随着互联网的普及和发展，数据量呈现爆炸性增长，大数据时代的到来势不可挡。在这个时代，数据已经成为了一种宝贵的资源，而谁能够掌控这些数据，谁就能够成为大数据时代的主宰者。那么，互联网时代，谁才是大数据时代的主宰者呢？这是一个复杂而又有趣的问题。
我们需要明确一个概念，那就是“数据”的定义。所谓的“数据”，简单来说，就是一些事实的记录。这些记录可以是数字、文字、图片、视频等形式。这些数据可以通过各种方式收集、分析和利用。但是，单单有数据并不能成为大数据时代的主宰者。重要的是，如何通过这些数据来做出决策、预测趋势、推动创新等等。
目前，大数据时代的主宰者主要可以分为两类：一类是互联网公司，如谷歌、脸书、亚马逊等；另一类则是传统行业里大数据应用领域的领军者，如金融、医疗、体育等。在这两类主宰者中，谁更具优势呢？
互联网公司有着无可比拟的数据收集和处理能力。通过用户留下的搜索记录、点击行为、购买记录等等，谷歌、脸书等公司可以准确了解用户的喜好和需求，进行精准的广告推送和个性化的服务。亚马逊则可以通过用户购买行为和评论评分等信息，预测用户可能会购买的商品并进行推荐。这些互联网公司可以通过高效的算法和大规模的数据处理，将海量数据转化为可操作的见解，提高经营效率和用户满意度。
然而，传统行业里的大数据应用领域也有着自己的优势。由于这些行业的特殊性，这些企业积累的数据十分丰富和具有价值。例如，在金融行业，银行可以通过利用客户的历史交易记录和信用值等信息，为客户量身定制金融产品。医疗行业中，通过对医疗记录、药品销售记录等数据的分析，可以优化病人的治疗方案和用药计划等。在体育领域，则可以通过运动员的各项数据分析，为教练提供有针对性的训练建议，提高运动员的表现。
从这两类主宰者的优势来看，互联网公司似乎具备更强的能力。然而，我们也不能忽视传统行业里大数据应用领域的巨大潜力。那么，如何将这两类主宰者的优势结合起来，才能够更好地应对大数据时代的挑战呢？
我们认为，互联网公司的优势在于数据收集、处理和分析。传统行业的优势在于所积累的数据价值和领域专业性。因此，如果这两类主宰者能够合作共享各自优势，就能够形成一种互惠互利的局面。传统行业里的企业可以将自己所积累的数据进行整理和加工，以便更好地与互联网企业的数据进行结合和进一步分析。而互联网企业则可以为传统行业里的企业提供更好的数据收集、处理及分析技术。这样的合作可以共同拓展大数据的应用场景，提升分析结果的准确性和针对性，以更好地服务于客户和推动行业的发展。
大数据时代的主宰者不是单单互联网企业或是传统行业里的企业，而是那些拥有数据和技术优势的企业。只有通过互相合作、共享数据和利用最新技术，才能够在大数据时代中获得竞争优势，成为真正的主宰者。
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大数据的历史
一、大数据的陷阱作文
李娜再度夺得大满贯，超越了张德培的华人大满贯纪录，非举国体制下的奇迹造就了举国的愉悦。
在总结李娜成功因素的时候，也再次看到了这样的言论：是大数据起到了重要的作用。但这次李娜夺冠，最靠谱的解释就是李娜在卡洛斯的帮助下大大提升了心理层面的战斗力。
在技术层面领先的前提下，李娜在整场比赛中克服了节奏问题，她具备了一颗冠军的心脏。2023年9月6日，代表亚洲网球至高水平的中国选手李娜在美国迎战名将小威廉姆斯。
当时，IBM公司在综合了美网过去8年的全部比赛数据之后，为参赛球员制定了“Keys to the march”的比赛制胜策略。李娜一方获得赢球的关键包括3个指标：1.一发得分率超过69%;2.4-9拍相持中得分利率要超过48%:3.发球局30-30或40-40时得分率要超过67%。
比赛结果是，李娜溃败。比赛结束后，IBM高调地宣布李娜仅仅完成了三项制胜策略中的项，而小威廉姆斯拍液则完成了自己三项制胜策略中的两项。
于是，很多人就顺着IBM的思路问，李娜为什么不照着BM的策略去打球？其实，当当事人的主观愿望不积极的时候，大数据对他们来说不过是噪音而已。同样，数据也会因为主观意愿具有欺骗性。
我们很多时候都会被误导，认为大数据的作用是让历史提示未来。其实不然。
在网球这样的领域里，历史数据甚至常常会成为陷阱。有意思的是，在另一场女子网球比赛中，一位球员做到了IBM为其制定的三项指标中的两个，她却失败了。
而胜利的一方，只完成了一个指标。
二、大数据时代发展历程是什么
可按照时间点划分大数据的发展历程。
大数据时代发展的具体历程如下：2023年Hadoop项目诞生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用来解决网页搜索问题的一个项目，后来因其技术的高效性，被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。
Hadoop本身不是一个产品，而是由多个软件产品组成的一个生态系统，这些软件产品共同实现全面功能和灵活的大数据分析。从技术上看，Hadoop由两项关键服务构成：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的可靠数据存储服务，以及利用一种叫做MapReduce技术的高性能并行数据处理服务。
这两项服务的共同目标是，提供一个使对结构化和复杂数据的快速、可靠分析变为现实的基础。2023年末，“大数据”得到部分美国知名计算机科学研究人员的认可，业界组织计算社区联盟 （puting munity Consortium），发表了一份有影响力的白皮书《大数据计算：在商务、科学和社会领域创建革命性突破》袭碧物。
它使人们的思维不仅局限于数据处理的机器，并提出：大数据真正重要的是新用途和新见解，而非数据本身。此组织可以说是最早提出大数据概念的机构。
