根据IDC的一项调查显示，全球数据量在未来十年会以每年50.6%的复合增长率迅速膨胀。企业要应付需求，最简单的方法似乎是为数据存储系统增添更多磁盘。但这样，数据中心却会受制于空间、负重量和散热基建架构等，更重要的是电源也是有限资源。这些限制往往阻碍了信息科技部门满足业务的需求。

海量数据集合（又称“大数据”）保存给你的存储环境带来的问题之一是如何对这些数据进行有效地保护。

没有集中的管理，就没有安全的数据。随着国内各大银行、电信运营商的业务发展，核心数据和机密文档越来越多，如何保护这些机密数据的安全成为公司管理人员一个很头疼的问题。很多员工缺乏信息安全意识和自我防范意识；

“大数据”的一个显著特点就是“大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocity)”，这给传统的数据仓库等数据处理和分析技术提出了巨大挑战。

本文将介绍MySQL数据库支持的数字类型，主要包括整型、浮点型、高精度型、位类型等类型。MySQL数据库支持SQL标准支持的整型类型：INT、SMALLINT。此外MySQL数据库也支持诸如TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT等类型。表2-14显示了各种整型占用的存储空间以及取值范围。

营销传播界的人可能都听说过一组数据：根据IBM的一项研究，一天之中互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD，整个人类文明历史获得的全部数据中90%都是过去两年内产生的。到2020年前世界产生的数据规模将达到今天44倍。

Hadoop这一备受瞩目的技术随着大数据的发展愈发火爆起来，许多厂商以拥有Hadoop或类似技术进入大数据领域。在刚刚举办的Strata+Hadoop World大会上，这些厂商就发布了各自的大数据产品，并且大多与Hadoop密切相关。

传统的CIO意识形态的觉醒才能推动大数据。实际和大数据的流程还是差很多，传统公司的意识层面是一个很大的问题，但是这个问题背后也是有一个灰色的政策和安全的问题，就是这种数据开放出来，

随着国内各大医院数字化建设的快速发展，其核心HIS业务系统积累和掌握了大量的患者基本信息、化验检查结果、电子处方信息及医院生产数据和运营信息。这些数据涉及到公民隐私、医患关系、医院自身经营发展等众多方面。建立起对医疗HIS业务数据的保护

美国的不少高等院校如今都在加快设置分析和管理大数据的学位计划。这些院校一定都看过麦肯锡公司的那篇报告，该报告警示道，到2018年，数据分析人才将会出现差不多19万人的巨大缺口。他们肯定还听说过一些大公司的雇主，如IBM和SAS等对大数据人才的渴求。