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金屬家具范文1
近來席卷全球的金融危機已經讓投資領域“哀鴻遍野”，對于未來經濟前景的悲觀預期，幾乎達到了上個世紀以來的最壞狀況。投資者信心逐步喪失，風險厭惡情緒極端高漲，讓更多的實際資產價格遭受了沉重打擊。此時，幾乎快被市場遺忘的VIX指數(即波動率指數)被再度提及，而其與黃金價格波動之間的微妙聯系，也會為想在此時此刻參與金市的投資人提供制定操作策略的參考。
波動率指數(VolatilityIndex,VIX)是由美國芝加哥選擇權交易所(CBOE)于1993年推出的，是利用指數選擇權隱含波動率加權平均后所得的一個指數。在推出伊始，它的計算方式是選取標準普爾100指數(s&P100)指數選擇權的近月份及次月份最接近價平的買權及賣權共8個序列，將其隱含波動率分別計算之后再予以加權平均而得出。該指數在2003年9月份時進行了一項修正，將選取的標的指數選擇權由S&P100改為S&P500，并將選取的買權及賣權的各個序列由最接近價平的序列改為所有序列。透過采取更為廣泛的標的物基礎，以及不只選取價平序列的方式，以期待能為市場參與者提供更能反映大盤整體走勢的指標。芝加哥VIX指數反映了投資者愿付出多少成本去對應自己的投資風險，數據愈高代表付出的價格愈大，因此廣泛用于反映投資者對后市的恐慌程度，故又被稱為“投資人恐慌指數”(Theinvestor fear gauge)。
VIX常被用于判斷市場多空的逆勢指標，該指標反映了選擇權市場參與者對于大市波動程度的看法。當VIX愈高時，表示市場參與者預期后市波動程度將會更加劇烈，也同時反映其不安的心理狀況；相反，VIX愈低時，則反映市場參與者對于后市價格波動應會趨于緩和的預期。相對黃金來看，理論上金價會隨著VIX的升高而下降。一般來說，VIX低于20時，表示投資者對后市保持相對樂觀；當VIX高于20時，則反映投資者對后市缺乏足夠信心。不過。當VIX出現異常的高或低時，可能代表金市參與者陷入極度恐慌而不計價格地拋出，或是透露市場參與者過度樂觀而不再顧及風險大量買進黃金，這往往也都有可能是反轉行情到來的時刻。
金屬家具范文2
關鍵詞：數控銑床；夾具改進
中圖分類號：TP75 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）033-000-01
前言
隨著數控加工工業的不斷發展，形成了一些專業化的生產方式，通用夾具只能滿足一般的加工需要。本文所提到的數控銑床夾具，主要是由于通用的數控銑床平口鉗無法很好地實現對不同直徑的棒料裝夾與加工，故此筆者對平口鉗進行設計改進，用以滿足日常的教學任務，能同時實現方料與棒料的加工需要。
一、被加工零件制造工藝分析
1.結構特點
教學中所要加工的零件一般以方料與棒料為主。方料與棒料的材料以鋁料為主，方料的加工尺寸一般在以內，棒料的一般在以內。方料加工圖形一般是正反面加工和孔為主，棒料加工一般是軸上鍵槽或基本結構圖型為主。
2.工藝分析
所要加工的零件結構主要圍繞著數控銑床中級工的難度范圍而制定，無特殊異形形狀。加工過程使用常用的加工方法便能完成，以銑削和鉆孔為主。使用的刀具一般是平頭銑刀、球頭銑刀與鉆頭，刀具的大小、材質則根據零件的材料、加工需要等因數選取。
二、夾具的結構形式及其工作原理
1.夾具的結構形式，如圖1夾具零件圖和圖2裝配實體圖所示。
2.夾具的工作原理
首先，將通用平口鉗的固定鉗口鐵拆下，再將夾具的固定塊部分用螺釘安裝在固定鉗口鐵原來的位置上。之后，根據被加工零件材料的尺寸大小，調整好V型滑塊的位置，通過螺釘，將V型滑塊固定在鎖緊滑塊。最后根據被加工零件材料形狀的不同，安裝在不同的位置上。如圖3、圖4所示。
夾具總體上主要由V型滑塊、緊鎖滑塊和固定塊組成。通過V型滑塊的調整中心的特性可以消除棒料裝夾時所帶來的定位誤差，從而保證了被加工部位的定位精度。
三、夾具體主要技術條件及優缺點的分析
主要技術條件：
1.夾具體中，固定件上平面與固定后滑塊上平面的同一平面度要求較高，并要求與平口鉗的活動鉗口鐵平行，平行度在0-0.02mm內，主要是為了防止裝夾后被加工零件傾斜。
2.夾具各個主要的裝配接觸面都必須進行磨削加工，以保證接觸面的形狀精度、位置精度和表面粗糙度。
