京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
几个月前,微软宣布了自己的用于大数据管理、分析和挖掘的Hadoop发布版HDInsight。记者联系到了SQL Server的高级产品营销经理Val Fontama,希望进一步了解微软的企业级大数据到底如何。
关于企业中数据集规模的增长趋势:
数据的海洋一直在增长。有预测表明业务信息存储量每年都会加倍。例如,Gartner发现全世界的信息量每年在以最少59%的速率增长,而其中大约85%的数据是“非结构化”的——比如视频剪辑、RFID标签和网站日志。这些非结构化数据用传统的数据管理系统来处理并不容易。此外,在很多场景下,客户在实时收集新数据时发现数据增长速率还在增加。
客户将需要一个与业务及所收集数据的发展相适应的现代数据平台。对全球企业而言,大数据为从所收集数据(不管是结构化的还是非结构化的)中找到新颖可行的观点创造了大量商机。因为到最后,大数据的最大前景就是推动来自数据的、更智能的决策。而智能决策就要收集来自各类数据的观点。
HDInsight是微软应对大数据的解决方案:
微软希望通过支持Windows Server和Windows Azure的Hadoop发布版,提供可移植、性能优越、安全且易部署等特性,促进Hadoop的应用。微软还将通过在HDInsight中集成Active Directory来增强Hadoop的安全性。此举将使IT部门能够将同样的一致性安全策略用于包括Hadoop集群在内的所有IT资产。
此外,通过与System Center集成,HDInsight简化了Hadoop的管理,并支持IT部门在同一面板上管理Hadoop集群、SQL Server数据库和应用程序。
基于Hadoop的Windows平台应用程序集成了如Excel、Power View和PowerPivot等微软的商业智能(BI)工具,可以很容易地分析大量的业务信息,从而创造独特的、差异化的商业价值。
为实现与Apache Hadoop百分之百的兼容性,微软的Hadoop发布版HDInsight是基于Hortonworks Data Platform(HDP)构建的。因此,客户能够将其MapReduce作业从自己的Windows服务器移到云中,甚至是移到运行在Linux上的Apache Hadoop发布版中。目前还没有其他厂商提供该功能。此外,在Windows Server和Azure平台上提供这些功能,也使客户能够利用熟悉的工具(如Excel、PowerPivot for Excel和Power View)轻松地从数据中抽取可行的观点。
SQL Server如何适应这种解决方案:
在帮助企业处理大数据集方面,SQL Server 2012与SQL Server 2008最重要的区别之一就是与Hadoop的兼容性。Hadoop允许用户处理大量的结构化和非结构化数据并快速从中获得观点,而且,因为Hadoop是开源的,成本较低。Hadoop与SQL Server 2012兼容的特性是微软与Hortonworks合作开发的,微软最近也宣布Microsoft HDInsight Server和Windows Azure HDInsight Service已经可以预览,这都使用户能够使用微软开发的Hadoop连接器来从数据中获得最好的观点。通过Hive ODBC Driver把SQL Server连接到Hadoop,客户现在可以使用如PowerPivot和Power View等微软的BI工具在SQL Server 2012中分析各种类型的数据,包括非结构化数据。此外,利用SQL Server 2012中新的Data Quality Services,客户可以通过将原始数据转换为适于建模的可靠且一致的数据来提高数据质量。
微软最近宣布了Office 2013 中的一些新特性,并介绍了开发者应该如何利用这些特性来构建构建应用和处理数据的服务。不足为奇,微软自己在Excel正是利用这一点来提供大数据服务的:
Excel是微软平台上支持大数据分析的主要客户端工具之一。在Excel 2013中,我们的主要工具是数据建模工具PowerPivot和数据可视化工具Power View,而且恰好它们都构建进来了,无需额外下载。这支持各个层次的用户使用熟悉的Excel界面进行自助式BI分析。
通过Excel的Hive插件,我们的HDInsight服务很容易集成Office 2013中的BI工具,使用户能够用熟悉的工具轻松地分析海量的结构化或非结构化数据。
除了Excel之外,微软还提供了其他的大数据交互工具:BI专业人员可以使用BI Developer Studio来设计OLAP cube或在SQL Server Analysis Services中设计可伸缩的PowerPivot模型。开发者可以继续使用Visual Studio来开发和测试用.NET编写的MapReduce程序。最后,IT运维人员可以使用他们目前所使用的System Center来管理HDInsight上的Hadoop集群。
总的说来,微软的策略看起来是要为客户使用大数据提供一种最简单的方法——扩展现有工具(如SQL Server和Office等),使之能够无缝处理新数据类型,从而允许各公司在处理新业务时能利用原有投资.
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21