企業(yè)可以通過Commvault將Salesforce系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份到媒介和本地數(shù)據(jù)庫，從而消除顧慮。通過定期進行自動數(shù)據(jù)備份，企業(yè)能夠訪問的數(shù)據(jù)備份副本，尤其當發(fā)生意外或惡意刪除的情況時。NFS對象庫新增功能中的NFS對象庫可以讓數(shù)據(jù)經(jīng)理以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，從而使企業(yè)能夠將數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)產(chǎn)品遷移并且為之前無法進行本機集成的應用程序提供保護。由于可以直接從自己的應用程序進行數(shù)據(jù)備份和恢復操作，從而以原有格式保存和訪問數(shù)據(jù)，因此應用程序開發(fā)人員和數(shù)據(jù)經(jīng)理的能力得到了增強。其結果是應用程序管理員和企業(yè)能夠更靈活、更方便地訪問數(shù)據(jù)。虛擬化和云無論因為網(wǎng)絡攻擊還是網(wǎng)絡故障，意外的服務中斷早已見慣不驚。智能化程度更高的企業(yè)正專注于盡快、盡可能有效地恢復數(shù)據(jù)，而不是預防這種不可能消失的事件。通過Commvault豐富的虛擬化和云支持，企業(yè)可以基于虛擬機組的“實時同步”工作設置和監(jiān)測災難恢復的運行。如果能夠測試用于災難恢復的故障轉移和故障恢復、安排和執(zhí)行計劃中和計劃外的緊急故障轉移，企業(yè)就能大幅提高服務中斷期間的恢復效率。毫無疑問，在當前數(shù)字經(jīng)濟環(huán)境中，企業(yè)將面臨更復雜、更棘手的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達，數(shù)據(jù)則生動具體表達出信息。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)調研分析
而缺點是需要存儲數(shù)據(jù)之間的關系。[]（）列存儲：軟件Hbase，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)能快速查詢，數(shù)據(jù)存儲的擴展性強。而缺點是數(shù)據(jù)庫的功能有局限性。[]（）文檔數(shù)據(jù)庫存儲：軟件MongoDB，它的優(yōu)點是對數(shù)據(jù)結構要求不特別的嚴格。而缺點是查詢性的性能不好，同時缺少一種統(tǒng)一查詢語言。[]（）圖形數(shù)據(jù)庫存儲：軟件InfoGrid，它的優(yōu)點可以方便的利用圖結構相關算法進行計算。而缺點是要想得到結果必須進行整個圖的計算，而且遇到不適合的數(shù)據(jù)模型時，圖形數(shù)據(jù)庫很難使用。[]數(shù)據(jù)庫NoSQL與關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別編輯數(shù)據(jù)庫存儲方式傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式，數(shù)據(jù)以行和列的方式進行存儲，要讀取和查詢都十分方便。而非關系型數(shù)據(jù)不適合這樣的表格存儲方式，通常以數(shù)據(jù)集的方式，大量的數(shù)據(jù)集中存儲在一起，類似于鍵值對、圖結構或者文檔。[]數(shù)據(jù)庫存儲結構關系型數(shù)據(jù)庫按照結構化的方法存儲數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)表都必須對各個字段定義好（也就是先定義好表的結構），再根據(jù)表的結構存入數(shù)據(jù)，這樣做的好處就是由于數(shù)據(jù)的形式和內容在存入數(shù)據(jù)之前就已經(jīng)定義好了，所以整個數(shù)據(jù)表的可靠性和穩(wěn)定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入數(shù)據(jù)后。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)調研分析數(shù)據(jù)描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，涉及事物的存在形式。
