大數據應用遷移
Ⅰ 數據遷移工作聽起來很高深，具體包含哪些工作，主要應用在哪些方面
數據遷移是一個非常復雜和細致的過程，它要求設計與實施人員具備多元化的知識結構，否則就不得不陷入顧此失彼的境地。一個完整和成功的數據遷移解決方案包含六個部分：1.具備專業技能的人員，2.經過驗證的解決方案，3.穩健可靠的流程和方法論，4.交付前實驗室模擬驗證，5.高效的遷移工具，6.應急的回滾措施。任意一個條件的缺乏都有可能導致數據遷移不成功。
隨著政府信息化建設的推進，政府業務對信息系統的依賴性日益增加，政務系統的連續性和災難保護的重要性也越來越突出。試想如果社保局的數據丟失，會給多少人的生活帶來麻煩，政府部門的業務系統停機，帶來的不是直接的經濟損失，而是對企業業務和市民生活的影響。
目前隨著智慧城市的建設，很多政府部門都做了數據遷移和容災備份，例如，鄂爾多斯市目前正在對其市直機關進行數據備份容災系統及應用業務遷移, 據悉該項目依託鄂爾多斯大數據中心強大的數據運營能力，按照佳華（鄂爾多斯市）科技有限公司提出的佳華融合數據遷移解決方案進行實施，項目進展順利，為政務系統提供了強大的數據保障。
Ⅱ 大數據可以應用在哪些方面
可以應用在雲計算方面。
大數據具體的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(2)大數據應用遷移擴展閱讀：
大數據的用處：
1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：
網路--大數據
Ⅲ 企業遷移大數據面臨的五大風險
企業遷移大數據面臨的五大風險
計算機系統之間的數據傳輸或存儲格式從來就不是一個輕松的任務，特別是當它涉及結構化和非結構化的數據。芝加哥一家企業的數據解決方案提供商的聯合創始人兼CEO Arvind Singh（以下簡稱辛格）認為，復雜的數據遷移工作意味著超負荷運行和延遲都是很長常見的。他指出，在遷移大數據時，面臨著五大風險，企業應該竭力避免。
風險1：被委託進行數據遷移項目的員工缺乏實戰經驗。一個公司的員工可能非常擅長他們所做的事，但這並不意味著他們是在數據管理、遷移和治理是專家。辛格表示，他們是數據的創作者和消費者，但是他們並不是完全熟練運用工具、過程、服務、模板和加速器。風險2：你的團隊太依賴工具的開發工作。這個問題往往導致缺乏經驗的員工。一個數據遷移項目通常是IT部門的事，但可能並沒被專業訓練過。遷移工具使用不當最終會遷移了錯誤數據。這類似於把垃圾傳來傳去。辛格表示，你的目標，當然是快速、可靠地傳輸數據。重要的是你如何運用數據遷移工具和"你搭配的有什麼樣的加速器和模板"。風險3：交叉對象依賴性。交叉對象依賴常常很晚才被發現。一個復雜的項目可能會有60、70、甚至80個不同的數據對象中來自一百個左右的應用程序。事實上，交叉對象依賴性--並在後來發現新的數據來源的過程--是主要的風險，可以打亂你的遷移的時間表。風險4：試圖在一個大的上傳之後去上線。這是一個災難，辛格說，因為你在假設一切都是完美的，你將能夠簡單地點擊一個按鈕，和所有的數據將負載得完美無瑕。 "這是個很大的風險，"他說。"你需要一個項目時間軸，復雜的，長期的測試負載的道路。"風險5：預算超支由於不適當的范圍或准備工作的欠缺。這經常發生在，當一個組織認為它的系統集成商（SI）會照顧到這些細節時。 這個問題，當然，會導致成本超支和毀壞的時間表。Ⅳ 大數據量 如何快速傳到雲上
雲計算和大數據目前都是熱門話題，如何把兩者結合起來即在雲上實現大數據項目，這是一個新的實踐領域。資深數據專家David Gillman根據自己的經驗，列舉了雲上大數據方案需要考慮的基本要素，包括對數據構建實時索引、自由模式搜索與分析、監視數據並提供實時警告等，幫助用戶更好地評估和選擇解決方案。
