1.認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)
相信大家都還記得2013年5月10日淘寶十周年晚會(huì)上,阿里巴巴集團(tuán)董事局主席馬云在其卸任集團(tuán)CEO職位的演講中說到:“大家還沒搞清PC時(shí)代的時(shí)候,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)來了,還沒搞清移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)候,大數(shù)據(jù)時(shí)代來了。”
什么是大數(shù)據(jù)?
早在1980年,當(dāng)時(shí)著名的未來學(xué)家阿爾文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中熱情洋溢地將大數(shù)據(jù)贊頌為“第三次浪潮的華彩樂章”。不過直到時(shí)光抵達(dá)2009年,“大數(shù)據(jù)”才開始成為互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)的流行詞匯。
環(huán)顧四周,我們都已經(jīng)切身感受到了當(dāng)今的信息量正在以前所未有的速度膨脹。當(dāng)我們的普通民眾在上世紀(jì)90年代剛剛接觸個(gè)人計(jì)算機(jī)的時(shí)候,1MB的磁盤,1GB的硬盤已經(jīng)是不錯(cuò)的配置。然而現(xiàn)在呢?GB、TB都已經(jīng)無法滿足我們丈量數(shù)據(jù)大小的需要,PB、EB、ZB已經(jīng)義無反顧地承擔(dān)起了丈量數(shù)據(jù)的大任。
隨著互聯(lián)網(wǎng)自媒體的普及,每天都有數(shù)以億計(jì)的人在發(fā)微博、寫微信、更新個(gè)人主頁(yè)、使用社交網(wǎng)站、發(fā)表個(gè)人評(píng)論……全球互聯(lián)網(wǎng)上每天會(huì)有220萬TB的新數(shù)據(jù)產(chǎn)生,90%的數(shù)據(jù)都是在過去的24個(gè)月內(nèi)創(chuàng)造出來的,如今,這個(gè)比例還在不斷上升。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中,他們對(duì)大數(shù)據(jù)的表述是:大數(shù)據(jù)(big data),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。他們對(duì)大數(shù)據(jù)的特性進(jìn)行了歸納,提出了4V特點(diǎn),即Volume(數(shù)據(jù)量大)、Velocity(要求實(shí)時(shí)性強(qiáng))、Variety(數(shù)據(jù)的種類多樣)、Value(數(shù)據(jù)是有價(jià)值的)。
而《互聯(lián)網(wǎng)周刊》則認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”的概念遠(yuǎn)不止大量的數(shù)據(jù)和處理大量數(shù)據(jù)的技術(shù),或者所謂的“4V特點(diǎn)”之類的簡(jiǎn)單概念。
大數(shù)據(jù)是涵蓋了人們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上所能做到的事務(wù),而這些事務(wù)在小規(guī)模數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上是無法實(shí)現(xiàn)的。換句話說,大數(shù)據(jù)讓我們能夠以一種前所未有的方式,通過對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,獲得具有巨大價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù),或者深刻的洞見,進(jìn)而最終形成變革世界的力量。
2.大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀分析
最早提出世界已經(jīng)迎來“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的機(jī)構(gòu)則是全球知名的咨詢公司——麥肯錫。麥肯錫在其研究報(bào)告中指出:數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域,逐漸成為重要的生產(chǎn)因素;而人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。
大家都或多或少地意識(shí)到應(yīng)該能從這些海量的數(shù)據(jù)中獲取些什么,然而究竟我們能獲取到什么呢?
