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金属家具范文1
近来席卷全球的金融危机已经让投资领域“哀鸿遍野”，对于未来经济前景的悲观预期，几乎达到了上个世纪以来的最坏状况。投资者信心逐步丧失，风险厌恶情绪极端高涨，让更多的实际资产价格遭受了沉重打击。此时，几乎快被市场遗忘的VIX指数(即波动率指数)被再度提及，而其与黄金价格波动之间的微妙联系，也会为想在此时此刻参与金市的投资人提供制定操作策略的参考。
波动率指数(VolatilityIndex,VIX)是由美国芝加哥选择权交易所(CBOE)于1993年推出的，是利用指数选择权隐含波动率加权平均后所得的一个指数。在推出伊始，它的计算方式是选取标准普尔100指数(s&P100)指数选择权的近月份及次月份最接近价平的买权及卖权共8个序列，将其隐含波动率分别计算之后再予以加权平均而得出。该指数在2003年9月份时进行了一项修正，将选取的标的指数选择权由S&P100改为S&P500，并将选取的买权及卖权的各个序列由最接近价平的序列改为所有序列。透过采取更为广泛的标的物基础，以及不只选取价平序列的方式，以期待能为市场参与者提供更能反映大盘整体走势的指标。芝加哥VIX指数反映了投资者愿付出多少成本去对应自己的投资风险，数据愈高代表付出的价格愈大，因此广泛用于反映投资者对后市的恐慌程度，故又被称为“投资人恐慌指数”(Theinvestor fear gauge)。
VIX常被用于判断市场多空的逆势指标，该指标反映了选择权市场参与者对于大市波动程度的看法。当VIX愈高时，表示市场参与者预期后市波动程度将会更加剧烈，也同时反映其不安的心理状况；相反，VIX愈低时，则反映市场参与者对于后市价格波动应会趋于缓和的预期。相对黄金来看，理论上金价会随着VIX的升高而下降。一般来说，VIX低于20时，表示投资者对后市保持相对乐观；当VIX高于20时，则反映投资者对后市缺乏足够信心。不过。当VIX出现异常的高或低时，可能代表金市参与者陷入极度恐慌而不计价格地抛出，或是透露市场参与者过度乐观而不再顾及风险大量买进黄金，这往往也都有可能是反转行情到来的时刻。
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关键词：数控铣床；夹具改进
中图分类号：TP75 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）033-000-01
前言
随着数控加工工业的不断发展，形成了一些专业化的生产方式，通用夹具只能满足一般的加工需要。本文所提到的数控铣床夹具，主要是由于通用的数控铣床平口钳无法很好地实现对不同直径的棒料装夹与加工，故此笔者对平口钳进行设计改进，用以满足日常的教学任务，能同时实现方料与棒料的加工需要。
一、被加工零件制造工艺分析
1.结构特点
教学中所要加工的零件一般以方料与棒料为主。方料与棒料的材料以铝料为主，方料的加工尺寸一般在以内，棒料的一般在以内。方料加工图形一般是正反面加工和孔为主，棒料加工一般是轴上键槽或基本结构图型为主。
2.工艺分析
所要加工的零件结构主要围绕着数控铣床中级工的难度范围而制定，无特殊异形形状。加工过程使用常用的加工方法便能完成，以铣削和钻孔为主。使用的刀具一般是平头铣刀、球头铣刀与钻头，刀具的大小、材质则根据零件的材料、加工需要等因数选取。
二、夹具的结构形式及其工作原理
1.夹具的结构形式，如图1夹具零件图和图2装配实体图所示。
2.夹具的工作原理