在談到如何實現雲上大數據項目時，David強調了三個實時要素，即實時索引、實時數據和實時監控。具體來說，實時索引指的是「對所有機器數據創建通用的實時索引」：
這是大多數人所認為的大數據的核心;它常常相當於開源項目 Hadoop。公司可能已被來自射頻 ID (RFID) 移動、網站點擊和其他可能結構化的數據的要求所淹沒。如果您知道將如何使用這些數據，如何在未來查詢和訪問它，那麼在處理這些數據方面進行投資是值得的。
您無需知道數據的未來潛在用途，Hadoop 提供了解決辦法。通過按原樣獲取傳入的數據，大數據將數據定義步驟推遲到了執行分析時。在不會限制數據的未來使用的情況下，Hadoop 將數據分布在許多伺服器上並持續跟蹤數據位置。
實時數據指的是「對實時數據和歷史數據的自由搜索與分析」，存儲數據只是實現目標的道路的一部分。另一方面是信息需要相對容易地被找到。為此，最快的方法是提供一種快速(在實現方面，而不是響應時間方面)搜索功能。因此需要找到支持對非結構化數據進行文本搜索的工具。從監視程序上直接獲得響應，這會讓人們模糊地認為所有信息都被正確存儲且可以訪問。此過程的管理步驟是為存儲在分布式節點中的數據內容建立索引。搜索查詢，然後並行訪問分布式節點上的索引，以便提供更快的響應。
實時監控指的是「監視數據並提供實時警告」：
尋找一個工具來監視大數據中的數據。一些工具能夠創建被持續處理的查詢，尋找要滿足的條件。我無法列出實時監視進入 Hadoop 中的數據的所有可能用法。假設大部分傳入數據都是非結構化數據，而且不適用於關系資料庫，那麼實時監視可能是最仔細地檢查數據元素的一種方式。
除了三個「實時"之外，Daivid還列舉了其他七個要點，可以歸納為：
自動從數據中發現有效的信息
執行手動搜索和手動報告也會影響分析效率。 數據挖掘和預測分析工具正在快速向以下方向發展：能夠將大數據用作分析數據來源的資料庫，或者用作持續監視變更的資料庫。所有數據挖掘工具都遵循此目標。某個人確定分析的用途，查看數據，然後開發能提供洞察或預測的統計模型。然後，需要將這些統計模型部署在大數據環境中，以執行持續評估。這部分操作應該是自動化的。
提供強大的特定報告和分析
類似於知識發現和自動化的數據挖掘，分析師需要獲得訪問能力來檢索和匯總大數據雲環境中的信息。擁有大數據報告工具的供應商似乎每天都在增多。基於雲的大數據提供商應同時支持來自外部請求者的 Pig 和 HQL 語句。這樣，大數據存儲即可由人們使用自己選擇的工具(甚至使用還未創建的工具)來查詢。
提供快速構建自定義儀錶板和視圖的能力
像傳統的商業智能項目的演化一樣，當人們可以查詢大數據並生成報告時，他們希望自動化該功能並創建一個儀錶板，以便通過漂亮的圖片反復查看。除非人們編寫自己的 Hive 語句和僅使用 Hive shell，大部分工具都有使用查詢語句創建類似儀錶板的視圖的能力。要在大數據部署中列舉許多儀錶板示例，目前還為時過早。一種基於商業智能歷史的預測是，儀錶板將成為已匯總的大數據的一個重要的內部傳遞工具。而且從商業智能的歷史發展來看，擁有良好的大數據儀錶板對於獲取和保持高層領導支持至關重要。
使用普通硬體進行高效擴展，以支撐任何數據量
當使用雲大數據服務時，此考慮因素更沒有多少實際意義。采購、配備和部署用於存儲數據的硬體是服務提供商的職責。硬體的選擇應該不難。但是，值得欣慰的是，賬單表明大數據適合使用普通硬體。在架構中的一些節點上，「高質量的」 伺服器很有用。但是，大數據架構中絕大部分節點(存儲數據的節點)都可放在 「更低質量的」 硬體上。
提供細粒度、基於角色的安全和訪問控制
