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1 明确分析目的 业务理解 从事数据分析工作的前提就是懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，有自己的业务见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果没有太大的使用价值。 如何做到懂业务?首先我们要明白我们业务的商业模式是怎么样的?即我们通过什么样的方式发生关系并最终产生什么样的商业价值。其次我们要了解我们商业模式的核心组成要素，例如我们的客户细分、收入来源、关键业务、核心的资源、成本的结构等等。除此之外我们要对核心的环境因素有所了解，例如宏观经济、市场影响、行业趋势等等。 明确目的
数据分析第一步，不是分析数据而是把业务的问题或者目标定义清晰。通过这次数据分析想要解决一个什么样的问题，达成一个业务目标是什么? 数据分析师 vs 数据科学家
虽然数据分析师和数据科学家都与数据打交道，但主要的区别在于他们如何处理数据。数据分析师检查大型数据集，以确定趋势、开发图表和创建可视化表示，以帮助企业做出更多的战略决策。另一方面，数据科学家使用原型、算法、预测模型和自定义分析设计和构建新的数据建模和生产流程。 三者关系
由于这些未来数据中心的密度较高，这意味着它们也需要更大的制冷量。我们的专家预测，未来的数据中心将能够自行生成强大的冷却选项。据预测，数据中心将建在发电厂附近。这将使数据中心产生自己使用的电源。它们很可能也会建在有环境冷却选择的地区。这意味着未来的数据中心将不仅仅是为自己发电，他们还将能够将产生的热量转移到极地装置、淡水容器或地热热泵中。然而，有几个因素将为未来的数据中心提供动力。其中一些因素是：气候因素：数据中心是否会建在气候凉爽的地区。经济因素：是否在能源成本较低的地区开发。需求因素：当存储和计算需求发生变化时。不断发展的技术：是否有可能根据一天或一年内的不同时间，在具有非常大容量电力的地方之间切换负载。 3. 减少能源消耗 对未来数据中心的一个主要预测是，它们将比现在消耗更少的电能。根据有关数据中心的一些最佳文章，许多专家确实相信，要产生与当今数据中心相同数量的输出，未来的数据中心将不需要像当前的数据中心那样多的能源。专家们认为，到2025年，数据中心通过太阳能接收的电量将达到其总电量的三分之一左右。当你考虑到今天太阳能技术的发展，你就会明白这是多么有意义。大多数数据中心都是摩天大楼，没有什么东西能阻挡阳光，这恰恰证明了为什么这样做更有意义。剩下的三分之二的能源中，大部分将使用天然气、风能和核能。 4. 私有云 向云计算的转变正在成为许多组织的共同特征，尽管所有这些组织都希望保持控制而不是放弃。为了使组织能够利用其私有云基础架构，他们将不得不使用数据中心。在IDC调查的调查中发现，在云上花费的总金额中有超过28%都花在了私有云上。企业已经在其私有云服务中使用了软件解决方案，同时确保企业中的信息是完整控制的情况。在需要公共云基础架构的任何地方都可以使用它。许多客户也不在乎其服务的来源。但是对于组织而言，数据中心将负责促进私有云服务，并确保以最安全，最佳的方式执行工作负载。 5. 高性能计算 自从高性能计算(HPC)成为开放云中的一种服务以来，人们现在非常容易访问它。人工智能(AI)和机器学习(ML)的增长和扩展意味着存在基于这些关键技术发展的应用程序。随着这些应用程序的不断扩展，HPC的可访问性意味着它将成为那些希望保持其前沿优势的企业和组织的重要战略。尽管原型和试验都是在公共云的框架下完成的，但这些大型组织需要处于端到端控制之下，这将使基于人工智能和机器学习的应用程序成为其业务差异化因素。唯一有效的方法是在公司数据中心中显示它。 结论
从现在开始的几年内，这些数据中心将在我们的技术设置中发挥更重要的作用。这些只是我们在不久的将来所期待的一小部分。  （编辑：鹤壁站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
