데이터유출위협및이에따른지출은비즈니스에엄청난타격을입힐수있습니다。이제,사일로화된레거시솔루션에대한고민은멈추고조직에현대적데이터보호솔루션을도입하세요。
많은기업들은데이터의의진입점을보호하기위해매년수백만달러를지출하면서도터보호강화강화의전략적적치는과소과소가하고하고퓨어스토리지플래시블레이드（flashblade®）는랜섬웨어복구를지원하는솔루션을합니다。
비용이많이드는업그레이드주기,치명적인다운타임및이미보유한스토리지용량의재구매,이모든것이이제필요하지않습니다。에버그린(常绿)은시스템중단없이원활하고도민첩한스토리지업그레이드및확장을지원합니다。
온 - 프레미스프레미스및퍼블릭퍼블릭클라우드을위해간소하고안정안정인형스토리지（staas）를를하세요。단일단일한서브스크립션프로그램과스토리지서비스패키지로여러클라우드환경통합하여하여하브리드브리드클라우드를보다를운영운영운영운영운영
퓨어스토리지의클라우드블록스토어(云块存储™)는데이터가어느위치에있든원활한데이터이동성,복원성및일관된경험을제공합니다。
오늘날데이터는높은수준의헬스케어서비스를제공하는데있어매우중요한역할을합니다。퓨어스토리지솔루션을통해데이터사일로를제거하고,마이그레이션의필요성을없애더낮은비용으로효율적인종합의료서비스를제공하세요。
탁월한성과를거두고자하는하는프로프로바이더（msp）에게에게적데이터경험제공제공하는은퓨어스토리지스토리지퓨어퓨어퓨어퓨어퓨어퓨어합니다。
컨테이너환경에최적화된서비스형스토리지를활용하세요。퓨어서비스오케스트레이터(纯服务协调器™)는컨테이너를위한서비스형스토리지로,온——프레미스인프라의안정성및보안성을기반으로퍼블릭클라우드의민첩성을제공합니다。
퓨어스토리지의플래시어이// c（flashArray // c）는는최적화를위해설계，티어2엔터엔터이즈애플리케이션에에일관된，하이퍼통합（超合并）및간단한관리를제공최초의nvme스토리지어레이입니다。
가장핵심적인데이터를활용하여엔트리레벨및엔터프라이즈급애플리케이션의비즈니스성과도출을가속화하세요。플래시어레이/ / X (FlashArray / / X)는티어0과티어1워크로드에현대적인경험을제공합니다。
플래시스택(FlashStack™)은컴퓨팅,네트워크및스토리지를결합하여비즈니스크리티컬애플리케이션,데브옵스및분석을위한현대적인프라플랫폼을제공합니다。国际数据公司(IDC)에따르면,모든조직은5년간의431% ROI를달성할수있다고합니다。
레거시인프라의복잡성에서오는한계와DIY솔루션을넘어AI역량을무한대로확장하세요。에이리(AIRI®)는업계최초의완전한풀스택AI인프라로,데이터중심혁신기업의타임-투인사이트를가속화합니다。
온 - 프레미스프레미스및퍼블릭퍼블릭클라우드을위해간소하고안정안정인형스토리지（staas）를를하세요。단일단일한서브스크립션프로그램과스토리지서비스패키지로여러클라우드환경통합하여하여하브리드브리드클라우드를보다를운영운영운영운영운영
퓨어1 (Pure1)은워크로드및용량계획,분석,기술지원등의기능을제공해스토리지관리에관한모든것을향상시킵니다。AI퓨어1 (Pure1)은기반풀스택데이터스토리지관리및모니터링을통해셀프——드라이빙스토리지를지원합니다。
퓨리티（纯度）는뛰어난민첩성을제공。퓨어스토리지는가능한모든데이터를활용하여가장의미의미있는사트를제공，고객의의사결정결정과정을지원하기위해최선을다하고다하고다하고다하고다하고
비용이많이드는업그레이드주기,치명적인다운타임및이미보유한스토리지용량의재구매,이모든것이이제필요하지않습니다。에버그린(常绿)은시스템중단없이원활하고도(无缝)민첩한스토리지업그레이드및확장을지원합니다。
