大資料，是it行業的又一次技術變革，大資料的浪潮洶湧而至，對國家治理、企業決策和個人生活都在產生深遠的影響，並將成為雲計算、物聯網之後資訊科技產業領域又一重大創新變革。在未來的十年內，將是由「大資料」引領的乙個智慧型科技的時代，隨著社交網路的逐漸成熟，移動頻寬迅速提公升、雲計算、物聯網應用更加豐富、更多的感測裝置、移動終端接入到網路，由此而產生的資料及增長速度將比歷史上的任何時期都要多、都要快。
資料影象化可以讓資料自己說話，讓使用者直觀地感受到結果。
影象化是將機器語言翻譯給人看，而資料探勘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉資料，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大資料的量，同時還具有很高的處理速度。
資料探勘可以讓分析師對資料承載資訊更快更好地消化理解，進而提公升判斷的準確性，而**性分析可以讓分析師根據影象化分析和資料探勘的結果做出一些前瞻性判斷。
非結構化資料的多元化給資料分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉資料。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。
資料質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對資料進行處理可以確保獲得乙個預設質量的分析結果。
那麼大資料怎麼去落地呢，企業需要搭建的大資料伺服器硬體配置有什麼要求如何選擇?總的來說呢，是有5大要求。
1. 高效能原則
伺服器處理器效能很關鍵，cpu的主頻要高，要有較大的快取。保證所選購的伺服器，不僅能夠滿足運營系統的執行和業務處理的需要，而且能夠滿足一定時期業務量的增長。
2. 可靠性原則
伺服器要具備冗餘技術，同時硬碟、網絡卡、記憶體、電源此類裝置要以穩定耐用為主，效能其次。考慮伺服器系統的可靠性，不僅要考慮伺服器單個節點的可靠性或穩定性，而且要考慮伺服器與相關輔助系統之間連線的整體可靠性
3. 可擴充套件性原則
伺服器的io要高，否則在cpu和記憶體都是高效能的情況下，會出現瓶頸。除此之外，伺服器的擴充套件性要好，為的是滿足企業在日後發展的需要。如：cpu型號公升級、記憶體擴大、硬碟擴大、更換網絡卡、增加終端數目、掛接磁碟陣列或與其他伺服器組成對集中資料的併發訪問的集群系統等。這都需要所選購的伺服器在整體上具有乙個良好的可擴充餘地。
4. 安全性原則
伺服器的材料上來說要具備高硬度高防護性等條件，其次伺服器的冷卻系統和對環境的適應能力要強，這樣才能夠在硬體上滿足伺服器安全的要求。伺服器需要在其自身，包括軟硬體，都應該從安全的角度上設計考慮，在借助於外界的安全設施保障下，更要保證本身的高安全性。
5. 可管理性原則
盡量選擇支援系統多的伺服器，因為伺服器相容的系統越多，你就可以擁有更**擇空間。
綜上，首先大資料伺服器硬體配置上，對效能的要求較高，尤其是cpu，記憶體，以及硬碟等硬體方面都有很高的要求。其次就是儲存資料的安全性和穩定性，保障長期運作的伺服器隨時讀取寫入等操作不會出現錯誤。除此外，考慮到成本，大資料伺服器除了全新的購買，也可以通過租用的方式進行搭建。
各位看官怎麼看呢？
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