大数据作为当今世界的重要商业行为，给无数商家和企业带来了无数的发展机遇和机会，这里介绍一下，因为sap也是需要进入大数据时代的，毕竟跟这互联网，sap有发展，如果单纯就是应用在企业中，会错失很多良机。比如sap服务的很多客户，卖苹果的一家单位，当时只是一家小作坊，但是后来通过sap达到了一定量级，然后做到了当地的巨无霸企业。
大数据主要有如下几个特点：
1.数据体量很大
2.数据类型多样
3.商业价值
4.速度快
有两个例子，一个是电子地图，比如Google maps ，百度maps，高德地图。还有一个是网站购物，可以通过用户最近购买的东西做判定，知道这个用户最近的情况，可以做一个用户画像，分析的指标有如下几个：
基本信息，购买能力，行为特征，社交网络，心理特征以及兴趣和爱好。比如特喜欢的车，丰田凯美瑞或者中国红旗，可以经过往年的营销和口碑，以及功能判定这个人的个性，以及以后他的职业。还可以通过喜欢的音乐歌手，比如周杰伦，林俊杰判断特喜欢的歌曲类型来做营销，一般是情一些明星过来代言，明星收取一部分代言费，然后代言的产品价格上涨，还是消费者买单，没办法，谁让你喜欢他呢。

我是计算机这边的，不是营销的，所以这里介绍一下，你说你经常参与营销活动，但是你只是参与的线下活动，后台的事情，没有了解。实际上，计算机都是通过后台收集的用户数据进行精准营销的，比如你喜欢关晓彤，那么商家可能就会联系她来做代言，然后向你推销产品了，加油吧，你女神的酒，够你喝一壶了。
这里我来写写做好大数据，作为basis，应该做哪些事情。
首先，搞清楚，大数据的两个核心，一个是数据的存储，一个是数据的计算。
最早时Google研发了世界上第一个真正意义上的大数据分布式存储和计算产品，就是google file system 和google mapreduce。

根据分布式的思想，文件数量体量超过一台服务器的最大容量的时候，如果要继续存储，那必须根据数据整体的规模大小，以及单台服务器的存储最大容量，计算出存储该文件 数据需要的服务器总台数，从而实现服务器节点数量的规划，然后将这些节点用网络的方式组织起来，变成一个集群。再部署一个系统，作为管理。
并行处理也有一些问题，如下：
一个作业如何平均分布很多个单独的任务去处理？
计算过程中各个节点上的资源如何统一分配和回收？
中间产生的计算结果如何及时的统计汇总？
集群服务器计算完成的最终结果是如何统一的输出？

大数据符合以下的架构：
数据交易万象 接口等
数据生成dag 数据分析软件
数据分析。hiv分布式数据仓库 sql
数据存储 云存储 云数据库 Hadoop集群
数据收集 历史数据文件 点击流 数据市场 实时日志 数据流