퓨어스토리지의클라우드블록스토어(云块存储™)는데이터가어느위치에있든원활한데이터이동성,복원성및일관된경험을제공합니다。
퓨어스토리지의채널파트너들은더욱빠르고,스마트하며,혁신적인비즈니스를추진하는데필요한기술및솔루션을갖추고있습니다。이를통해고객의비즈니스성과를달성할수있도록지원합니다。
퓨어의기술제휴파트너（技术联盟合作伙伴，TAP）프로그램을통해퓨어스토리지와적적하드웨어，소프트웨어및멀티클라우드벤더들이a，,분석클라우드멀티적적인인터터등의영역에서을을테스트를를를를을을을하고있습니다。
퓨어스토리지는혁신적인매니지드서비스프로바이더(MSP)들과의협력을통해한층간소화된인프라,하이브리드및멀티클라우드솔루션및它서비스를제공합니다。
大数据vs.传统数据
大数据提供具有巨大机会的业务，包括对客户行为的更加重要的见解，更准确的市场活动预测，以及整体效率提高。
个人和企业每年产生的数据越来越多。据国际数据公司(IDC)的一份报告显示，2010年全球仅创造了1.2 zettabytes(1.2万亿gb)的新数据。到2025年，它可能增加到175zettabytes (175x十亿字节)或更多。
随着企业通过预测分析和数据挖掘挖掘这一蓬勃发展的资源，大数据市场也将增长。Statista研究据预测，从2018年到2027年，大数据市场的价值将翻番，从1690亿美元增至2740亿美元。
但大数据和传统数据之间的主要差异是什么？他们对当前数据存储，处理和分析技术有什么影响？在这里，我们将解释各种类型的数据服务的不同目的，同时强调了一种计划与大数据和传统数据成功的策略的重要性。
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업계에서가장고도화된네이티브스케일-아웃파일,오브젝트스토리지제공솔루션인퓨어스토리지플래시블레이드(FlashBlade™)를관리할수있는퓨어1 (Pure1®)셀프-서비스인스턴스를체험하세요。
什么是传统数据?
传统的数据是结构化的，关系数据组织已经存储和处理了几十年。传统数据仍然占世界数据的绝大部分。
企业可以使用传统数据来跟踪销售、管理客户关系或工作流。传统数据通常更容易操作，可以用传统数据处理软件进行管理。然而，与大数据相比，它通常提供的见解不那么复杂，好处也比较有限。
什么是大数据?
大数据既可以指庞大而复杂的数据集，也可以指处理这类数据的方法。大数据有四个主要特征，通常被称为“4v”:
- 体积大数据是……大数据。虽然大数据的区别不仅在于它的大小，它的体积通常也非常大。
- 各种：大数据集通常包含结构化，半结构化和非结构化数据。
- 速度:大数据生成迅速，通常是实时处理的。
- 真实性大数据的质量并不比传统数据高，但它的准确性(准确性)非常重要。异常、偏差和噪声会显著影响大数据的质量。
大数据与传统数据之间的差异
大数据和传统数据之间有几个区别。这些包括:
- 数据的大小
- 数据是如何组织的
- 管理数据所需的体系结构
- 数据来自哪些来源
- 用于分析数据的方法
大小
传统的数据集倾向于以千兆字节和兆兆字节来衡量。因此，它们的大小允许集中存储，即使是在一台服务器上。
大数据不仅可以通过其大小而区分，而且是其体积。通常在Petabytes，Zettabytes或Exabytes中测量大数据。越来越大的大数据集是对更现代，高容量，基于云的数据存储解决方案的需求背后的主要驱动因素之一。
组织
传统数据通常是组织在记录、文件和表中的结构化数据。传统数据集中的字段是关系的，因此可以计算出它们的关系并相应地操作数据。传统的数据库，如SQL、Oracle DB和MySQL，使用固定的模式，是静态的和预先配置的。
