大数据：切实可行的洞察力推动更好的结果
如何理解大数据
理解大数据，获得更好的结果
“大数据”表示需要分析和使用不同的计算、算法、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)，以揭示趋势、模式和关联性的庞大数据集，提供有价值的洞察力、新的数据关联和精确的预测，能够帮助获得更好的结果。
数据不再仅由应用程序生成，还来自移动设备、物联网和工业物联网设备、联网/自动驾驶汽车、机器传感器、医疗保健监视器和可穿戴设备、视频监控等。不再仅仅关于存储数据，更是对数据进行获取、保留、访问和转换，以利用其拥有的可能性和提供的价值。
截止到 2020 年，达到 1.7 MB/s
截止到 2020 年，全球每个人每秒钟将创建大约 1.7 MB 新信息1。
截止到 2021 年达到 403 EB
截止到 2021 年，大数据将达到 403EB，比 2016 年的 25 EB 增长近 8 倍2。
2.5×10<sup>18</sup>
以目前的速度，我们每天创建 2.5×10<sup>18</sup> 字节的数据，并且该速度只会随着物联网的增长而加快3。
大数据应用程序使用专业的 GP-GPU、FPGA 和 ASIC 处理器借助深度学习技术分析大数据集，并揭示趋势、模式和关联性，支持图像识别、语音识别等。就其本身而言，大数据主要基于过去的信息，或通常驻留在云中的静态数据。大数据分析的一个常见结果是一个“被训练”的神经网络，能够执行特定的任务，例如识别和标记图像或视频序列中的所有面孔… [或提供] 从“发生了什么”到“可能会发生什么”（预测性的分析）的见解。
来源：存储的新时代：利用 RISC-V 和存储器结构开启计算，作者 Dr. Zvonimir Bandic，Western Digital（Embedded Computing Design，2018 年 2 月 21 日）
如何从大数据中获取价值
通过大数据获取有价值的见解
涉及到数据的增长时，我们谈论的是容量、速度和多样性（又称 3V）。但随着组织从获取数据转向使用数据，第四个“V”已快速占据主要地位 – 这个“V”就是价值。
价值的功能很强大，因为它能同时集成并分析所有数据，而不受来源、类型、大小或格式的影响，因此可以生成洞察力，以处理广泛的业务挑战。因此，未来超大数据工作负载需要具备专用功能的先进存储基础设施。
实现大数据的价值
Western Digital 提供一系列产品组合，涵盖一系列市场细化的产品，旨在帮助客户从大数据中获得有价值的洞察力和智慧。
物联网
物联网
通过物联网创造价值
各行各业的企业正加快使用其物联网 (IoT) 数据，以改变和改善其工作方式，并从他们收集的数据中获得更多价值。收集的数据有潜力提高效率，并创造新的收入来源，但是利用此数据需要不同的存储方式。
云对象系统非常适合用于经济高效地处理物联网产生的海量数据。它们旨在作为集中的混合云系统聚合、存储和保护数据，同时进行适当的分析，并与全球范围内分散的生态系统安全地共享数据。
550 亿
到 2025 年，物联网设备
将从 2017 年的约 90 亿增加至 550 亿4
15 万亿美元
聚合物联网投资
2017 至 2025年间4
处理物联网大数据的规模与效率
对象存储系统专用于处理海量数据，例如 IoT 生成的数据。其高密度、低功耗、极高的耐用性和极具吸引力的实惠价格，意味着您可以保存所有的数据，而不必决定删除哪些数据。
加快数字化转型
加快数字化转型
借助大数据加快数字化转型
有效实现数字化转型最大障碍之一是利用大量数据获得洞察力的能力，从而以某种方式改善业务。使用传统存储技术很难平衡大规模存储效率在快速访问数据的需求。
传统的系统太昂贵，无法以 PB 级规模进行部署和维护。在检索数据时，许多人都惊讶于公用云的昂贵价格和缓慢速度。作为私有或混合云，云对象系统专为大数据而设计，并提供企业要求的可扩展性、耐用性和可访问性。
5.2
ZB
IDC 估计在 2025 年可进行数据分析的全球数据球5
1.4
ZB
IDC 估计在 2025 年认知系统将用于分析的数据量5
提高大数据的经济效益
