最近在处理一个商业银行的大数据项目，旨在构建大数据资源池，项目边界确认过程中，针对项目的定位出现了两种不同的观点，对大数据的在传统行业的应用有了新的启发。观点一、大数据作为操作数据历史库，存储操作数据库数据，提供历史数据长周期，快速检索的历史数据存储和快速查询服务。观点二、大数据作为数据仓库的的历史库，解决数据仓库历史数据存储的问题，构建一个大容量，高可用的数据存储平台，为全量数据分析和知识挖掘提供服务。作为操作数据库的历史库，已经完成了项目的实施，但是作为数据仓库的历史库之前的定位一直是取代，基于大数据做数据分析和知识挖掘，现在却找到了一个新的切入点，才发现，原来二者并不矛盾。
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大数据面对挑战是你必须重新思考构建数据分析应用的方式。传统方式的应用构建是基于数据存储在不支持大数据处理的基础之上。这主要是因为一下原因： 1.传统应用的基础设施是基于传统数据库访问模式设计的，它不支持Hadoop； 2.数据存储在Hadoop之上，实时访问集群中部分数据是可行的； 3.Hadoop大数据存储能力使得你可以存储数据集的多个版本，来挑战传统覆写数据方式。
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