一個(gè)被廣為傳播的典型案例是:在2012年初美國(guó)的一家Target超市,一位憤怒的父親突然闖進(jìn)來對(duì)店鋪經(jīng)理咆哮道:“你們竟然給我17歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券,她才17歲啊!”經(jīng)理下意識(shí)地認(rèn)為是店里出了問題,也許是誤發(fā)了優(yōu)惠券,于是立即向這位父親道歉。然而經(jīng)理卻沒有意識(shí)到,其實(shí)這是公司正在運(yùn)行的一套大數(shù)據(jù)系統(tǒng)得出的分析結(jié)論。
Target會(huì)從其會(huì)員的購(gòu)買記錄中去了解該顧客的性格、類別等一些列業(yè)務(wù)活動(dòng)。上面的例子正是Target為適齡女性創(chuàng)建的一套懷孕期變化分析模型,如果相關(guān)客戶第一次購(gòu)買了嬰兒用品,系統(tǒng)將會(huì)在接下去的幾年中根據(jù)嬰兒的生長(zhǎng)周期向顧客推薦相關(guān)的產(chǎn)品,從而培養(yǎng)和提高客戶的忠誠(chéng)度。
果然,一個(gè)月后,該名憤怒的父親打電話給商鋪道歉,因?yàn)門arget發(fā)來的嬰兒用品優(yōu)惠券不是誤會(huì),他的女兒確實(shí)懷孕了。
利用數(shù)據(jù)挖掘用戶的行為習(xí)慣和喜好,在凌亂紛繁的數(shù)據(jù)背后發(fā)掘出更符合用戶興趣和習(xí)慣的信息、產(chǎn)品和服務(wù),并對(duì)這些目標(biāo)化的信息、產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行針對(duì)性地調(diào)整和優(yōu)化,這便是大數(shù)據(jù)能帶給商家最誘人的價(jià)值之一。
隨著社交網(wǎng)絡(luò)在人們生產(chǎn)生活中地位的快速提升,大量UGC(User Generated Content用戶自生成的內(nèi)容)進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng),上述價(jià)值的實(shí)現(xiàn)也變得越來越明顯。
事實(shí)上,全球IT業(yè)巨頭都已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)的重要意義和“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來。包括IBM、EMC、惠普、微軟在內(nèi)的全球知名跨國(guó)公司都陸續(xù)通過收購(gòu)與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的廠商來實(shí)現(xiàn)技術(shù)整合。
目前典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域有:
商業(yè)智能。例如:用戶行為分析,即結(jié)合用戶資料、產(chǎn)品、服務(wù)、計(jì)費(fèi)、財(cái)務(wù)等信息進(jìn)行綜合分析,得出細(xì)致、精確的結(jié)果,實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶個(gè)性化的策略控制,這在營(yíng)銷網(wǎng)絡(luò)的流量經(jīng)營(yíng)分析中占有越來越舉足輕重的地位。個(gè)性化推薦,即在各類增值業(yè)務(wù)中,根據(jù)用戶喜好推薦各類業(yè)務(wù)或應(yīng)用,這已成為運(yùn)營(yíng)商和門戶提供商服務(wù)用戶的一個(gè)最有效方式之一,比如應(yīng)用商店的軟件推薦、IP?TV視頻節(jié)目的點(diǎn)播推薦、購(gòu)物或旅游網(wǎng)站的猜你喜歡等。
公共服務(wù)。一方面,公共機(jī)構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)把積累的海量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘利用,從而提供更為廣泛和深度的公共服務(wù),如實(shí)時(shí)路況和交通引導(dǎo);另一方面,公共機(jī)構(gòu)也可以通過對(duì)某些領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析,提高危機(jī)的預(yù)判能力,如疾病預(yù)防、環(huán)境保護(hù)等,為實(shí)現(xiàn)更好、更科學(xué)的危機(jī)響應(yīng)提供技術(shù)基礎(chǔ)。
政府決策。通過對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘,從而有效提高政府決策的科學(xué)性和時(shí)效性。例如:日本大地震發(fā)生后僅僅9分鐘,美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(NOAA)就發(fā)布了詳細(xì)的海嘯預(yù)警。并且隨即NOAA通過對(duì)海洋傳感器獲得的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了計(jì)算機(jī)模擬,制定出詳細(xì)的應(yīng)急方案,并將制作的海嘯影響模型實(shí)時(shí)發(fā)布在了YouTube等網(wǎng)站上。
3.大數(shù)據(jù)解決方案的現(xiàn)狀分析
以往談及大的數(shù)據(jù)通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。如今把“大數(shù)據(jù)”作為一個(gè)專有名詞提及,通常指的是解決問題的一種方法,即通過收集和整理生產(chǎn)生活中方方面面的數(shù)據(jù),然后對(duì)其進(jìn)行整理、挖掘、分析、處理,進(jìn)而從中獲得有用的價(jià)值信息。這種衍化出的新的商業(yè)模式即為通常意義上的大數(shù)據(jù)解決方案。
雖然通常意義上的大數(shù)據(jù)解決方案描述了一種通常的行為,但要實(shí)現(xiàn)這種通常的行為,往往會(huì)遇到諸多技術(shù)和硬件上的問題。一個(gè)顯而易見的問題就是:大數(shù)據(jù)包絡(luò)萬象,而且像音頻、文本信息、視頻、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)正以突飛猛進(jìn)的速度增長(zhǎng),加上移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及所帶來的如位置、生活信息等富含價(jià)值的數(shù)據(jù),現(xiàn)有的,或者傳統(tǒng)的對(duì)數(shù)據(jù)的處理手段和硬件配置已越來越跟不上數(shù)據(jù)發(fā)展的步伐。
于是革命爆發(fā)了!
哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金就說道:“這是一場(chǎng)革命,龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程,無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府,所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程。”
數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ),存儲(chǔ)需要設(shè)備,存儲(chǔ)設(shè)備的容量和可擴(kuò)展性以及讀取的速度成為了一大問題(容量問題);大數(shù)據(jù)不是一日而成的,往往都需要一定周期的積累,在數(shù)據(jù)的積累過程中,以前的數(shù)據(jù)和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)上應(yīng)該是能保持一致的,無論設(shè)備升級(jí)與否,而且這些數(shù)據(jù)要長(zhǎng)期有效,這是一個(gè)持久的問題(積累問題);與持久相對(duì)應(yīng)的,互聯(lián)網(wǎng)是變化的、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是變化的、整個(gè)世界都是變化的,針對(duì)某些實(shí)時(shí)問題,如交易、金融等,用已經(jīng)過去的數(shù)據(jù)顯然是不合適的,這也是一大問題(延遲問題);大數(shù)據(jù)包絡(luò)萬象,有些是可以隨意獲得、發(fā)布和消除的,有些,如金融數(shù)據(jù)、醫(yī)療信息、政府情報(bào)等,則是需要按不同級(jí)別進(jìn)行保護(hù)和加密的,特別是在需要交叉數(shù)據(jù)參考的應(yīng)用中,不同部分的數(shù)據(jù)有著不同的安全需要,這又是一大問題(安全問題);為了滿足上述問題,我們顯然可以通過不斷加大投入,購(gòu)買更多的存儲(chǔ)設(shè)備、雇傭跟多的工作人員、建設(shè)更多的數(shù)據(jù)中心和分析中心,但這一切都是由成本的,特別是對(duì)于以盈利為目的的商業(yè)機(jī)構(gòu)而言,成本和收益永遠(yuǎn)都是最優(yōu)先考慮的問題之一(成本問題);當(dāng)然還有很多其他的問題,這里就不一一羅列了。
驅(qū)動(dòng)商業(yè)機(jī)構(gòu)解決上述問題的動(dòng)力肯定是商業(yè)利益。以全球知名的IT制造與服務(wù)和咨詢提供商IBM為例,其全球CEO調(diào)研顯示,唯有在數(shù)據(jù)獲取、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為洞察力、再將洞察力轉(zhuǎn)化為行動(dòng)力等方面表現(xiàn)優(yōu)秀的企業(yè),才能有持續(xù)的績(jī)效表現(xiàn)?(jī)效突出者從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)信息的能力是績(jī)效不佳者的2倍。
IBM認(rèn)為由于當(dāng)今企業(yè)、市場(chǎng)、社會(huì)、政府之間的聯(lián)系變得越來越緊密,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析正日益呈現(xiàn)出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的新特點(diǎn),即容量要求更高、速度要求更快、數(shù)據(jù)類型多樣和數(shù)據(jù)來源復(fù)雜4個(gè)方面。結(jié)合多家領(lǐng)先市場(chǎng)咨詢機(jī)構(gòu)的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示:
