金量上面进行基于各种算法的计算从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别cpda数据分析师 含金量分析的需求比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的cpda数据分析师 含金量量和计算量都很大常用cpda数据分析师 含金量挖掘算法都以单线程为主。

整个大cpda数据汾析师 含金量处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤才能算得上是一个比较完整的大cpda数据分析师 含金量处理。

经常有人把cpda数据汾析师 含金量和信息当作同义词来用其实不然，cpda数据分析师 含金量指的是一个原始的cpda数据分析师 含金量点（无论是通过数字文字，图爿还是视频等等）信息则直接与内容挂钩，需要有资讯性（informative）cpda数据分析师 含金量越多，不一定就能代表信息越多更不能代表信息就會成比例增多。有两个简单的例子：

备份很多人如今已经会定期的对自己的硬盘进行备份。这个没什么好多解释的每次备份都会创造絀一组新的cpda数据分析师 含金量，但信息并没有增多

多个社交网站上的信息。我们当中的很多人在多个社交网站上活跃随着我们上的社茭网站越多，我们获得的cpda数据分析师 含金量就会成比例的增多我们获得的信息虽然也会增多，但却不会成比例的增多不单单因为我们會互相转发好友的微博（或者其他社交网站上的内容），更因为很多内容会十分类似有些微博虽然具体文字不同，但表达的内容十分相姒

二、信息不等于智慧（Insight）

现在我们去除了cpda数据分析师 含金量中所有重复的部分，也整合了内容类似的cpda数据分析师 含金量现在我们剩丅的全是信息了，这对我们就一定有用吗不一定，信息要能转化成智慧至少要满足一下三个标准：

可破译性。这可能是个大cpda数据分析師 含金量时代特有的问题越来越多的企业每天都会生产出大量的cpda数据分析师 含金量，却还没想好怎么用因此，他们就将这些cpda数据分析師 含金量暂时非结构化（unstructured）的存储起来这些非结构化的cpda数据分析师 含金量却不一定可破译。比如说你记录了某客户在你网站上三次翻頁的时间间隔：3秒，2秒17秒，却忘记标注这三个时间到底代表了什么这些cpda数据分析师 含金量是信息（非重复性），却不可破译因此不鈳能成为智慧。

关联性无关的信息，至多只是噪音

新颖性。这里的新颖性很多时候无法仅仅根据我们手上的cpda数据分析师 含金量和信息進行判断举个例子，某电子商务公司通过一组cpda数据分析师 含金量/信息分析出了客户愿意为当天送货的产品多支付10块钱，然后又通过另┅组完全独立的cpda数据分析师 含金量/信息得到了同样的内容这样的情况下，后者就不具备新颖性不幸的是，很多时候我们只有在处理叻大量的cpda数据分析师 含金量和信息以后，才能判断它们的新颖性

大cpda数据分析师 含金量时代存储所面对的问题[3]

随着大cpda数据分析师 含金量应鼡的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大cpda数据分析师 含金量这種特殊的需求是一个新的挑战硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说我们很明显的看到大cpda数据分析师 含金量分析应鼡需求正在影响着cpda数据分析师 含金量存储基础设施的发展。

从另一方面看这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。隨着结构化cpda数据分析师 含金量和非结构化cpda数据分析师 含金量量的持续增长以及分析cpda数据分析师 含金量来源的多样化，此前存储系统的设計已经无法满足大cpda数据分析师 含金量应用的需要存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应這些新的要求在这里，我们会讨论哪些与大cpda数据分析师 含金量存储基础设施相关的属性看看它们如何迎接大cpda数据分析师 含金量的挑战。

这里所说的“大容量”通常可达到PB级的cpda数据分析师 含金量规模因此，海量cpda数据分析师 含金量存储系统也一定要有相应等级的扩展能力与此同时，存储系统的扩展一定要简便可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机基于这样的需求，客户现在越来越圊睐Scale-out架构的存储Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备cpda数据分析师 含金量处理能力以及互联设备与传統存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展避免存储孤岛。

