大数据建设需要怎么做（图解大数据建设的基本内容）
大数据，通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
此节，我就分享一份电力行业的大数据中心建设思路与方案，供学习参考！
注，文末有该方案获取方法！
大数据中心的建设思路与方案，内容框架
此方案PPT，是某知名IT公司的国网大数据中心建设思路与解决方案，全文共81页。
方案，从大数据中心顶层理论模型开始，结合行业现状，提出大数据中心的难点问题，制定数据中心建设的思路、策略和方法。
包含如下内容：
- 一、大数据中心建设思路：含，数据中心概念、建设任务、目标框架、执行框架、物理框架、终极目标、顶层信息模型、建设难点、建设策略、推进策略、建设方法等；
- 二、数据中心功能设计：含，数据仓库模型、业务模型、视图模型、信息模型等；
- 三、企业级数据模型建设目标与方法：含，企业级数据建模、建模方法、数据模型、逻辑模型等；
- 四、数据中心建设目标和架构：含，整体建设目标体系、目标分解、实现方法、数据架构等；
- 五、数据访问功能和方式：含，数据访问方式设计；
- 六、开发过程组织：含，项目范围、开发组织架构、建设阶段流程及进度；
- 七、数据中心功能展示：含，企业产品功能、财务杜邦专业分析、其他专业分析、数据质量监控等。
大数据中心的建设思路与方案PPT
注，篇幅有限，这里仅展示部分内容