我们的云对象系统为在混合云配置中有效存储、访问和保护快速增长的数据提供了基础，帮助提供经济且易于管理的方法。
借助混合云存储提高业务敏捷性
不同的工作负载需要具备高度可扩展性和弹性的基础设施，同时可在全球访问且经济实惠。
金融决策
金融决策
智能且响应性的决策
欢迎来到数字金融时代，在这个时代中，技术的进步可在云、在线和本地部署中实现响应更快的交互。人工智能 (AI) 和机器学习为精算与保险行业提供支持，并且自动化过程减少了因法规遵从和发现而引起的摩擦。最终，智能且快速的决策意味着增加利润、加强客户服务和简化交互与交易。
值得信赖的金融市场资源
通过制定数据驱动决策降低贸易金融风险。 Western Digital 产品组合提供关键决策、响应式电子商务交易和实时分析。
大数据 – 金融决策
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增强 Apache Hadoop 部署
增强 Apache Hadoop 部署
工作负载至关重要：针对您的 Apache Hadoop 集群做出明智的选择
有成千上万种不同的 Apache Hadoop® 工作负载，并且每种 Hadoop 集群都是独一无二的。然而，每一个 Hadoop 的成功实例，都包括处理大数据工作负载时选择正确的存储解决方案，以优化所需结果。
例如，为每个工作负载使用正确的硬盘能够减少瓶颈、提高性能、降低带宽限制，并提供对现有数据更深入的见解。对于计算和采集受限的集群，选择的硬盘能够应对容量和成本的挑战。对于那些遇到遭遇 I/O 瓶颈的集群，也许可以考虑使用基于闪存的 SSD 扩大所选硬盘，以获得具有硬盘容量的 SSD 的随机性能。
Apache Hadoop 工作负载值得信赖的资源
Western Digital 的产品组合是提供最佳 Apache Hadoop 体验的理想解决方案。其增大的容量，加上 HelioSeal 和 Media Cache 的性能和功耗优势，可以降低您的 Hadoop 基础设施成本，并提高其性能。此外，添加单个或一对 RAID 镜像企业级 SSD 可以增强随机性能，同时允许硬盘完全致力于提供高性能。
Apache Hadoop® 解聚和分层
了解可以如何最大限度降低 Apache Hadoop® 基础设施的费用和规模，同时通过使用 Western Digital 存储产品最大程度提高结果。
大数据专家认为
当今公司收集和存储的数据数量是惊人的。然而，收集的数据量并不是最重要的，最重要的是公司如何利用这些重要的数据。
现代企业明白大数据功能强大，但是他们开始意识到，当大数据与智能自动化结合时并没那么有用。凭借强大的计算能力，机器学习系统帮助公司比以往任何时候更成功地管理、分析和使用其数据。
来源：机器学习和大数据 – 实际应用，作者 Kerri Hale（Towards Data Science，3 月 26 日）
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披露：
1. 来源：大数据事实，作者 Vishal Kumar（AnalyticsWeek，2017 年 3 月 26 日） 。2. 来源：截止到 2021 年，云数据流量预计将占全球数据中心流量的 95%：ETCIO 员工进行的研究 ，（ETCIO，2018 年 2 月 7 日）。3. 来源：数据永无休止 5.0 ，Domo，2017 年。4. 来源：IoT 报告: 现代物联网技术如何造福主流公司和消费者，作者 Peter Newman（Business Insider，2018 年 7 月 27 日）。 5. 来源：IDC: Data Creation to Reach 163 Zettabytes by 2025（IDC：截止到 2025 年，产生的数据将达到 163 ZB），作者：Timothy King（Data Management News，2017 年 4 月 11 日）
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