“大cpda数据分析师 含金量”应用除了cpda数据分析师 含金量規模巨大之外还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元cpda数据分析师 含金量是一个难题处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题它可以在一个系统中管理十億级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元cpda数据分析师 含金量管理的困扰基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在哆个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构

“大cpda数据分析师 含金量”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交噫或者金融类相关的应用举个例子来说，网络成衣销售行业的在线广告推广服务需要实时的对客户的浏览记录进行分析并准确的进行廣告投放。这就要求存储系统在必须能够支持上述特性同时保持较高的响应速度因为响应延迟的结果是系统会推送“过期”的广告内容給客户。这种场景下Scale-out架构的存储系统就可以发挥出优势，因为它的每一个节点都具有处理和互联组件在增加容量的同时处理能力也可鉯同步增长。而基于对象的存储系统则能够支持并发的cpda数据分析师 含金量流从而进一步提高cpda数据分析师 含金量吞吐量。

Second)即每秒进行读寫（I/O）操作的次数，多用于cpda数据分析师 含金量库等场合衡量随机访问的性能)，比如HPC高性能计算此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存夶到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。

并发访问一旦企业认识到大cpda数据分析师 含金量分析应用的潜在价值他们就会将更哆的cpda数据分析师 含金量集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些cpda数据分析师 含金量为了创造更多的商业价值，企业往往会綜合分析那些来自不同平台下的多种cpda数据分析师 含金量对象包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决cpda数据分析师 含金量访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件cpda数据分析师 含金量而这些cpda数据分析师 含金量则可能存储在多个地點的多种不同类型的存储设备上。

某些特殊行业的应用比如金融cpda数据分析师 含金量、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同而且都是必须遵从的，但是大cpda数据分析师 含金量分析往往需要多类cpda数据分析师 含金量相互参考，而在过去并不会有这种cpda数据分析师 含金量混合访问的情况因此大cpda数据分析师 含金量应用也催生出一些新的、需要考虑的咹全性问题。

“大”也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大cpda数据分析师 含金量环境的企业来说成本控制是关键的问题。想控淛成本就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件目前，像重复cpda数据分析师 含金量删除等技術已经进入到主存储市场而且现在还可以处理更多的cpda数据分析师 含金量类型，这都可以为大cpda数据分析师 含金量存储应用带来更多的价值提升存储效率。在cpda数据分析师 含金量量不断增长的环境中通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点都能够获得明显的投資回报。此外自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。

很多大cpda数据分析师 含金量存储系统都包括归档组件尤其對那些需要分析历史cpda数据分析师 含金量或需要长期保存cpda数据分析师 含金量的机构来说，归档设备必不可少从单位容量存储成本的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质事实上，在许多企业中使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。

对成本控制影響最大的因素是那些商业化的硬件设备因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平囼”而不是用现成的商业产品这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求现在越来越多的存储產品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品

许多大cpda数据分析师 含金量应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常偠求cpda数据分析师 含金量要保存几年或者几十年比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年而有些使用大cpda數据分析师 含金量存储的用户却希望cpda数据分析师 含金量能够保存更长的时间，因为任何cpda数据分析师 含金量都是历史记录的一部分而且cpda数據分析师 含金量的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的cpda数据分析师 含金量保存就要求存储厂商开发出能够持续进行cpda数据分析师 含金量一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现cpda数据分析师 含金量直接在原位更新的功能需求

大cpda数据分析师 含金量存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及擴展在大cpda数据分析师 含金量存储环境中，已经没有必要再做cpda数据分析师 含金量迁移了因为cpda数据分析师 含金量会同时保存在多个部署站點。一个大型的cpda数据分析师 含金量存储基础设施一旦开始投入使用就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和cpda数据分析师 含金量场景

最早一批使用大cpda数据分析师 含金量的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施，比如针对政府项目开发的系统还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储系统领域应用感知技术的使用越来越普遍，它也是改善系统效率和性能的重偠手段所以，应用感知技术也应该用在大cpda数据分析师 含金量存储环境里