首先，将通用平口钳的固定钳口铁拆下，再将夹具的固定块部分用螺钉安装在固定钳口铁原来的位置上。之后，根据被加工零件材料的尺寸大小，调整好V型滑块的位置，通过螺钉，将V型滑块固定在锁紧滑块。最后根据被加工零件材料形状的不同，安装在不同的位置上。如图3、图4所示。
夹具总体上主要由V型滑块、紧锁滑块和固定块组成。通过V型滑块的调整中心的特性可以消除棒料装夹时所带来的定位误差，从而保证了被加工部位的定位精度。
三、夹具体主要技术条件及优缺点的分析
主要技术条件：
1.夹具体中，固定件上平面与固定后滑块上平面的同一平面度要求较高，并要求与平口钳的活动钳口铁平行，平行度在0-0.02mm内，主要是为了防止装夹后被加工零件倾斜。
2.夹具各个主要的装配接触面都必须进行磨削加工，以保证接触面的形状精度、位置精度和表面粗糙度。
3.V型滑块在安装后能正常滑动，为防止与平口钳导轨接触过紧或被铁屑卡死，V型滑块总宽度比固定件的要小1mm。如图5。
优点：
1.V形滑块能自由移动，变换V型滑块位置，可调整较大的装夹范围。
2.拆装简单方便，互换性良好。在多次装夹、拆装后，由于V形块是定位和夹紧的，频繁使用会导致精度降低，当加工出的零件达不到要求时，换V形滑块就行。
3.夹具结构简单，加工难度低，许多学校中都能独立完成，具有良好的适用性。
缺点：
1.工作时g长了或者切削力太大可能引起夹具体局部变形，致使夹具达不到装夹精度要求。这是就需要重新制作。
2.由于滑动V型块配合精密，加工过程中铁屑，油污容易渗入配合位置，需要定期清理。
四、夹具使用前后对比
使用该夹具前，单纯装夹被加工棒料零件，调整并保证其位置精度，学生一般便要用10～15分钟；同时，在加工过程中，时有出现被加工零件倾斜或偏移的状况，极大地影响加工精度；
使用该夹具后，单纯装夹被加工棒料零件，调整并保证其位置精度，学生一般只要用5分钟左右；同时，加工时由于被加工零件的自由度基本被限制，加工过程中基本没有出现被加工零件倾斜或偏移的状况，加工精度得到有效的保证。
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比如，早在2000年左右的时候，四大行都在规划数据仓库，一期的投资预算都在1个亿左右，当时香港某银行做了一个8TB的数据仓库，光装进去就得花三四天时间，分析完这些数据又得花很大的投入。成本高、周期长致使大数据在那个时候并没有蔚然成风。
而今天，做一个1TB的数据库，所花成本不到原来的十分之一，甚至百分之一。分析计算成本的降低就导致即使只有一个想法，也可以很快把大量的数据装进来，即使分析完没有什么发现，试错的成本也很低，这就是为什么十年前大家不谈大数据，而谈商业智能、数据仓库的原因。曾经人们梦寐以求的分析、计算，在今天很简单就能实现。很多小的分析加起来就成为一个大的价值，背后还是计算成本的根本性下降。
对于大数据，大家通常会想到“3V”，即Volume（数量）、Velocity（速度）、Variety（种类），但是大数据在数量上并没有绝对的标准，它只是相对于处理能力而言，若干年前，英国最好的大型处理计算机所能计算的数据量只相当于今天一部苹果手机的一半。大数据对速度的实时性要求更高一些，过去很多数据都是先储存下来然后再导进数据库，但今天对于数据的实时抓取和分析能力提升了很多。对于种类来说，如今各种非结构化数据已经出现了。其实以前这些数据不是没有，但若干年前我们对于声音、图象等数据是没有分析手段的，即便拿到了也没有办法分析。
2015年2月11日，波士顿咨询公司（BCG）最新报告《互联网金融生态系统2020系列报告之大数据篇：回归“价值”本源：金融机构如何驾驭大数据》。报告认为，成就大数据的并不是传统定义的“3V”，更重要的是第四个“V”，即Value（价值）。当量级庞大、实时传输、格式多样的全量数据通过某种手段得到利用并创造出商业价值，而且能够进一步推动商业模式变革时，大数据才真正诞生。
