大數據下做業自動化調度的特色

    隨着大數據時代的來臨，企業的做業批量建設也將快速發展，必將常態化、 規模化發展。隨着數據的日益增加，更多的數據需求將被轉變爲數據訴求。如何 保障支撐業務數據被輸送到有效的數據目的地，這須要一套高效、靈活、安全、 可靠的做業自動化管理工具。

    大數據時代下的做業自動化調度具備如下特色：

（一）數據相關管理技術和架構促使調度技術更加專業和工具化

    隨着數據的不斷增加和爆發，快速增加的數據量超越了傳統數據庫的管理能 力，分佈式的數據倉庫、結構化數據、半結構化和非結構化數據的兼容、雲計算 數據中心的推進、海量數據的實時分析和計算，都須要做業自動化來處理，而這 種處理必將依賴於專業的調度工具來完成。

（二）數據的高質量分析促使數據調度工具更加敏捷化

    大數據的意義不單單是要收集規模龐大的數據信息，還須要對收集到的數據 進行很好的預處理和分析，纔有可能讓數據分析和數據挖掘人員從可用性高的大 數據中提取到有價值的信息。而這長期複雜、繁瑣的大數據挖掘、預處理、分析 須要一套敏捷的批量調度工具來支撐。

（三）大數據的可視化必將追求數據調度的更高可視化

    大數據的可視化就是將大數據分析結果轉化爲企業可以使用的信息。只有大 數據分析結果經過可視化處理後，非數據分析專業人士纔可以充分理解語言、圖 表等表述出來的大數據的信息。而大數據的可視化又離不開數據批量調度的可視 化處理，所以大數據的發展對數據調度的可視化提出了更高的要求。

（四）大數據和傳統 BI 的融合，行業定製化調度方案將涌現

    來自傳統商業智能領域者將大數據當成一個新增的數據源，而大數據從業者 則認爲傳統商業智能只是其領域中處理少許數據時的一種方法。大數據用戶更希 望能得到一種總體的解決方案，即不只要能收集、處理和分析企業內部的業務數 據，還但願能引入互聯網、物聯網等的衆多非結構化數據，並造成統一批量調度 。這樣企業就能夠造成一個全面、完整的數據價值發展平臺。

    畢竟，不管是數據的收集分析仍是數據的調度管理，目的都是爲分析服務的，數據全面整合起來，更有利於發現新的商業機會。同時，因爲行業的差別性，各行業的大數據 商業智能分析系統和批量調度解決方案也必將呈現差別性和個性化。所以，在一 些規模較大的行業市場，將會出現更加定製化的調度解決方案來提供支撐。咱們 相信更多的大數據批量調度定製化解決方案將在電信、金融、零售等行業出現。