大數據，這個被炒爛了的概念，現如今已被人工智能替代。我們先不討論人工智能，就大數據而言，我們都是在強調他的技術，例如網絡熱詞：hadoop+spark，data
mining。而我們在用大數據時候，經常用它的來神話它的影響。例如，廣告投放精準化，社會安全管理有序，醫藥行業智能化等。
大數據服務器：http://www.bxgb88.com/dedicated/hk.html
當然這些是我們的暢想，同時確實也離不開數據分析影響，但是我們有沒有停下腳步去想一想，到底大數據怎么去落地呢，我們搭建大數據分析服務器，怎么去分析?怎么利用數據來去使企業做出決策，例如：廣告投放精準化。
要搭建大數據服務器，首先要了解什么叫大數據分析?麥肯錫給大數據定義：“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
一、建立大數據分析服務器的五個基本方面
1、可視化分析：大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。
3、預測性分析能力：大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數據質量和數據管理：大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
我們應當都知道“數據無價”這個詞，既然數據那么主要，選擇一款安全穩定的數據服務器是很有必要的，那么如何選擇一款牢靠的，穩定的數據服務器呢?我們從五個方面下手，協助您體系地了解數據庫服務器對服務器硬件有哪些請求。可以了解，網站建設之“服務器配置單選擇指南”。
1.數據庫的高功能準則
確保所選購的服務器，不只能夠滿意運營體系的運轉和業務處理的需求，并且能夠滿意必定期間業務量的添加。通常能夠依據經歷公式計算出所需的服務器TpmC值(Tpmc是衡量計算機體系的業務處理能力的程序)，然后對比各服務器廠商和TPC安排發布的TpmC值，選擇相應的機型。一起，用服務器的市場價/報價除去計算出來的TpmC值得出單位TpmC值的報價，進而選擇高功能報價比的服務器。
結論 服務器處理器功能很重要，CPU的主頻要高，要有較大的緩存，當然了解iis服務器的安裝和配置的入門操作或許能幫你。
2.數據庫安全牢靠性準則
牢靠性準則是一切選擇設備和體系中首要思考的，尤其是在大型的、有很多處理請求的、需求長時間運轉的體系上。思考服務器體系的牢靠性，不只要思考服務器單個節點的牢靠性或穩定性，并且要思考服務器與有關輔佐體系之間銜接的全體牢靠性，如：網絡體系、安全體系、遠程打印體系等。在必要時，還應思考對重要服務器選用集群技能，如：雙機熱備份或集群并行訪問技能，乃至選用也許的徹底容錯機。
結論 服務器要具有冗余技能，一起像硬盤、網卡、內存、電源此類設備要以穩定經用為主，功能其次。
3.數據庫的可擴展性準則
確保所選購的服務器具有優異的可擴展性準則。由于服務器是一切體系處理的中心，請求具有大數據吞吐速率，包含：I/O速率和網絡通訊速率，并且服務器需求能夠處理必定期間的業務開展所帶來的數據量，需求服務器能夠在相應時間對其自身依據業務開展的需求進行相應的晉級。
如：CPU類型晉級、內存擴展、硬盤擴展、替換網卡、添加終端數目、掛接磁盤陣列或與別的服務器組成對會集數據的并發訪問的集群體系等。這都需求所選購的服務器在全體上具有一個杰出的可擴大地步。通常數據庫和計費應用服務器在大型計費體系的規劃中就會選用集群方式來添加牢靠性，其間掛接的磁盤存儲體系，依據數據量和出資思考，能夠選用DAS、NAS或SAN等完成技能。
結論 服務器的IO要高，否則在CPU和內存都是高功能的情況下，會呈現瓶頸。除此之外，服務器的擴展性要好，為的是滿意公司在日后開展的需求。
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