大数据的商业价值
谷歌当年就用数据来预测流感，这是非常有意义的事情。某基金管理公司在引入大数据的分析和技术之后，各部门都在用数据说话，然后再做决策，一改过去靠领导拍脑袋做决定的状况。
金融行业是一个数据强度很高的行业，每产生100万美元的收入，会沉淀下820GB的数据。金融行业天然有它的数据属性。比如在零售银行里面，个性化的定价、客户细分、预见客户流失等方面，都会用到大数据。招商银行就正在用大数据对客户流失进行预警。另外在风险控制领域，大数据的应用也非常多。过去的风控需要很多人为的干预在里面，成本非常高。今天，大数据技术让大家能更及时、更快速、更低成本地发现风险。对于运营的优化，大数据也发挥出很大的作用。比如有些银行通过大数据的分析，很清楚分布在各处的ATM机对现金的需求量，从而很精准地投放网点资源，减少浪费。同时很合理地安排运钞车和放钞频率，降低成本。
保险行业也是数据强度非常高的行业。保险行业的产品开发、营销销售、报单管理、理赔、资产管理等关键环节都有很多大数据的应用。比如医疗保险，通过大数据分析就会发现，20%的大病赔付事件占据了赔付金额的80%，如果能及早发现这20%的案例，并及早干预的话，就不会演化到后面的巨额赔付，就能够大幅度降低赔付金额。比如让客户提早彻底治疗，一定要足够休息等。
美国Axciom公司收集了全球电梯运营商的数据，然后提供给银行，银行据此做出准确的决策判断。Axciom在收集数据的时候，首先注意到世界上的电梯运营商主要集中在日本和德国;其次电梯运营数据的主体非常简单，就是在哪栋写字楼哪家公司停了多久，是不是正常运营;再用这些数据去匹配黄页，通过黄页可以查到哪家公司在某栋写字楼。Axciom把这两项数据匹配起来之后，得出一个很简单的事实：一部电梯在一家公司每天停靠的次数。持续观察这些数据后，会知道电梯发生异动的情况，如果在正常范围值上下波动20%是很正常的，但是如果忽然减少了一半，或者忽然增加了一倍，这背后就有原因。Axciom不做任何的判断，只是告诉银行，你的某个客户电梯停靠次数发生异动。银行拿它去提示客户经理，要去拜访一下这家公司是否出了问题。在这点上，银行想知道贷款是否安全，债主是否逃跑了。Axciom这样的创新让银行的贷后检查变得更加有针对性，而且也更加的及时。
国内应用大数据的案例并不多，有种“雷声大雨点小”的感觉。比如国内金融机构的数据其实是非常多的，但是这些数据往往散落在各个部门，是一种比较割裂的状态。如何真正能够跨部门协作把这些数据整合起来，是很多国内金融机构面临的一大难题。这也是造成大家感觉大数据很热，现实却比较单薄的原因。
报告作者之一、BCG大中华区董事经理张越女士认为，大数据并不仅仅是一个技术问题，它更多的是一个商业问题、管理问题。所以大数据要求金融机构重新审视自己的基础设施和自身所处的环境。“对金融机构而言，及早出发，积极、理性地试水投入，让整个机构能够够借助大数据来尽快实现自我提升，这是将数据持续转化为生产力乃至竞争优势的必由之路。”
从数据到价值的掣肘
简单来讲，从数据到价值需要经历四个层次。各种不同的数据在第一个层次里会用各种硬件和软件的方式进行收集和存储，这是最基础的层面。数据被实时和非实时地清理、加工，并被归档存储为有效信息以后供后续分析处理;第二个层次很关键，要对收集的数据进行去噪和增强处理，完成关系型信息和非关系型信息相对整合;第三个层次属提升层次，是知识发现层。以人工智能和数据挖掘技术来分解、提炼信息，找出有价值的信息点，完成从信息到知识的转化;第四个层次就是蜕变层，是智慧汲取层。借助可视化工具，将经验、判断与知识相融合，使数据升华为智慧，开始指导商业价值的创造。
