大数据是什么?

数字革命产生了大量各类数据。通过大数据分析处理复杂信息,
组织和企业可以获得宝贵的洞见来推动增长。三星致力于推出优质的内存解决方案,
正在推进大数据在不同领域的应用。从高性能计算到创新的云计算和数据中心系统,其全面的产品组合使组织能够利用分析实现目标。

大数据的幻想插图。

什么是大数据?

数据不再仅仅是存储在列和行中的有组织信息。随着数字设备在日常生活中的嵌入程度越来越高,可用数据的数量和类型正以指数级的速度增长。随着高级分析的发展,计算机现在可以自动发现新数据源中的模式。从音频和视频录制到感官信息,几乎任何内容都可以转换为数据。在大数据时代,创建有效的解决方案来存储、组织和分析这些复杂信息是发现有意义的趋势和进行预测的关键。

大量数据合并在一个数据流中的说明性图片。

数据驱动型增长

了解客户行为并监控内部运营是许多企业的关键优先事项。大数据的出现使公司能够精确跟踪其进展。无论是提高销售额还是提高效率,深度分析都能帮助企业制定战略,获得竞争优势。

利用大数据促进业务增长需要在各个领域进行全面投资。除了重组信息技术 (IT) 基础架构外,还需要新的技能来支持和操作该技术。

人们查看分析结果的说明性图片。

优化知识转移

企业需要在组织内创造和传播新知识,以提高竞争力,知识转移过程的效率可以决定项目和战略的成败。

除了发现新趋势外,大数据系统还可以增强新见解的收集。通过对知识转移流程的更多控制,企业可以确保关键利益相关者在做出决策时充分了解情况。

以都市风景图片为背景的网格矩阵的说明性图片。

将数据世界最大化

世界上很大一部分数据,要么是非结构化的,要么是半结构化的。为了从大数据中产生最大价值,非结构化内容需要与结构化信息相结合进行分析。对于许多企业来说,这意味着将高级分析与现有的智能功能、存储系统和数据结构集成在一起。

从客户分析到风险管理,扩展数据点的多样性将使制定战略、优化整体运营时不再需要猜测。

数字形式云的说明性图片。

开发定制式云战略

构建定制式云战略以适应组织需求和目标,可以转变大数据集成的效率。由于高级分析需要广泛的资源才能运行,因此需要设计云基础架构以优化数据流。此外,还应考虑云架构的可扩展性,以确保长期可持续性。

  • Hadoop 生态系统的信息图。

    大数据分
    析的核心

    Hadoop 是一个开源软件框架,是大数据存储和分析的代名词。该系统能够存储和处理各种数据,
    因此非常适合支持高级分析,
    如预测分析、数据挖掘和机器学习。

    Hadoop 由四个模块组成,每个模块都旨在执行用于大数据分析的专门任务。分布式文件系统允许跨大量存储设备快速访问数据,而 MapReduce 可实现高效的数据集转换。使用 Hadoop Common,不同的计算机操作系统可以重试存储在 Hadoop 中的数据。最后,另一种资源协调者 (YARN) 负责分配系统资源。

  • 云计算和边缘计算的对比信息图。边缘计算的网络流量和连接成本较低。

    高效的数据处理

    物联网 (IoT) 设备收集大量数据,这在基于云的集中式系统中处理需要时间和资源。由于并非所有收集的数据都可用,
    因此,此系统可能效率低下。
    通过仅向云发送最相关的信息,边缘计算可以大大减少数据中心和云计算设施的工作量。除了提高效率外,边缘计算还可以降低网络流量和连接成本。

  • 内存数据库和磁盘数据库的对比信息图。内存数据库将数据存储在随机存取存储器 (RAM) 中并且具有较快的存取速度。

    加速数据存取

    内存数据库将数据存储在 RAM (随机存储器) 而不是硬盘驱动器中。由于没有磁盘可以减慢进程速度,因此具有访问速度更快的优点,并可实现实时更新。
    内存数据库还解决了存储、传输和处理大量非结构化数据的困难。

