无论是电信及金融职业，或是新式的物联网、云核算，仍是新运用层出不穷的互联网，每一刻都生成很多半布局化、非布局的数据。比如当前最抢手的微博运用，在十分明显的促进了用户沟通和信息同享，可是由此也产生了很多信息，关于数据的定位和检索十分不方便。市场调研公司麦肯锡表明，全球数据正以每年40%的速度添加，到2020年全球电子设备存储的数据将暴增30倍，到达35ZB（相当于10亿块1TB的硬盘的容量）。由此对各行各业电信运营商、电商、税务、金融、公安、等各个职业城市面临大数据核算的应战。

　　大数据核算的应战

　　1、数据格局的应战：数据的格局包罗布局化数据、半布局化数据、非布局化数据、每种数据的处置办法和剖析办法都有差异，剖析和核算的难度大。

　　2、数据剖析办法的应战：大数据技能的数据发掘分为，相关剖析、聚类剖析、反常剖析、特性群组剖析、演化剖析等，剖析的数学模型需求很强的适应性。

　　3、核算的时效性应战：数据发掘的实时核算，需求毫秒级的用户体会，需求霎时掌握数据意向和趋势。

　　4、核算的本钱的应战：数据的存储和安全以及在将来拜访和运用这些数据的存储本钱、核算资源的本钱有必要改动曩昔大型机、小型机的核算形式，改为选用通用硬件的分布式核算的技能形式。

　　作为抢先的职业深度定制化智能网络及云核算解决计划供给商，汉柏在电信、政府等职业在数据发掘积累了丰厚的经历。汉柏大数据核算体系供给了高性能存储和查询检索，并供给简略牢靠的存储扩大，然后可以供给快捷疾速的数据查找和检索定位。该计划经过云的手法供给海量数据发掘的办法，提高了发掘的功率，添加了发掘的精度，有用晋升客户事务效能。