从数据到嵌入式商业模式的变革一共有七步，即数据收集、许可和信任、储存和处理技术、数据科学、协调、行动洞察力、嵌入式变革。在这七个步骤中，最难的是许可和信任以及协调。很多金融机构都很担心所拥有的数据能用吗？如果客户投诉怎么办？如果监管不同意怎么办？协调也是很难的，比如说数据的整合，技术部门和业务部门的对接问题。业务部门总觉得技术部门作为不足，而技术部门也往往不知道要解决什么问题。实际这是一个沟通协作的问题。
对于金融机构来说，如何驾驭大数据，把数据引到价值层面？报告作者之一、BCG合伙人兼董事总经理何大勇先生认为有三个关键点：第一个关键点是“人”。即使在数据、技术等满天飞的时代，人还是创造价值的主体。其在大数据时代，数据科学家是复合型人才，既要懂得业务的需求，又要能够处理数据，要知道在技术层面上到底应该发生什么。这样的复合型人才是挖掘大数据能力非常关键的群体。所以吸纳善于“跨界”的复合型人才，构建复合型团队就成为金融机构的关键所在。
第二个关键点是高效的行动。大数据在现实应用中，给大家的启示是大数据本身不意味着大价值。很多时候大数据带来的发现是一个小机会，单个来看，它可能并不值得投入巨大的精力。但今天正因为有了低成本的手段，所以可以将大量的小机会聚沙成塔，产生大的价值。高效行动是很多金融机构面临的一大挑战。可以引入试错机制，试十次成功的机率和试一百次成功的机率结果是不一样的。而且更关键的是，如果试对了一回，是不是能够强烈地去推广，这也是很多金融机构面临的困惑。
第三个关键点是构筑优势。其根本就是转变思维。很多人会认为，大数据能解决很多我们以前一股脑不能解决的问题，大数据浮现出来的价值似乎是自动的。但实际上，大数据转化成价值的时候，很多管理性的问题同样是需要解决的。思维转变意味着一场异常深刻的变革，而这样的变革势必触碰到体制层面。
大数据的本质是管理
每家公司都需要了解自己的客户，大数据究竟能带来什么？如何让大数据的商业价值最大化？比如银行的交叉销售，以前大家最希望系统能够告诉营销人员下一步该推荐什么产品，很多银行采取的做法是总行说了算，总行说现在要推信用卡，下边的营销人员就去推信用卡;总行说现在要推现金管理，下边营销人员就去推现金管理。很多时候，这样做的成功率是有限的，因为这是从一个面去推。而在大数据的分析之下，银行会更精准的发现，向那些跟银行有过信贷关系的老客户推荐现金管理的成功率会更高。客户经理就不用挨家挨户去推现金管理产品了。这样做交叉销售的成功率会提高很多。
有一个典型的例子，一位先生搬家到澳大利亚，连续两年定期收到一家保险公司的短信，推销他们的寿险产品。但是这位先生当时根本就没有购买的意愿和需求，这无疑是一个非常无效的营销。后来，保险公司通过大数据分析发现，在一个家庭有孩子的前后一两年，出于保护家庭的原因，对寿险产品的需求会强很多。而从信用卡交易的数据去找出到底哪些家庭打算要孩子或者刚刚有了孩子是很容易的，因为这些家庭购买的东西不一样。保险公司针对这些家庭做精准营销，在很短的时间内，交叉销售成功率就提高了30%。
再比如，很多公司都想了解当一个有价值的客户要丢失了该怎么办？有一家银行做了大数据分析，结果发现在整个能带来贡献值的客户里，在一个特定价值区域里面，这批客户是最容易动摇的。因为这个范围并不是很大，所以很容易能把这些客户筛出来。大数据还分析出怎样让稳定这些客户。当一个客户的朋友圈用的都是一家银行的时候，就会稳定得多。所以这家银行当时做了一个减少客户流失的举措，就是营销客户的朋友圈，让客户更多的朋友都用自己的服务，而不是到处给客户送礼物，强留客户。