2010-2015年,“大數(shù)據(jù)”市場(chǎng)年均符合增長(zhǎng)率為39.4%,將是整個(gè)信息與通信技術(shù)市場(chǎng)增速的7倍;管理及維護(hù)數(shù)據(jù)的成本將是購(gòu)買存儲(chǔ)設(shè)備所需成本的4倍;全球數(shù)據(jù)量的年均復(fù)合增長(zhǎng)速度為59%;未來需要分析的信息源中,混合類型數(shù)據(jù)所占比重將高達(dá)85%;數(shù)據(jù)分析直接受到服務(wù)器性能制約的數(shù)據(jù)量將占到總體的87%;僅2012年一年,服務(wù)器在整體“大數(shù)據(jù)”市場(chǎng)投資中就將占去14%的比重。
這就意味著傳統(tǒng)計(jì)算的低效正在為企業(yè)發(fā)展帶來阻礙,企業(yè)感到當(dāng)前的IT系統(tǒng)變得更加復(fù)雜且難以管理。數(shù)據(jù)顯示:企業(yè)用于運(yùn)營(yíng)和維護(hù)IT系統(tǒng)的費(fèi)用已經(jīng)超過整體預(yù)算的70%,并且這一比例仍在持續(xù)增長(zhǎng);企業(yè)有三分之二的IT項(xiàng)目及解決方案部署超出了原定計(jì)劃;IT架構(gòu)的復(fù)雜度將以當(dāng)前速度每?jī)赡昃驮黾右槐丁?/p>
于是出乎絕大多數(shù)人意料的事情發(fā)生了:IT部門,這個(gè)曾經(jīng)作為企業(yè)現(xiàn)代化和創(chuàng)新化能力標(biāo)志的部門,正越來越成為企業(yè)新創(chuàng)新的阻力而非動(dòng)力。
怎么辦?
很多人立即想到了另外一個(gè)熱詞:“云計(jì)算”。
IBM全球高級(jí)副總裁Rod Adkins認(rèn)為,當(dāng)前全球IT領(lǐng)域有了令人振奮的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn),現(xiàn)在每天有大量數(shù)據(jù)和信息生成,這為大數(shù)據(jù)分析提供了機(jī)會(huì);數(shù)據(jù)中心的挑戰(zhàn)也為IT提供了新機(jī)會(huì),比如云計(jì)算,能降低數(shù)據(jù)中心成本。
EMC資深產(chǎn)品經(jīng)理李君鵬認(rèn)為,大數(shù)據(jù)本身就是一個(gè)問題集,云技術(shù)是目前解決大數(shù)據(jù)問題集最重要有效的手段。云計(jì)算提供了基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái),大數(shù)據(jù)應(yīng)用在這個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行。目前公認(rèn)處理大數(shù)據(jù)集最有效手段的分布式處理,也是云計(jì)算思想的一種具體體現(xiàn)。Teradata技術(shù)總監(jiān)Stephen Brobst則表示,公有云架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)沒有影響,因?yàn)槠髽I(yè)的CIO不會(huì)無緣無故把財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或者客戶數(shù)據(jù)放到云上,那樣很危險(xiǎn)。然而,是私有云架構(gòu)確實(shí)有影響:第一,通過私有云,可以鞏固數(shù)據(jù)集市,減少利用率不足的問題;第二,可以通過靈敏的方式將數(shù)據(jù)集成,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。
于是有人就此理解為:大數(shù)據(jù)的最佳解決方案是采用云計(jì)算和分布式處理,利用互聯(lián)網(wǎng)將運(yùn)算能力、存儲(chǔ)能力都做分布式的處理,認(rèn)為這樣做就可以最大程度上地降低成本、增加擴(kuò)展性和靈活性。
然而事實(shí)真的如此嗎?
