今天我宋丹來解答以上的問題。數據中心的概述，數據中心的作用和意義相信很多小夥伴還不知道,現在讓我們壹起來看看吧！
1、可能各大IT新聞都會提到“數據中心”， 看起來是很龐大的家夥，IT巨頭Google、MS等耗資巨頭投入到數據中心建設中，那麽什麽是數據中心? 從字面意思，非IT人可能人認為是放數據的計算機中心，其實這只是表面，數據中心的建設在不同情況，它的作用是不完全壹樣的。
2、在數據處理中，分為兩大類。
3、壹是事務處理，二是數據查詢和分析。
4、數據處理或者分析，壹般是在數據庫中處理，而數據查詢分為兩大類，壹是數據庫查詢，二是搜索技術。
5、而隨著各種技術的互相作用，搜索技術和數據分析也越來越有“合作”的意思。
6、搜索技術還處於“模糊查詢”階段，也就是從數億計互聯網信息中模糊搜索出想要的信息，但由於是模糊查詢，所以絕大多數信息都不是想要的，於是幾大巨頭都在把數據挖掘技術容入搜索技術中，縮小客戶搜索到準確信息的時間。
7、但由於搜索技術其“模糊特點”，在企業內部的信息化中，暫時還不適合，因為企業查詢的需要是準確的信息，老板可沒那麽多時間壹個個排除。
8、於是企業內部建設的數據中心基本是數據倉庫，為準確查詢和分析服務。
9、那麽何為數據倉庫？前面提到的企業/單位投資信息化，他們不停上信息化系統，比如ERP、CRM、Call Center、OA或者計費等。
10、但上了這些系統後，會產生大量數據，客戶首先的需求是查詢和報表。
11、但很多報表和查詢是需要跨系統的，而且復雜查詢和報表很耗 資源，可能影響各個系統的正常運行。
12、於是上世紀80年代人們專門建設壹個數據庫系統，把各個系統的數據拿到那裏進行準確的查詢和報表制作，這樣既方便又準備，而 且不會影響業務系統。
13、那麽從這點說，數據倉庫是全數據的集合。
14、而後來查詢和報表已不能滿足人們的需求了，他們想知道這些數據裏到底有哪些有價值的信息，會給決策者哪些有用的幫助。
15、於是上世紀90年代人們把OLAP和數據挖掘 加入數據倉庫應用之中。
16、為了更好地分析，人們從數據倉庫裏還會按照業務需要提出N多數據集市為查詢、分析服務，這樣會更方便，因為不同部門的需求不同，業務定義也可能不同，所以把數據倉庫的信息分到各個數據集市是很有必要的。
17、但有壹點要申明，數據倉庫和OLAP、數據挖掘以及查詢、報表沒有必然關系，他們是不同的邏輯事物，但相互作用密切。
18、正如前面提到，數據挖掘已經結合搜索技術，更方便地給人們提供互聯網搜索服務。
19、而數據挖掘在數據倉庫的作用，就是更好地分析，比如著名的沃爾瑪尿布和啤酒的案例就是數據挖掘的結果，它把數據中很多潛罪責找出壹定聯系的幾率，這樣來幫助企業決策。
20、那麽數據中心是何物？如果是針對具體的企業或者單位，其實就是業務系統數據存儲技術+數據倉庫，當然有的單位幹脆只有數據倉庫，比如科研單位，他們又不作 業務處理，只有分析需求。
21、但如果是互聯網公司，就和普通企業和單位的數據中心不同，因為互聯網的信息實在龐大，不可能包羅所有信息到數據庫，也處理不了那 麽多信息，所以他們的數據中心的其中作用就是加強互聯網數據的處理速度和效果；另壹個作用也是數據倉庫，但他們的數據倉庫就不會包含所有互聯網信息，而是企業本身關心的信息，當然數據量也非常大，壹般十TB以上。
22、中國信息化其實還在初級階段，可能很多人認為有了PC，可以上網，有很多軟件用，信息化程度就上去了？其實不然。
23、信息化的高級階段應該包括準確快速處理、查詢、分析數據等。
24、當前美國幾乎所有國家級政府部門、科研機構都配有數據倉庫系統，而中國很多部門的普通業務系統還不夠完善，更不要說建設數據倉庫了。
25、其實最有意義的壹個項目，應該是中國農業部數據倉庫的建設。
26、數據中心/數據倉庫建設後，全國各鄉鎮級以上都可以作為其用戶，查詢具體信息和分析信息，還會出現農作物賣不出去，老百姓買不起的現象嗎？不會！因為各個地方適合種什麽，當年各種作物的市場需求等都看在眼裏。
27、然而信息化不是萬能的，還要 有相應的配套措施，比如農業技術指導、專門的采購、物流、銷售公司等。