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提升设备利用率，促进产业繁荣
受房地产市场调控政策的影响，地产商之间的竞争越来越激烈，要实现商品房的良好销售业绩，推向市场的楼盘就需要良好的概念才能在竞争中取得成功，于是智能小区的概念开始导入市场并迅速蔓延。可视对讲作为智能小区中的一个重要角色，如果仍然只是简单的通话、开锁等功能必定无法满足智能化生活的需求，这就给楼宇对讲产业带来了一个新的契机。从传统的可视对讲发展到具有人脸识别、指纹／密码开锁、远程控制、视频监控、集中控制等多种功能的可视对讲产品开始打入市场。
由于目前国内市场同类产品生产厂家众多，现有产品实用性不高，有的家装可视对讲用户一两周可能才会用一次，原因在于功能太简单，不实用。而随着远程控制、集中控制、视频监控等功能的融入，可视对讲在家庭中的利用率和被关注度大大提高，也只有提高了设备利用率，可视对讲产业才能真正繁荣。
数字对讲融合智能家居已成必然趋势 视声多年来专注于显示模组系列产品的研究、开发、生产和销售，已经成为很多国内外对讲厂商重要的模组提供商。相较于传统的模拟产品楼宇对讲的“数字化”已经进入实质性的阶段，并且备受关注和期待。一方面数字对讲机价格偏高，对销售肯定会有影响，但是，整体的价格趋势是向前发展的：另一方面是一个核心芯片、开发费用和模具费用等问题，然而随着量的提升，成本慢慢就会降下来。
就目前形势来看，虽然数字对讲应用大概占整个行业的10％―20％，而且一般定位在高端楼盘。从连接方式来讲，数字对讲采用全程综合布线的方式，接线方便、快捷。从应用层面来讲，可以起到提升楼盘档次的作用，大部分开发商所开发的楼盘全部采用数字终端机，将智能家居部分功能作为扩展功能，留给用户自己根据需要扩展，这样整体投入不会太高，又能提升楼盘档次。数字对讲与智能家居的逐渐结合是必然之势，作为传统显示模组制造商，视声同时也基于KNX技术，研发并生产出K―BUS智能控制系统，视声也必定会将这两方面结合起来实现联动发展。
明确发展定位，合理利用资本外力
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在过去的几周里，国际贵金属价格呈现震荡下跌走势，现货黄金价格在10月初触及1800美元后已经连续四周回调，随着资金撤出迹象的日趋明显，金价也跌回至8月底的水平。截止11月2日收盘，国际现货黄金价格最终收报在1677美元，过去四周累计下跌100美元，跌幅超过5%。
美国经济数据利好
从最近一段时间里美国方面公布的经济数据来看，经济复苏的前景还是相对乐观的，从我们对市场的跟踪来看，目前美国经济的复苏已经进入了第三个阶段，即“非制造业的复苏向制造业的复苏”传导的阶段。而从最近一期的非农就业数据中我们可以看到，10月非农就业人数环比增长17.1万。据彭博社调查，经济学家对此的平均预期为环比增12.5万。远超预期的就业数据打压了市场之前对于“QE3”规模扩大的预期，因此对金价的走势也形成了压制，当天国际金价收跌超过2%，也创下了近期以来的单日最大跌幅。
欧洲方面，对于西班牙可能申请援助的消息一直在牵动市场的神经，但通过对我们追踪的欧元区各国国债违约互换价格的表现来看，近期欧元区不太可能出现较大的风险事件。虽然经济数据仍然表现疲软（花旗报告宣称欧元区2013年经济仍然维持负增长），但金融市场近期表现不错，“笨猪五国”的国债收益率也已经从历史高位降低至各国政府可以接受的水平。虽然欧洲方面的消息近期表现平淡，但不可否认的是，欧债危机以及欧元区的不平衡是一个长期的问题，在经济增长缺乏新动力的前提下，各国的财政紧缩可能导致经济的进一步放缓，在这个“恶性循环”问题没能得到彻底解决之前，欧元区对于贵金属市场甚至对于整个金融市场来说都是一颗“定时炸弹”，投资者需要对此保持紧密关注。