3.V型滑塊在安裝后能正常滑動，為防止與平口鉗導軌接觸過緊或被鐵屑卡死，V型滑塊總寬度比固定件的要小1mm。如圖5。
優點：
1.V形滑塊能自由移動，變換V型滑塊位置，可調整較大的裝夾范圍。
2.拆裝簡單方便，互換性良好。在多次裝夾、拆裝后，由于V形塊是定位和夾緊的，頻繁使用會導致精度降低，當加工出的零件達不到要求時，換V形滑塊就行。
3.夾具結構簡單，加工難度低，許多學校中都能獨立完成，具有良好的適用性。
缺點：
1.工作時g長了或者切削力太大可能引起夾具體局部變形，致使夾具達不到裝夾精度要求。這是就需要重新制作。
2.由于滑動V型塊配合精密，加工過程中鐵屑，油污容易滲入配合位置，需要定期清理。
四、夾具使用前后對比
使用該夾具前，單純裝夾被加工棒料零件，調整并保證其位置精度，學生一般便要用10～15分鐘；同時，在加工過程中，時有出現被加工零件傾斜或偏移的狀況，極大地影響加工精度；
使用該夾具后，單純裝夾被加工棒料零件，調整并保證其位置精度，學生一般只要用5分鐘左右；同時，加工時由于被加工零件的自由度基本被限制，加工過程中基本沒有出現被加工零件傾斜或偏移的狀況，加工精度得到有效的保證。
金屬家具范文3
比如，早在2000年左右的時候，四大行都在規劃數據倉庫，一期的投資預算都在1個億左右，當時香港某銀行做了一個8TB的數據倉庫，光裝進去就得花三四天時間，分析完這些數據又得花很大的投入。成本高、周期長致使大數據在那個時候并沒有蔚然成風。
而今天，做一個1TB的數據庫，所花成本不到原來的十分之一，甚至百分之一。分析計算成本的降低就導致即使只有一個想法，也可以很快把大量的數據裝進來，即使分析完沒有什么發現，試錯的成本也很低，這就是為什么十年前大家不談大數據，而談商業智能、數據倉庫的原因。曾經人們夢寐以求的分析、計算，在今天很簡單就能實現。很多小的分析加起來就成為一個大的價值，背后還是計算成本的根本性下降。
對于大數據，大家通常會想到“3V”，即Volume（數量）、Velocity（速度）、Variety（種類），但是大數據在數量上并沒有絕對的標準，它只是相對于處理能力而言，若干年前，英國最好的大型處理計算機所能計算的數據量只相當于今天一部蘋果手機的一半。大數據對速度的實時性要求更高一些，過去很多數據都是先儲存下來然后再導進數據庫，但今天對于數據的實時抓取和分析能力提升了很多。對于種類來說，如今各種非結構化數據已經出現了。其實以前這些數據不是沒有，但若干年前我們對于聲音、圖象等數據是沒有分析手段的，即便拿到了也沒有辦法分析。
2015年2月11日，波士頓咨詢公司（BCG）最新報告《互聯網金融生態系統2020系列報告之大數據篇：回歸“價值”本源：金融機構如何駕馭大數據》。報告認為，成就大數據的并不是傳統定義的“3V”，更重要的是第四個“V”，即Value（價值）。當量級龐大、實時傳輸、格式多樣的全量數據通過某種手段得到利用并創造出商業價值，而且能夠進一步推動商業模式變革時，大數據才真正誕生。
大數據的商業價值
谷歌當年就用數據來預測流感，這是非常有意義的事情。某基金管理公司在引入大數據的分析和技術之后，各部門都在用數據說話，然后再做決策，一改過去靠領導拍腦袋做決定的狀況。
金融行業是一個數據強度很高的行業，每產生100萬美元的收入，會沉淀下820GB的數據。金融行業天然有它的數據屬性。比如在零售銀行里面，個性化的定價、客戶細分、預見客戶流失等方面，都會用到大數據。招商銀行就正在用大數據對客戶流失進行預警。另外在風險控制領域，大數據的應用也非常多。過去的風控需要很多人為的干預在里面，成本非常高。今天，大數據技術讓大家能更及時、更快速、更低成本地發現風險。對于運營的優化，大數據也發揮出很大的作用。比如有些銀行通過大數據的分析，很清楚分布在各處的ATM機對現金的需求量，從而很精準地投放網點資源，減少浪費。同時很合理地安排運鈔車和放鈔頻率，降低成本。
保險行業也是數據強度非常高的行業。保險行業的產品開發、營銷銷售、報單管理、理賠、資產管理等關鍵環節都有很多大數據的應用。比如醫療保險，通過大數據分析就會發現，20%的大病賠付事件占據了賠付金額的80%，如果能及早發現這20%的案例，并及早干預的話，就不會演化到后面的巨額賠付，就能夠大幅度降低賠付金額。比如讓客戶提早徹底治療，一定要足夠休息等。