如果需要修改數(shù)據(jù)表的結構就會十分困難。而NoSQL數(shù)據(jù)庫由于面對的是大量非結構化的數(shù)據(jù)的存儲，它采用的是動態(tài)結構，對于數(shù)據(jù)類型和結構的改變非常的適應，可以根據(jù)數(shù)據(jù)存儲的需要靈活的改變數(shù)據(jù)庫的結構。[]數(shù)據(jù)庫存儲規(guī)范關系型數(shù)據(jù)庫為了避免重復、規(guī)范化數(shù)據(jù)以及充分利用好存儲空間，把數(shù)據(jù)按照小關系表的形式進行存儲，這樣數(shù)據(jù)管理的就可以變得很清晰、一目了然，當然這主要是一張數(shù)據(jù)表的情況。如果是多張表情況就不一樣了，由于數(shù)據(jù)涉及到多張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)表之間存在著復雜的關系，隨著數(shù)據(jù)表數(shù)量的增加，數(shù)據(jù)管理會越來越復雜。而NoSQL數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲方式是用平面數(shù)據(jù)集的方式集中存放，雖然會存在數(shù)據(jù)被重復存儲，從而造成存儲空間被浪費的問題（從當前的計算機硬件的發(fā)展來看，這樣的存儲空間浪費的問題微不足道）。但是由于基本上單個數(shù)據(jù)庫都是采用單獨存放的形式，很少采用分割存放的方式，所以這樣數(shù)據(jù)往往能存成一個整體，這對于數(shù)據(jù)的讀寫提供了極大的方便。[]數(shù)據(jù)庫擴展方式當前社會和科學飛速發(fā)展，要支持日益增長的數(shù)據(jù)庫存儲需求當然要求數(shù)據(jù)庫有良好的擴展性能，并且要求數(shù)據(jù)庫支持更多數(shù)據(jù)并發(fā)量。
大數(shù)據(jù)與小數(shù)據(jù)，大量數(shù)據(jù)的區(qū)別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。2.還有一個重要的區(qū)別是在用途上，過去的數(shù)據(jù)很大程度上停留在說明過去的狀態(tài)，拿數(shù)據(jù)說話，實際上是用過去的數(shù)據(jù)說明過去，而大數(shù)據(jù)的重點就是預測。大數(shù)據(jù)將為人類的生活創(chuàng)造前所未有的可量化的維度。數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。
伴隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的高速發(fā)展，大數(shù)據(jù)的概念突然變得十分時髦，人人皆可談大數(shù)據(jù)。然而，和這種現(xiàn)象相矛盾的是，很多人事實上并不了解大數(shù)據(jù)，甚至只是簡單的將其理解成龐大的數(shù)據(jù)、浩瀚的數(shù)據(jù)海。然而，大數(shù)據(jù)并不是如此簡單。比如物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)生，首先它本身就是一個很大的產(chǎn)業(yè)，它既能夠推動計算機產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，又能推動通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這個網(wǎng)需要把消息進行傳播，又能推動傳感器產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，傳感器要發(fā)展的好還會推動新材料的發(fā)展，然后它還會推動數(shù)據(jù)服務的發(fā)展，我們就講，過去講的我們要建成數(shù)據(jù)庫，今后數(shù)據(jù)庫不很了，可能要建成數(shù)據(jù)海。數(shù)據(jù)的選擇、類型、數(shù)量、采集方法、詳細程度取決于系統(tǒng)應用目標、功能、管理與分析的要求。都江堰數(shù)據(jù)可行性報告
在計算機系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進制信息單元0、1的形式表示。都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)調研分析
數(shù)據(jù)采集是指通過RFID射頻數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡交互數(shù)據(jù)及移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數(shù)據(jù)，是大數(shù)據(jù)知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數(shù)據(jù)爬取或采集、高速數(shù)據(jù)全映像等大數(shù)據(jù)收集技術；突破高速數(shù)據(jù)解析、轉換與裝載等大數(shù)據(jù)整合技術；設計質量評估模型，開發(fā)數(shù)據(jù)質量技術。大數(shù)據(jù)技術能夠將隱藏于海量數(shù)據(jù)中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經(jīng)濟活動提供依據(jù)，從而提高各個領域的運行效率，極大提高整個社會經(jīng)濟的集約化程度都江堰商業(yè)數(shù)據(jù)調研分析
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