2023年印度建立了用于身份识别管理的生物识别数据库，联合国全球脉冲项目已研究了对如何利用手机和社交网站的数据源来分析预测从螺旋价格到疾病爆发之类的问题。同年，美国通过启动://Data.gov网站的方式进一步开放了数据的大门，这个网站向公众提供各种各样的数据。
该网站的超过4.45万量数据集被用于保证一些网站和智能手机应用程序来跟踪从航班到产品召回再到特定区域内失业率的信息，这一行动激发了从肯尼亚到英国范围内的们相继推出类似举措。2023年，欧洲一些领先的研究型图书馆和科技信息研究机构建立了伙伴关系致力于改善在互联网上获取科学数据的简易性。
2023年2月，肯尼斯库克尔在《经济学人》上发表了长达14页的大数据专题报告《数据，无所不在慧薯的数据》。库克尔在报告中提到：“世界上有着无法想象的巨量数字信息，并以极快的速度增长。
从经济界到科学界，从部门到艺术领域，很多方面都已经感受到了这种巨量信息的影响。科学家和计算机工程师已经为这个现象创造了一个新词汇：“大数据”。
库克尔也因此成为最早洞见大数据时代趋势的数据科学家之一。2023年2月，IBM的沃森超级计算机每秒可扫描并分析4TB（约2亿页文字量）的数据量，并在美国著名智力竞赛电视节目《危险边缘》“Jeopardy”上击败两名人类选手而夺冠。
后来认为这一刻为一个“大数据计算的胜利。” 相继在同年5月，全球知名咨询公司麦肯锡（McKinsey&pany）肯锡全球研究院（MGI）发布了一份报告——《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》，大数据开始备受关注，这也是专业机构之一次全方面的介绍和展望大数据。
报告指出，大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
报告还提到，“大数据”源于数据生产和收集的能力和速度的大幅提升——由于越来越多的人、设备和传感器通过数字网络连接起来，产生、传送、分享和访问数据的能力也得到彻底变革。2023年12 月，工信部发布的物联网十二五规划上，把信息处理技术作为4 项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。
2023年1月份，瑞士达沃斯召开的世界经济论坛上，大数据是主题之一，会上发布的报告《大数据，大影响》（Big Data, Big Impact） 宣称，数据已经成为一种新的经济资产类别，就像货币或黄金一样。2023年3月，美国奥巴马在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，这一倡议标志着大数据已经成为重要的时代特征。
2023年3月22日，奥巴马宣布2亿美元投资大数据领域，是大数据技术从商业行为上升到国家科技战略的分水岭，在次日的会议中，对数据的定义“未来的新石油”，大数据技术领域的竞争，事关国家安全和未来。并表示，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及解释、运用的能力；国家数字体现对数据的占有和控制。
数字将是继边防、海防、空防之后，另一个大国博弈的空间。2023年4月，美国软件公司Splunk于19日在纳斯达克成功上市，成为之一家上市的大数据处理公司。
鉴于美国经济持续低靡、股市持续震荡的大背景，Splunk首日的突出交易表现尤其令人们印象深刻，首日即暴涨了一倍多。Splunk是一家领先的提供大数据监测和分析服务的软件提供商，成立于2023年。
Splunk成功上市促进了资本市场对大数据的关注，同时也促使IT厂商加快大数据布局。2023年7月，联合国在纽约发布了一份关于大数据政务的白皮书，总结了各国如何利用大数据更好地服务和保护人民。
这份白皮书举例说明在一个数据生态系统中，个人、公共部门和私人部门各自的角色、动机和需求：例如通过对价格关注和更好服务的渴望，个人提供数据和众包信息，并对隐。
三、大数据时代的产生背景
进入2023年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上过《》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。 数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。
正如《》2023年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是，所有领域都将开始这种进程。”
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四、大数据时代是什么意思
大数据时代：最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡， 大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。
大数据提出的背景：进入2023年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。正如《》2023年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。
哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是，所有领域都将开始这种进程。” 扩展资料 大数据影响 现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。
