在大数据的发展下，很多的企业也开始重视大数据的应用。而在生活中，大数据也开始变得十分流行了，这些都得益于大数据的架构生态圈打通。我们在这篇文章中重点给大家介绍一下大数据的架构实例，希望能够帮助大家更好地理解大数据架构。

说到大数据的结构我们需要先介绍一下大数据，大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而大数据的架构决策远远超出了硬件，软件和网络。这就要求公司必须建立一个基础，允许正确的入口点支持业务的数据。这样我们的大数据才能够发挥作用。

当然，不同的企业会根据不同的属性进行定义大数据架构的，比如有的企业会根据他们处理和放置数据的位置来定义大数据架构，无论数据是内部数据，还是数据集市，公共云等等。业务数据体系结构与用于大数据处理和存储的技术体系结构并不相同。然而，这一切都与我们是否在为我们的公司构建最佳的信息资产来优化它的大数据和分析有关。而大数据中最重要的就是数据，通过对数据的存放方式去改变不同的架构。这样做使得大数据更加专业。

然而就目前而言，很少有公司能够在这种大数据中寻求相关性，而无需确定其商业信息的基础部分。大数据的基础是数据的主要载体或入口点，为企业提供了导航数据和推导意义的最佳能力。这样做的目的就是让大数据处理数据的能力更上一层楼。

那么大数据的架构应用实例都有哪些呢？比如说绩效管理决策，商业智能的决策管理针对的是企业高管，是数据化运营的核心部分，能对数据做到及时监控，综合反映企业运营状况。商业智能的建设在当前数据仓库汇集业务数据的基础上，将数据源扩展到财务、人力、物流等系统，综合反映数据，帮助决策分析。这就是大数据架构的其中一个应用实例。

我们在这篇文章中给大家讲述了大数据的概念以及企业是怎么定义大数据的，还有一个大数据架构的应用实例，由于篇幅原因我们就给大家介绍到这里了，我们在下一篇文章中继续给大家介绍这一方面的知识。