大数据领域的开源与商业解决方案完美结合

当前互联网的发展已经远远超过了我们的想象，互联网营销模式的出现正在颠覆传统的营销模式，那么对于互联网企业的运营业务是如何进行的呢？

当前互联网的发展已经远远超过了我们的想象，互联网营销模式的出现正在颠覆传统的营销模式，那么对于互联网企业的运营业务是如何进行的呢？如何收集、整理客户的需求信息数据，让数据为企业的营销行为服务的呢？    

 随着时间的流逝，企业多年来业务系统产生的数据量都能干达到TB级别，这些数据的存放格式大都呈文本堆积模式保存在磁盘上。这些数据可以通过企业业务系统产生，比如电子商务网站的客户购买、浏览、评价商品的信息等等。这些数据对于经营电商的企业来说是无价之宝。

通过对这些客户行为的数据进行精确的分析，可以实现商家监控客户对商品热衷的程度，从而做出正确的营销决策与营销计划。

既然数据的分析如此之重要，那么有什么方法可以对数据进行加工呢？普通的RDBMS数据库系统已经不能满足这些杂乱无章的数据分析了。尤其是缓慢的执行效率是一个严重的瓶颈。同时海量的数据存储，普通的数据库系统也是无能为力的。那么是不是就没有办法加工这些数据了呢？答案当然是否定的。

开源社区的出现对于IT行业是福音，你可以不必花费大量的许可证费、版权费用就可以任意使用。其中的海量开源数据处理专家HADOOP分布式存储计算框架就是一个很好的解决方案。

Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS ，MapReduce从它名字上来看就大致可以看出个缘由，两个动词Map和Reduce，“Map（展开）”就是将一个任务分解成为多个任务，“Reduce”就是将分解后多任务处理的结果汇总起来，得出最后的分析结果。其最大的优势就是可以存储海量数据，通过分布式计算，对数据进行加工整理。但是hadoop的一个弱势之处就是不能够根据需要进行即时计算提供实时的数据结果。

要实现实时的数据计算可借助SAP的 SAPHANA 、SAPData Services将HADOOP对客户业务活动数据进行整合，向客户推荐与客户浏览相关联的类似的商品信息，为客户提供购买建议，提供其他客户的评价信息，来帮助客户进行购买决策。为销售企业提供正确的商品销售计划，从而实现商家的业务增长。例如顾客将已经决定购买的商品加入购物车后，推荐系统会根据选购商品的特性进行推荐其他相关联的产品并展现，激发顾客的购买欲望。

SAP  HANA 平台是实时企业的引擎。它为构建新一代应用程序提供基础，从而帮助客户真正实现对所有来源的海量数据进行实时分析。

这是开源和商业解决方案的完美结合。但美中不足的是：SAP商业解决方案，需要一定的成本支出和招聘相应的技术人员，对于大部分的中小企业来说，这是一种负担。