有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。
这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。大数据到底有多大？一组名为“互联网上一天”的数据告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD；发出的邮件有2940亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）。
发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770年的文字量）；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万…… 截止到2023年，数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2023年全球产生的数据量为0.49ZB,2023年的数据量为0.8ZB,2023年增长为1.2ZB,2023年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。
而到2023年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。
而到了2023年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。 每一天，全世界会上传超过5亿张图片，每分钟就有20小时时长的视频被分享。
然而，即使是人们每天创造的全部信息——包括语音通话、电子邮件和信息在内的各种通信，以及上传的全部图片、视频与音乐，其信息量也无法匹及每一天所创造出的关于人们自身的数字信息量。这样的趋势会持续下去。
我们现在还处于所谓“物联网”的最初级阶段，而随着技术成熟，我们的设备、交通工具和迅速发展的“可穿戴”科技将能互相连接与沟通。科技的进步已经使创造、捕捉和管理信息的成本降至2023年的六分之一，而从2023年起，用在硬件、软件、人才及服务之上的商业投资也增长了整整50%，达到了4000亿美元。
大数据的精髓 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：是全部数据，而不是随机采样；是大体方向，而不是精确制导；是相关关系，而不是因果关系。A.不是随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前我们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让我们意识到，这其实是一种人为限制）； B.不是精确性，而是混杂性：研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度；之前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱；拥有了大数据，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可。
适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力； C.不是因果关系，而是相关关系：我们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大。
五、为什么大数据如此重要
大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。
为什么大数据如此重要？
之一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、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数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据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“数据驱动”。
总结
在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。
六、如何实现大数据量数据库的历史数据归档
这个问题是这样的：
首先你要明确你的插入是正常业务需求么？如果是，那么只能接受这样的数据插入量。
其次你说数据库存不下了 那么你可以让你的数据库上限变大 这个你可以在数据库里面设置的 里面有个数据库文件属性 maxsize
最后有个方法可以使用，如果你的历史数据不会对目前业务造成很大影响 可以考虑归档处理 定时将不用的数据移入历史表 或者另外一个数据库。
注意平时对数据库的维护 定期整理索引碎片
对于拥有大型数据库的客户，Nutanix数据库管理有什么优势？
对于那些拥有大型数据库的客户而言，Nutanix 数据库管理Era更大的优势之一是能够完整地克隆生产系统，为非生没拿产用途创建多个生产库的副本，可以在不增加存储容量的情况下创建任意数量的克隆版。
最近，Era 发布了2.0/2.1版本，带来了增强功能：支持混合云的灵渣氏活性以及多集群管理、新增SAP HANA数据库引擎支持、扩大针对PostgreSQL功能选择和技术支持、与HCL合作加强服务模式交付、日志复制支持等等，完全可以帮助大幅降低管理数据库环境和维护大量非生产系统所需的存储资源。枯梁搭
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