而国内方面，近期经济数据显示经济下滑的势头有所放缓，过去一段时间企业去库存的过程也比较顺利。不出意外的话，经济将在四季度继续维持稳固回升态势。鉴于近期央行逆回购的频繁操作，接下来两个月降准降息的可能性较小，整体对金价影响为中性。
资金流出迹象明显
我们再回到资金层面来看，从当月全球最大的黄金ETF—SPDR Gold Share持仓的变化来看，前半月该基金的增仓行为还是持续，10月中旬持仓量曾创下1340吨的历史新高，但随后开始小幅减仓。截止11月1日，该基金的黄金头寸持仓累计为1336.3吨，在过去的一个月里总持仓净增加约14吨。
而从我们对近期CFTC公布的持仓数据的统计来看，最近3周以来，在COMEX期货市场中的黄金、白银净多头寸呈持续减少的态势。目前黄金头寸的非商业净多单已回落至13.5万手，最近一个月减仓超过20%，而白银的非商业净多头寸也回落到29000手，自10月9日当周以来已经减少了7000多手。因此从资金的角度来看，黄金ETF和对冲基金在期货头寸中的多单减仓行为很好的解释了近期贵金属价格下跌的原因。而结合9月中国外汇占款数额大幅增加的这一现象，不难得出美元热钱正在开始新一轮的向发展中国家流入的这个现实。
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大数据由业务驱动
为什么在官方的健康组织还没有健康趋势之前，Google就能利用它的搜索引擎准确地预测流行病的爆发？大数据给我们所有人上了一课，也让我们更加坚信，数据本身是有价值的，关键看你如何处理、分析和使用它。
云计算不是一种新的技术，而是一种新的IT消费模式。同样，大数据也不是简单的技术组合，而是对企业商业模式的颠覆和再造，对业务创新和发展起到强大的推动作用，这样的例子已经比比皆是。
比如，为了应对激烈的市场竞争，中信银行信用卡中心迫切需要建立一个以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析。在部署了大数据应用系统之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。
再比如，广东地税依托大数据平台推出的网络发票能够实时采集纳税人的开票数据，实时监控纳税人的开票情况，实时向社会公开开票查询信息，实时为公众查验发票真伪，实现了对纳税人经营行为的全监控。同时，广东地税依托大数据平台还实现了对地税干部的税收执法和行政管理进行全程分析监控，有效防控了各类执法和廉政风险。
在互联网、金融、电信、能源、医疗、视频监控、政府等众多行业，大数据正在日益显现出其独特的价值。在企业内部，大数据可以为企业提供更科学的决策依据；在企业外部，大数据还是收集客户信息，建立360°客户视图，让企业实现精准化营销的工具。从表面看，大数据带来的是一种技术上的变革，它有效地提高了企业和社会的生产力，而在这种技术变革的背后是业务需求使然，是人们对提高效率的不断追求在推动这种变革的发生。
纵向打穿“4V”
经济全球化的趋势促进了大数据的应用需求。企业的管理者需要借助丰富的数据和实时分析工具，提高企业内部的工作效率，同时还要密切与客户的关系，进一步提高客户满意度。商业模式的转变、营销手段的丰富，要求企业不能在旧有的基础架构平台上缝缝补补，大数据需要一个全新的高效的基础架构平台。
