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日志与机器数据管理领域在大数据时代被无限看好，而近期这一市场中又迎来了一个有力竞争者——X15 Software。
使用开源Hadoop架构时，要注意计算数据成本。因为很多隐性的成本潜伏在表面免费的架构中，常常被人忽略。硬件成本只是很少的一部分。
数据的变化会直接影响数据工作行为，非结构化和半结构化数据的出现就是一个例子。相比于数据规模巨大，数据类型多样化其实是大数据时代更大的挑战。
传统的数据仓库最大的问题就是数据孤岛问题，Hadoop系统克服了这一困难，因此受到越来越多的企业的青睐。
研究机构CMMI(能力成熟度模型集成)近日发布了数据管理成熟度模型，希望能够在大数据时代，帮助企业提升数据管理水平。
几年前兴起的MongoDB现在已经成为了大数据时代举足轻重的重要角色。原因之一就在于其水平扩展的能力和并行计算。
近日，数据管理协会（DAMA）2014国际企业级数据大会在美国举行，专家表示，快速增长的数据量和数据供给已经改变了数据管理的现状。
目前NoSQL数据库主要分析四大类型：文档型数据库、键值存储、列式存储和图数据库。作为NoSQL数据库，它们都具备扩展性强、动态的数据库设计等特点。
决策者希望拥有的是能够辅助决策的数据仓库，但数据仓库总是面临着搭建时间长、不能满足业务需求和升级困难等问题。
Hadoop和大数据要走进企业内部，需要以企业转变思维为前提。大数据时代已经不是为高级管理者创建报表的时代了，而是为客户提供新型服务的时代。
