7.5. Data managementSocial media an

7.5. Data managementSocial media and streaming sensors generate massive amounts of data that need to be processed. Few firms would be able to invest in data storage for all big data collected from their sources. The current architecture of the data center is not prepared to deal with the heterogeneous nature of personal and enterprise data (Gartner, 2015). Deutsche Bank has been working on big data implementation since the beginning of 2012 in an attempt to analyze all of its unstructured data. However, problems have occurred when trying to make big data applications work with its traditional mainframes and databases. Petabytes of data had been stored across dozens of data warehouses, but extracting these for analysis became an expensive proposition

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7.5。数据管理<br>社交媒体和流传感器产生大量需要处理的数据。很少有公司能够对从其来源收集的所有大数据进行数据存储方面的投资。数据中心的当前架构尚未准备好应对个人和企业数据的异构性质（Gartner，2015年）。自2012年初以来，德意志银行一直致力于大数据的实施，以尝试分析其所有非结构化数据。但是，尝试使大数据应用程序与传统的大型机和数据库一起工作时出现了问题。PB的数据已经存储在数十个数据仓库中，但是提取这些数据进行分析成为一项昂贵的提议

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7.5. 数据管理<br>社交媒体和流式处理传感器生成大量需要处理的数据。很少有公司能够投资数据存储，以存储从其来源收集的所有大数据。数据中心的当前体系结构不准备处理个人和企业数据的异构性质（Gartner，2015 年）。德意志银行自2012年初开始致力于大数据实施，试图分析其所有非结构化数据。但是，在尝试使大数据应用程序使用其传统大型机和数据库时出现了问题。数 PB 的数据存储在数十个数据仓库中，但提取这些数据进行分析成为一项昂贵的建议

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7.5条。数据管理<br>社交媒体和流媒体传感器生成大量需要处理的数据。很少有公司能够投资于从他们的来源收集的所有大数据的数据存储。当前的数据中心架构没有准备好处理个人和企业数据的异构性（Gartner，2015）。德意志银行（Deutsche Bank）自2012年初开始致力于大数据实施，试图分析其所有非结构化数据。然而，当试图让大数据应用程序与传统的大型机和数据库一起工作时，出现了一些问题。数PB的数据存储在几十个数据仓库中，但是提取这些数据用于分析变得非常昂贵<br>

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