大数据这个概念出现前，“海量数据”这样的称呼人们已经使用了很多年。虽然大数据与海量数据之间还是有量上的差距，但是对于很多企业用户来说，没有适合的工具对海量数据进行挖掘是数据价值难以释放的一个主要原因。在大数据分析工具出现前，商业智能、数据挖掘已经进行了多年，为什么数据的价值没有得到企业充分的重视呢？因为以前的数据挖掘是对抽样数据进行分析，而且数据分析是离线的，数据的价值没能得到全面、实时的展现。
那么构建一个可用的大数据系统，应该从何处入手呢？
现在，人们已经基本认同了大数据“4V”的特征：第一，Volume表明数据的体量巨大，企业处理的信息总量已经从TB级别跃升到PB级别；第二，Variety表明数据类型繁多，包括结构化、非结构化等类型的数据，尤其是非结构化数据的大幅增长对传统的处理结构化数据为主的架构带来了巨大冲击；第三，Velocity表明实时处理是大数据的一个典型特征，而这也正是它区别于传统数据挖掘技术的关键所在；第四，Value表明数据是有价值的，这也是大数据挖掘的最终目标。
“4V”虽然准确地描述出了大数据的基本特点，但是“4V”只是单摆浮搁，并没有从逻辑的角度将大数据应用的递进关系明确地展示出来。正是基于此，华为抛出了金字塔型“4V”理论，展现了从Volume到Velocity再到Variety，最终到Value的层次化的递进式的创造大数据价值的方法论。
具体来说，第一步，企业需要建立一个能够高效处理海量数据的存储架构平台，它既能处理大量的小文件，也能处理单体较大的文件。第二步，这个存储架构平台要具备极高的处理性能，因为大数据对实时处理的要求非常高。第三步，这个存储架构平台要能处理多样化的数据，包括结构化数据和非结构化数据。只有通过前面三步打下的基础，企业用户才能进入最后一步，在一个高效的专门为大数据构建和优化的平台上进行数据分析和挖掘，并最终获得所需的价值。
大数据价值的实现过程是一个递进的逐层深入的过程，但是建立高效的存储架构平台是前提，它是大数据落地的基础。
Hadoop不是全部
现在人们一谈到大数据，首先会想到Hadoop。其实，Hadoop只是大数据基础架构与上层应用分析之间的一个桥梁，而不是大数据的全部。在广电等很多领域，大数据处理并不一定要用到Hadoop。现在，使用Hadoop更多的是一些互联网企业。然而除了互联网大数据以外，行业大数据同样重要，甚至价值密度更高。因此，将Hadoop与大数据划等号，这是一个认识上的误区。业内一位大数据专家指出，大数据不是一个分析工具，而是新的基础架构。
华为认为，大数据分析的一个重要前提是，必须先建立一个高效的大数据存储平台。那么，所谓的高效又是如何来衡量的呢？
高效的第一个衡量指标是就是性能。性能是大数据存储平台的基石之一，没有性能的保证，大数据系统无异于空中楼阁。比如，中央电视台每晚7：30要准时播出天气预报，如果气象分析要经过24小时才能得到最后的结果，就会错过天气预报播出的时间，即使得到的预测结果再准确也是无用的结果。另外，在智能交通领域，交通部门需要掌握实时的路况信息，对交通违章或其他突发事件进行及时处理。如果后台的大数据采集、处理和分析平台不能在最短的时间内给出结果，那么智能交通也只能是一句空谈。其实不仅是在大数据方面，在整个IT领域，企业用户对性能的追求都是无止境的，只不过大数据对实时处理的要求非常高，所以高性能对于大数据来说显得尤为重要。
其次，大数据强调的是简化使用，提高效率。如果不具备专业技能和人员，Hadoop的实施将非常困难。简化大数据的使用，其核心是在同一个平台之上针对数据的全生命周期进行管理，尽量避免异构环境下的数据迁移、数据丢失带来的风险等。
