这篇赞助的帖子是由Ron Kasabian，Intel Corporation和Charles Zedlewski，Cloudera制作的。

您的数据正在尝试去的地方，并且当它确实时，它将揭示将重塑业务模式的运营效率和新的收入流。但是，现在，它陷入了数据交通堵塞，这使其远离最终目的地。

无论是埋在企业数据仓库筒仓的某个地方还是Prototype Hadoop部署，数据都提供了提供令人兴奋的新洞察力的机会。但它不能这样做，直到分析基础设施更好地配备以弥合数据之间的差距和计算。今天的分析平台的问题是他们严重依赖于将数据放在筒仓或斗争中的技术，以将所有数据带到计算平台上。

市场上的零碎平台，每种产品只能解决某些问题。它曾经是一个简单的等式：更快的处理器将在更短的时间内缩短数据，或者开源软件解决方案将提供更多的自定义选项。

但现在，方程没有两者都不会加起来。Apache Hadoop软件单独使用深度分析所需的硬件平台的电源，而单独的硬件无法确定从不同数据收集的模式和趋势。现在是时候带来了高级硬件的Hadoop软件，以创建一个统一的平台 - 努力通过我们最近宣布的伙伴关系驾驶英特尔和Cloudera的努力。

从本质上讲，我们正在修改大型数据和分析目前沿着全面爆炸的高速公路的双车道道路，一个允许更多流量走得更快，在地点数据之间产生更有意义的连接。数据分析演进中的下一步是构建一个具有连接到中央数据集线器的主要通道的系统。这些主要动脉也将具有较小的“农村”路线，并从枢纽到边缘的辐条。虽然在该模型中存在一些集中化，但还有一个分布式网络，以确保所有道路都是开放的，并且数据正在自由移动。

所有这些重组的好处是什么？更深入，更广泛的洞察力提供了点待的需求。

作为一个例子，让我们来看看创造真正个性化的医疗保健的巨大任务。辛的健康取决于三种数据：遗传妆容;近在行为，如运动和饮食;和关系，例如通过接近传播疾病。为了构建个性化的医疗保健解决方案，您需要汇聚这些数据集，然后加入临床试验数据以识别有效的治疗方法。这是一个巨大的数据分析数据，但它提供了更好的诊断，治疗和治疗的承诺。

但是为了分析所有这些数据，您需要能够分析能够分析能够在患者的近异性健康标记和更多的群体中聚合的患者近异性的相关性的基因组数据和微调软件。在这个例子中，只有通过联合硬件和软件解决方案的基础设施到达个性化解决方案的目的地 - 相当于选择建造的新的八车道高速公路，以便让您更快而不是旧的几十年来的双车道道路。

英特尔和Cloudera之间的协作将为这款新数据高速公路创建必要的基础设施。与连接城市，城镇和村庄的高速公路一样，Intel架构优化的Cloudera企业数据集线器将企业连接到其数据的远程辐条。这就是我们打算赋予智能企业的方式。

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