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    技术 | 数据仓库分层存储技术揭秘

    据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。

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    数据场景分析 线上线下商家到底谁能干过谁?

    【PConline 杂谈】大数据以及电商时代的到来,对于传统零售行业冲击真是不小,但是根据权威的调查显示,现在仍然有超过半数的销售额是存在于线下销售的,也就是说,线下零售仍然在这个电商时代占据着举足轻重的地位。 📷 越来越多的数据开始证明,随着大数据技术的广泛应用,很多购物中心和商场通过对用户的实际购买行为和习惯进行海量数据分析,从而针对不同人群制定出相对应的营销策略和促销手段,已经使得很多的消费者逐渐回归到线下零售的大军当中。 📷 购物中心当中的兼顾吃喝玩乐的服务体验,以及通过融合社交与消费功能的大数据平

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    如何做好大型遗留系统的数据迁移

    历史悠久的大型企业,都会存在遗留系统。这些系统运转着重要的业务,但使用到的技术已经跟不上时代潮流。因此有着维护成本高、难以扩展、用户体验差等缺陷。最终,企业一定会下决心开发一套全新的系统来替代遗留系统。除了完成新系统的开发,还有一项重要的工作,是将老系统中存留的数据迁移进新系统,也就是我们常说的数据迁移。如果你没有数据迁移的经验,很容易低估其难度。数据迁移看起来只是把数据从一个 DB 转移到另外一个 DB,select + insert + 转换逻辑就可以轻松搞定。如果带着这个想法开始数据迁移项目,你的团队很快就会坠入深渊,举步维艰。数据迁移是一项看似简单,实而复杂且繁琐的工作,想要做好并不容易。

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