當非結構化數據位於關系數據中時，訪問數據的復雜性可能會阻礙人們獲取數據。常見的報告工具不起作用。考慮採用大數據是簡化復雜訪問的一個有效步驟。不幸的是，同樣的安全設置通常無法從現有關系系統遷移到大數據系統上。使用的大數據越多，良好的安全性就會變得越重要。最初，安全保護可能很少，因為沒有人知道如何處理大數據。隨著公司開發出了更多使用大數據的分析，需要對結果(尤其是報告和儀錶板)進行保護，這類似於保護來自當前關系系統的報告。 開始使用基於雲的大數據，了解需要在何時應用安全性。
支持多租戶和靈活的部署
雲的使用帶來了多租戶的概念，但這顯然不是內部大數據環境中的考慮因素。許多人對將關鍵數據放在雲環境中感到不安。而重要的是，雲提供了開始實現大數據項目所需的低成本和快速部署。正是由於雲提供商將數據放在了具有共享的硬體資源的架構中，成本才會顯著降低。上帝是公平的，將數據放在您的伺服器上，由其他某個人來管理整個設置也未嘗不可。但是，在大數據需求是間歇性的時候，這不是一個經濟高效的業務模型。結果會產生更高的開支，因為公司將為大量空閑時間付費，尤其在實現第一個項目期間，在分析師探索、考慮和了解大數據的時候。
集成API並通過它們進行擴展
大數據是為供自定義應用程序訪問而設計的。常見的訪問方法使用 RESTful應用編程介面 (API)。這些 API 可用於大數據環境中的每個應用程序，用於管理性控制、存儲數據和報告數據。因為大數據的所有基礎組件都是開源的，所以這些 API 經過了全面地說明並且可以廣泛使用。希望基於雲的大數據提供商允許訪問目前和未來的所有具有適當安全保護的 API。
Ⅳ 數據遷移是什麼意思
數據遷移，是指將正在提供線上服務的數據，從一個地方遷移到另一個地方。按照遷移過程中業務是否中斷，可以細分為離線遷移和在線遷移。根據數據所處層次，可以分為cache遷移和存儲遷移；根據數據遷移前後的變化，又可以分為平移和轉移。
Ⅵ 大數據在雲計算中轉換的4個步驟
大數據在雲計算中轉換的4個步驟
如今的企業必須向顧客提供始終如一的高價值體驗，否則會失去顧客。他們正在求助於大數據技術。通過大數據分析，組織可以更好地了解他們的客戶，了解他們的習慣，並預測他們的需求，以提供更好的客戶體驗。但是，大數據轉換的路徑並不簡單。傳統資料庫管理和數據倉庫設備變得過於昂貴，難以維護和規模化。此外，他們無法應對當今面臨的挑戰，其中包括非結構化數據，物聯網(IoT)，流數據，以及數字轉型相結合的其他技術。大數據轉換的答案是雲計算。參與大數據決策的IT專業人士中有64%的人表示已將技術堆棧轉移到雲端，或正在擴大其實施。根據調研機構Forrester公司的研究，另外23%的企業計劃在未來12個月內轉向雲端。利用雲計算的好處是顯著的。調查對象最常引用的優勢是IT成本較低;競爭優勢;開拓新見解的能力;建立新客戶應用程序的能力;易於整合;有限的安全風險;並減少時間。大數據在雲端的挑戰雖然雲計算的好處是巨大的，但轉移大數據可能會帶來一些挑戰：具體來說：數據集成：66%的IT專業人士表示，數據集成在公共雲中變得更為復雜。安全性：61%表示關注數據訪問和存儲。傳統設施：64%的人表示從傳統基礎設施/系統過渡過於復雜。技能：67%的人表示擔心大數據所需技能和建設基礎設施的技能。克服雲計算挑戰的4個步驟 組織如何克服這些挑戰並將其轉化為機會?以下是利用雲計算進行大數據轉換的四個關鍵步驟：(1)數據集成如果組織具有多樣化且復雜的數據生態系統，那麼並非所有的雲或大數據技術都可以無縫地集成數據。選擇需要復雜數據轉換的目標技術可能並不理想。在選擇任何技術之前完成數據管道分析。這樣可以降低創建不連貫數據和不兼容系統的風險。(2)安全性如果組織的數據是機密和專有的，或者需要解決嚴格的安全和合規性要求，則可能會對數據放在雲端有所擔心。