在信息化的建设过程中，众所周知，数据可以分为3种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，85%的数据属于企业业务过程中产生的文档等非结构化数据。
面对着海量的数据，人们不禁感叹，大数据时代已经到来，悲观者深为管理和维护而忧虑，乐观者则看到了大数据的大价值。何谓“大数据”，目前没有统一的定义。通常认为，它是海量的非结构化数据，其特点是数据量很大，数据的形式多样化。如何存储这些快速增长的、海量的数据？如何对大数据进行分析处理，挖掘出价值？
大数据时代的挑战与目标
大数据时代的挑战包括：如何实现高效、智能的大数据存储?非结构化数据正在呈海量增长趋势，如何对其进行有效的数据管理和应用?现有数据保护与文档归档机制能否应对日益增长的海量数据?如何攻克移动数据管理的难点问题?如何在复杂的数据环境下实现高效的数据安全?如此种种问题，逐渐成为了所有CIO的共同挑战。
但是我们发现，对于这些大数据的挑战，其实归纳起来就只有两个目标：
管理好大数据：从大数据的产生、存储、保护、归档到安全维护的各个角度，从根本上而言，这是IT管理维护的范畴，只不过数据量超出常规管理尺度后，对于管理维护的难度出现了跳跃式上升的态势；
使用好大数据：这是企业管理的最终目标，大数据即意味着大价值，数据与数据、数据与人、数据与业务的关联性。这个挑战既有流动性、关联性、智能的应用挑战，也有基于大数据深度挖掘的挑战。
但是，这两个目标之间也是不可分离、相辅相成的关系。管理和维护的目的是使用，使用的基础是好的管理维护。
云计算与大数据是时代的交集
为了解决大数据的挑战，人们自然而然地想起了云计算，云计算遭遇大数据，这是时代的发展必然趋势。云计算技术可以实现IT资源的自动化管理和配置，降低IT管理的复杂性，提高资源利用效率。对企业来说，云计算的主要形态是私有云，其主要的业务由私有云支撑，而非关键的业务或者突发性的业务可以采用公共云资源。私有云与公共云需要无缝连接，从而形成混合云的环境。
大数据意味着大资源，这是云计算与大数据的交集，其实也就是意味着，云计算与大数据的关系是两个方向，云计算可以承载大数据，大数据也是可以通过云计算架构和模型来提供解决方案。这样我们就可以清晰地知道，大数据在管理和应用的方向上，可以通过云计算的资源共享、高可扩展性、服务特性来搭建和运营。
大数据的大内涵
如果说大数据与云计算的交集是外部交集，那么大数据内部的关联、挖掘，则是大数据的大内涵，这个调整远远超过云计算的应用难度，数据与数据的复杂关系，比如跨应用系统的结构化数据与非结构化数据的关联；海量数据的存储以及数据在人之间的分享；数据（结构化与非结构化）与业务和决策间的关联。
要解决这个问题的一个思路是EMC提出的信息生命周期思想，但是在很多业界同行看来，这个思想在云计算和大数据时代需要真正的升华，而这个方向就是智能，不是单一和局部的，而是统一的智能。IBM提出了智慧的地球，作为国内崛起的新兴代表爱数则提出了智能数据管理解决方案，也是基于统一智能和信息生命周期思想的框架。
无疑，这是一种新的思路。据爱数相关负责人透露，这种统一的框架采用云计算体系结构，主要技术突破在资源池化和法规管理遵从，从数据生成阶段就将大数据纳入到生命周期管理中，通过统一的智能策略，既提供了很好的运维和保护，也能在使用和挖掘阶段与业务应用结合起来，提供统一的数据信息平台。
数据之道，智取未来
对于大数据时代，无论是企业还是厂商，策略、规划和思想是核心，与云计算一样，大数据的大内涵，需要有大思维和高规划。计算时代成就了Wintel为代表的一批厂商，那个时代的旋律是摩尔定律；网络互通时代正在成就包括GOOGLE、FACEBOOK、腾讯为代表的网络新贵，这个时代的主旋律是互通；大数据时代的到来，为更多的厂商带来了机会，而这个时代的主基调，无可厚非，智能必将当道。正所谓，数据之道，智取未来。
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1.在学习大数据之前，需要具备什么基础
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2.大数据工程师培训，需要学习的有哪些课程?
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