大数据使用动态模式。在存储方面，大数据是原始的、非结构化的。当访问大数据时，动态模式应用于原始数据。现代非关系或NoSQL数据库，如Cassandra和MongoDB是理想的非结构化数据，考虑到它们在文件中存储数据的方式。
建筑学
传统数据通常使用集中式架构进行管理，对于较小的结构化数据集，集中式架构更经济有效，也更安全。
一般来说，一个集中的系统由一个或多个连接到一个中心节点(例如，一台服务器)的客户机节点(例如，计算机或移动设备)组成。中央服务器控制网络并监控其安全性。
由于其规模和复杂性，因此无法集中管理大数据。它需要一个分布式架构。
分布式系统通过网络将多个服务器或计算机连接起来，它们作为相同的节点运行。该体系结构可以水平扩展(向外扩展)，并且即使单个节点故障也可以继续运行。分布式系统可以利用商用硬件来降低成本。
来源
传统数据通常来源于企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、在线事务和其他企业级数据。
大数据来源于更广泛的企业级和非企业级数据，包括从社交媒体、设备和传感器数据中提取的信息，以及视听数据。这些源类型是动态的、不断发展的，并且每天都在增长。
非结构化数据源还可以包括文本、视频、图像和音频文件。使用传统数据库的列和行是不可能利用这类数据的。由于越来越多的数据是非结构化且来源多样，需要大数据分析方法从中提取价值。
分析
传统的数据分析逐步发生：发生事件，生成数据，并在事件发生后进行此数据的分析。传统数据分析可以帮助企业了解给定策略或变化在特定时期的有限指标的影响。
大数据分析可以实时进行。因为大数据是以秒为单位生成的，所以分析可以在收集数据时进行。大数据分析为企业提供更动态、更全面的需求和战略理解。
例如，假设一个企业对其员工的培训计划进行了投资，并希望衡量其影响。
在传统的数据分析模式下，企业可能会着手确定培训项目对其特定业务领域(如销售)的影响。业务记录了培训前后的销售额，排除了任何外部因素。理论上，它可以看到培训带来了多少销售增长。
在大数据分析模型下，企业可以搁置有关培训计划如何影响其运营的任何特定方面的问题。相反，通过分析整个业务中实时收集的大量数据，它可以确定受到影响的具体领域，如销售、客户服务、公共关系等。
大数据与传统数据：未来的重要考虑因素
大数据和传统数据提供不同但相关的目的。虽然它似乎大数据具有更大的潜在利益，但在所有情况下都不是合适的（或必要的）。大数据：
- 可以提供更深入的市场趋势和消费者行为分析。传统的数据分析可能更加狭隘和局限，无法提供大数据所能提供的有意义的见解。
- 快提供了见解。组织可以实时地从大数据中学习。在大数据分析的背景下，这可以提供竞争优势。
- 是更有效的。我们的社会越来越数字化，这意味着人们和企业每天、甚至每分钟都在产生大量数据。大数据让我们能够利用这些数据，并以一种有意义的方式来解释它们。
- 需要先进的准备。利用这些好处需要组织通过新的安全协议、配置步骤和增加可用的处理能力来准备大数据
大数据的兴起并不意味着传统数据正在消失。传统的数据:
- 可以更容易保护，这可能使它更适合高度敏感、个人或机密数据集。由于传统数据较小，它不需要分布式架构，也不太可能需要第三方存储。
- 可以使用常规的数据处理软件和正常的系统配置进行处理。处理大数据通常需要更高的配置设置，这可能会增加不必要的资源使用和成本，而传统数据方法就足够了。
- 更容易操纵和解释。由于传统数据本质上是更简单和关系的，因此可以使用普通功能进行处理 - 甚至可以访问NOTExperts。
归根结底，这不是在大数据和传统数据之间进行选择的问题。随着越来越多的公司生成大型的非结构化数据集，他们将需要适当的工具。了解如何使用和支持这两种模型是更新策略的必要部分，为大数据的未来做好准备。