数据治理公司的排名层出不穷？眼花缭乱的我们要如何挑选最适合自己的？
随着“大数据时代”的来临，数据治理公司排名也随之产生，企业越来越重视数据的作用，数据给企业带来的价值也越来越多。然而，面对复杂的大数据难题,花样倍出的数据治理公司排名，企业要如何慧眼识英雄挑到适合自己企业的软件呢？
第一步
先搞清楚什么是大数据？他不是简单的大量数据或海量数据，而是有着4V特征的数据金矿。大数据难题给我们的企业会带来机遇与挑战。
第二步
我们根据大数据的特征，分析企业大数据平台要迎接4V特征的数据金矿的挑战，应该具备什么样的能力。
第三步
基于大数据平台要求，我们提出一个企业大数据的技术解决方案，介绍解决方案是如何解决大数据难题。
什么是大数据？
从数据角度看，大数据不是简单的大和多，而是有着4V特征的数据金矿。简单说就是体量大、样式多、速度快、价值低。
最新研究报告，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。我们说大数据时，一般企业数据量要达到PB级才能称为大数据。
除了量大，大数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word,图片，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。
这里说的是数据采集的速度，随着电子商务、移动办公、穿戴设备、物联网、智能小区等等的发展，数据产生的速度已经演进到秒级。企业要求能够实时获取数据，实时进行决策。
指的是价值密度，整个数据的价值是越来越高，但是因为数据量的壮大，数据价值密度也相应降低，无价值数据要占据大部分，企业需要从海量的业务中寻找价值。
从开发人员角度看，大数据和以往的数据库技术、数据仓库技术是不同的，数据治理公司排名代表以Hadoop、Spark为首的一系列新技术。
这类技术的显著特点是：
分布式、内存计算
简单的说，分布式就是将复杂的、费时的任务拆分为多个细小的任务，并行处理。这里的任务就包含了数据采集、数据存储、数据处理。
内存计算：
实质上就是CPU直接从内存而非硬盘上读取数据，并对数据进行计算、分析。内存计算非常适合处理海量的数据，以及需要实时获得结果的数据。比如可以将一个企业近十年几乎所有的财务、营销、市场等各方面的数据一次性地保存在内存里，并在此基础上进行数据的分析。
数据挖掘：
大数据的核心实际上还应该包括数据挖掘技术，这是一个和统计学联系紧密的技术，粗略的划分为分类、聚类、预测、关联四大类，可从大量的、不完全的、模糊的数据中利用数学方法，提取出潜在的规律或知识。
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