在這種情況下，具有高度自定義網路和加密功能的單租戶的私有雲解決方案可以為組織提供所需的大數據功能，以及專用環境的安全性。另外，請記住，公共雲並不意味著「不安全」。AWS和微軟Azure等領先供應商提供雲原生安全認證解決方案，並提供包括磁碟級加密和嚴格的授權，以及認證技術的選項。雲計算中的數據安全性正在快速成熟。許多具有嚴格的安全和合規要求的組織已經成功地利用公共雲上的大數據技術。(3)原有傳統系統從原來的傳統基礎架構的轉型總是涉及到數據遷移，通常會涉及這三個路徑的其中一個： ·提升和轉移：將現有工作負載轉移到雲基礎設施即服務，只是利用雲計算，存儲和網路功能，無需復雜的應用程序重寫，同時提供可擴展基礎架構的優勢。·隨著時間的推移，停用原有系統的數據：將現有數據保留在舊系統上，並將新數據直接發送到基於雲計算的新平台，無需數據遷移。新功能和功能被設計為雲就緒。·復雜的數據轉換：這涉及數據驅動應用程序的現代化，最適用於應用程序接近生命周期。其示例包括從大型機，AS / 400和較舊的關系資料庫管理系統轉移到新的資料庫，如Hive，Hadoop和HBase。(4)技能大數據實現取決於不同的技能，包括開發人員，管理人員，雲計算和大型數據架構師。市場對這些專家供不應求，所以組織經常要求內部人員或合同人員超越其核心能力進行工作，這會減慢實現的速度。選擇以交鑰匙為基礎提供這些功能的供應商是更為經濟的。確保它在專用環境和公其雲上大規模管理多個復雜的大數據環境。結論大數據的應用已經成為許多行業的巨大差異。成功開展業務的公司已經在行業中脫穎而出，這些公司不能面對落後的風險。雲計算提供了最快，最安全，最具前途的大數據轉換途徑。 不要擔心數據集成，安全性，傳統系統或技能阻止組織進行正確的移動。這些都比人們想像的要容易得多。
Ⅶ 把大數據處理的軟體（如游戲、下載）轉移到移動硬碟，能否有效減少對筆記本電腦）硬碟的損傷
你其實不懂這個過程的原理。硬碟只有兩種狀態，要麼硬體損壞了，要麼就是正常工作。不會因為傷到了而降低速度。掛機因為會頻繁的寫入硬碟，所以可能會導致硬碟損壞。增加電腦的內存對保護硬碟有很大的好處，因為可以減少訪問硬碟的次數。而且硬碟只要不振動，不摔。硬碟是不嬌貴的，正常的頻繁的使用，三五年肯定沒問題。下載用移動硬碟確實對本機的硬碟有好處，但是顯然對移動硬碟是沒好處的。看你是要保護哪塊硬碟了。
Ⅷ 大數據遷移
大數據遷移和數據遷移兩回事情。對於一個數據遷移，參考一樓回答，熱數據肯定不會有遷移，這個需要一個判斷策略，這里遷移的一般來說是冷數據。應該不叫遷移啦，應該是歸檔。不過歸檔就是一種遷移。
大數據本來不同於大量的數據，那麼在批量遷移的過程中需要的策略和數據遷移完全的不一樣。大數據在做熱冷策略下做遷移，這樣的遷移是被動的。主動的遷移那就是個項目，需要根據現場的情況，根據結構性和半結構還有非結構性數據的特點來做主動遷移。
Ⅸ 在大數據應用中，人事系統的服務對象重心的轉移是怎麼體現的
大數據應用在人力資源領域的應用已經不是什麼新鮮事，人事系統載入大數據分析功能是大勢所趨。通過此應用，HR將從海量數據收集處理中跳脫出來，立足企業，放眼行業，集中精力在企業戰略的思考、企業人才的訓練、智能工具的開發、發展數據的研究等戰略性工作。
人才是企業最重要的競爭優勢，為此人事系統的服務對象重心也將轉移到人的身上。HR部門作為企業人員管理的最直接部門，在應用工具上也會往人員管理重心轉移。例如紅海雲的人事系統在功能上，從招聘開始便要關注員工的整體使用感，注重員工的激勵、培養和發展，利用系統的檔案管理功能記錄員工的在職生命周期，以人才畫像和人才識別來構建企業完整的人才檔案，確保企業的人才供應。
Ⅹ 大數據應用工程師是做什麼的
主要是圍繞數據進行工作的，統計、分析、優化等