讓我們來分析一下最近IBM公司在國(guó)內(nèi)針對(duì)百萬人口的城市級(jí)信息中心制定的解決方案:
面對(duì)數(shù)量龐大且增長(zhǎng)迅速的各類交通信息:120萬輛機(jī)動(dòng)車電子卡、4萬輛機(jī)動(dòng)車的實(shí)時(shí)GPS定位、200萬筆公交IC卡數(shù)據(jù)、518個(gè)高清卡口的113億張圖片等,該市信息中心的領(lǐng)導(dǎo)意識(shí)到,當(dāng)前多個(gè)項(xiàng)目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備難以滿足新增的需求,網(wǎng)絡(luò)設(shè)備經(jīng)常更換,并且這些相互獨(dú)立的數(shù)據(jù)庫(kù)、服務(wù)器和存儲(chǔ),以及不同的訪問權(quán)限和沒有統(tǒng)一的管理界面,讓本就壓力巨大的數(shù)據(jù)中心的效率大打折扣,同時(shí)也極大浪費(fèi)了寶貴的人力、能源和其他各種資源。
IBM給出的解決方案是:
首先,在基礎(chǔ)平臺(tái)上摒棄了分布式的服務(wù)器架構(gòu),而是采用大型服務(wù)器在基礎(chǔ)架構(gòu)上對(duì)處理能力、I/O吞吐和主存儲(chǔ)進(jìn)行了整合,這樣做的最大亮點(diǎn)是,將原有成百計(jì)的分布式服務(wù)器整合到了個(gè)位數(shù),極大地節(jié)省了空間和能源,做到綠色環(huán)保;因?yàn)椴挥每紤]各分布式服務(wù)器之間的互通互聯(lián)和各服務(wù)器之間的狀態(tài)及負(fù)載均衡與調(diào)配,節(jié)省了相當(dāng)數(shù)量的管理人員;另外大型服務(wù)器自身端到端的管理功能和適用于異構(gòu)工作負(fù)載且基于策略的框架,有效幫助信息中心實(shí)現(xiàn)中心控制,實(shí)現(xiàn)極高的性能。
其次,在整合的基礎(chǔ)平臺(tái)之上,采用“云計(jì)算”框架虛擬化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)了智能交通和政務(wù)網(wǎng)站的整合。這一方案讓用戶在使用上可以享受與分布式架構(gòu)相同甚至更加優(yōu)越的性能。由基礎(chǔ)平臺(tái)通過虛擬化形成的任意數(shù)量的虛機(jī),在統(tǒng)一云管理軟件URM的配置下,能夠提供統(tǒng)一的管理視圖和管理機(jī)制,簡(jiǎn)化在多套異構(gòu)業(yè)務(wù)系統(tǒng)環(huán)境下系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)工作。
而在本方案中的存儲(chǔ)部分則采用了運(yùn)行穩(wěn)定、性能領(lǐng)先、技術(shù)成熟的SAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),具有很好的穩(wěn)定性,能為前端各應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái),并且整個(gè)SAN網(wǎng)絡(luò)中的部件都配置了雙冗余組件,保證任一部件的損壞不會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行,而關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)都通過合理的備份策略,定期備份在了物理磁帶上,保證關(guān)鍵數(shù)據(jù)的絕對(duì)安全。
總結(jié)下來,整合的基礎(chǔ)平臺(tái),“云計(jì)算”框架的虛擬化設(shè)計(jì),和定制化的高速存儲(chǔ),打造出了最穩(wěn)定、最可靠、最安全、最綠色的運(yùn)行環(huán)境,讓政府的大數(shù)據(jù)應(yīng)用完美落地。
可見,大數(shù)據(jù)的解決方案不同于純粹云計(jì)算的解決方案,雖然云計(jì)算帶來了看上去更便宜的處理能力和存儲(chǔ)能力,但對(duì)于往往都有相當(dāng)數(shù)量級(jí)規(guī)模的大數(shù)據(jù)應(yīng)用而言,在基礎(chǔ)架構(gòu)上巧妙地整合和部分的集中,反而能更好地解決安全性、可靠性、穩(wěn)定性和綠色環(huán)保的需要。
4.結(jié)束語(yǔ)
大數(shù)據(jù)為云計(jì)算大規(guī)模與分布式的計(jì)算能力提供了應(yīng)用的空間,解決了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無法解決的問題,海量的數(shù)據(jù)需要足夠存儲(chǔ)來容納它,快速、低廉、綠色的數(shù)據(jù)中心將成為這一切的關(guān)鍵。
然而大數(shù)據(jù)并不意味著整合的、集中式的服務(wù)器架構(gòu)已走向了末路,相反,大數(shù)據(jù)所帶來的規(guī)模效應(yīng),使得我們?cè)絹碓叫枰痈咝Э煽康拇笮驼系幕旌县?fù)載服務(wù)器,巧妙地整合和適當(dāng)?shù)募,將成為大?shù)據(jù)解決方案里重要的一種思想和方向,特別是針對(duì)關(guān)鍵行業(yè)的核心數(shù)據(jù),高安全、高可靠、高穩(wěn)定將始終是使用者的首要考慮。
核心關(guān)注:拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用,蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想,集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念,功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理,全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域,是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標(biāo)題:大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與解決方案淺析
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