  • 该信息图显示了做出预测的 4 步流程;收集数据、清除数据、识别模式、做出预测。

    展望未来

    顾名思义,预测分析基于历史数据分析对未来事件进行预测。它使用数据挖掘、统计、建模和人工智能等各种技术来捕获数据集中的模式和趋势。对于各类企业来说,这些关系可用于识别未来的风险和机会,包括预测性维护、
    财务分析和质量保证。

    预测分析的准确性将随着人工智能的进步而提高,从而使组织能够更加主动和前瞻性地思考。

  • 集中式和基于区块链的存储系统的对比信息图。基于区块链的存储系统具有较高的透明度和安全性。

    顺畅而安全的数据存储

    基于区块链的存储系统通过将信息存储在多台计算机而不是集中式服务器中,可提供更高的透明度和安全性。技术的分散性防止了单一机构改变交易和数据,从而维护所记录信息的完整性。在大数据环境中,区块链提供了一个更安全的解决方案来存储敏感信息,如医疗记录,因为无法从单个位置获取数据集。

  • 流分析的对比信息图。流处理包括 Hadoop、开源 R、TERR、SAS、MATLAB、数据库内分析和 Spark。

    实时分析

    流式数据分析的主要优点是,它允许组织在数据可用时立即处理数据。它非常适合在要求时效性的情况下加强决策,因为组织可以快速连接多个大事件和小事件,以识别风险或机会。

  • 该信息图显示了人工智能 (AI) 的流程。人工智能 (AI) 流程利用多层神经网络处理非结构化数据并分析复杂的信息。

    更光明的未来

    虽然人工智能并不是一个新概念,但近年来它的发展正在极大地扩展计算机和移动设备的功能。作为 AI 的子类,机器学习使计算机能够自行学习、发展和改进。结合大数据的可用性,
    此过程可以提取历史数据中的模式并构建模型以预测未来结果。

    通过使用多层神经网络处理非结构化数据,深度学习使计算机能够分析复杂的信息,如视觉内容和口语内容。这大大增加了组织可以跟踪和分析的数据类型。

新一代服务器的图片。

下一代服务器

为了处理大量数据,组织需要可提供超快速度和卓越性能的服务器。在分析迅速发展的时代,具有固定硬件配置的传统服务器可能难以为继。企业要真正最大限度地发挥大数据的潜力,必须采用灵活的服务器解决方案。

显示器的图片。

卓越的计算性能

随着物联网和 AI 等下一代技术的不断进步,数据企业必须处理的数据规模和复杂性将越来越大。通过将计算服务器联网到集群中,高性能计算体系结构 (HPC) 可提供处理大量数据所需的速度、稳定性和性能。由网络中的服务器来运行程序和算法,而存储单元提供数据并捕获输出。在 HPC 体系结构中,所有组件都必须能够支持高速数据传输,以最大限度地提高性能。

各种 IT 设备的图片,包括笔记本电脑、智能手机和平板电脑。

云计算

通过减少对内部硬件投资的需求,云计算使组织能够灵活采用和部署大数据分析。云计算的可扩展性与虚拟化相结合,使企业能够随着优先级的转移调整其 IT 战略,而数据存储的集中化则使信息和洞见的内部流动更加高效。

打好基础

三星提供广泛的优质内存解决方案,旨在满足大数据分析的需求。Z-固态硬盘将极低的延迟与一流的性能相结合,是适用于当今内存数据库和高性能计算系统的强大组件。借助企业级固态硬盘,三星可提供卓越的可靠性和速度,满足高级服务器需求。三星的 HBM2E 最初专为图形处理而开发,能够识别 AI 操作的批量数据中的复杂模式。随着对大数据解决方案和云计算的需求不断增长,带寄存器的双列直插式 RDIMM 和 LRDIMM 为加速数据密集型应用(包括实时分析、虚拟化和内存计算)带来了卓越的性能。

大数据解决方案的图片,包括 Z-SSD、企业级固态硬盘 (SSD)、HBM2E、LPDDR5 和 RDIMM。

* HBM2E - 高带宽内存          * RDIMM - 带寄存器的双列直插式存储模块          * LRDIMM - 低负载双列直插式存储模块

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