美國Axciom公司收集了全球電梯運營商的數據，然后提供給銀行，銀行據此做出準確的決策判斷。Axciom在收集數據的時候，首先注意到世界上的電梯運營商主要集中在日本和德國;其次電梯運營數據的主體非常簡單，就是在哪棟寫字樓哪家公司停了多久，是不是正常運營;再用這些數據去匹配黃頁，通過黃頁可以查到哪家公司在某棟寫字樓。Axciom把這兩項數據匹配起來之后，得出一個很簡單的事實：一部電梯在一家公司每天?？康拇螖?。持續觀察這些數據后，會知道電梯發生異動的情況，如果在正常范圍值上下波動20%是很正常的，但是如果忽然減少了一半，或者忽然增加了一倍，這背后就有原因。Axciom不做任何的判斷，只是告訴銀行，你的某個客戶電梯?？看螖蛋l生異動。銀行拿它去提示客戶經理，要去拜訪一下這家公司是否出了問題。在這點上，銀行想知道貸款是否安全，債主是否逃跑了。Axciom這樣的創新讓銀行的貸后檢查變得更加有針對性，而且也更加的及時。
國內應用大數據的案例并不多，有種“雷聲大雨點小”的感覺。比如國內金融機構的數據其實是非常多的，但是這些數據往往散落在各個部門，是一種比較割裂的狀態。如何真正能夠跨部門協作把這些數據整合起來，是很多國內金融機構面臨的一大難題。這也是造成大家感覺大數據很熱，現實卻比較單薄的原因。
報告作者之一、BCG大中華區董事經理張越女士認為，大數據并不僅僅是一個技術問題，它更多的是一個商業問題、管理問題。所以大數據要求金融機構重新審視自己的基礎設施和自身所處的環境?！皩鹑跈C構而言，及早出發，積極、理性地試水投入，讓整個機構能夠夠借助大數據來盡快實現自我提升，這是將數據持續轉化為生產力乃至競爭優勢的必由之路?！?/p>
從數據到價值的掣肘
簡單來講，從數據到價值需要經歷四個層次。各種不同的數據在第一個層次里會用各種硬件和軟件的方式進行收集和存儲，這是最基礎的層面。數據被實時和非實時地清理、加工，并被歸檔存儲為有效信息以后供后續分析處理;第二個層次很關鍵，要對收集的數據進行去噪和增強處理，完成關系型信息和非關系型信息相對整合;第三個層次屬提升層次，是知識發現層。以人工智能和數據挖掘技術來分解、提煉信息，找出有價值的信息點，完成從信息到知識的轉化;第四個層次就是蛻變層，是智慧汲取層。借助可視化工具，將經驗、判斷與知識相融合，使數據升華為智慧，開始指導商業價值的創造。
從數據到嵌入式商業模式的變革一共有七步，即數據收集、許可和信任、儲存和處理技術、數據科學、協調、行動洞察力、嵌入式變革。在這七個步驟中，最難的是許可和信任以及協調。很多金融機構都很擔心所擁有的數據能用嗎？如果客戶投訴怎么辦？如果監管不同意怎么辦？協調也是很難的，比如說數據的整合，技術部門和業務部門的對接問題。業務部門總覺得技術部門作為不足，而技術部門也往往不知道要解決什么問題。實際這是一個溝通協作的問題。
對于金融機構來說，如何駕馭大數據，把數據引到價值層面？報告作者之一、BCG合伙人兼董事總經理何大勇先生認為有三個關鍵點：第一個關鍵點是“人”。即使在數據、技術等滿天飛的時代，人還是創造價值的主體。其在大數據時代，數據科學家是復合型人才，既要懂得業務的需求，又要能夠處理數據，要知道在技術層面上到底應該發生什么。這樣的復合型人才是挖掘大數據能力非常關鍵的群體。所以吸納善于“跨界”的復合型人才，構建復合型團隊就成為金融機構的關鍵所在。
第二個關鍵點是高效的行動。大數據在現實應用中，給大家的啟示是大數據本身不意味著大價值。很多時候大數據帶來的發現是一個小機會，單個來看，它可能并不值得投入巨大的精力。但今天正因為有了低成本的手段，所以可以將大量的小機會聚沙成塔，產生大的價值。高效行動是很多金融機構面臨的一大挑戰。可以引入試錯機制，試十次成功的機率和試一百次成功的機率結果是不一樣的。而且更關鍵的是，如果試對了一回，是不是能夠強烈地去推廣，這也是很多金融機構面臨的困惑。
第三個關鍵點是構筑優勢。其根本就是轉變思維。很多人會認為，大數據能解決很多我們以前一股腦不能解決的問題，大數據浮現出來的價值似乎是自動的。但實際上，大數據轉化成價值的時候，很多管理性的問題同樣是需要解決的。思維轉變意味著一場異常深刻的變革，而這樣的變革勢必觸碰到體制層面。
大數據的本質是管理
每家公司都需要了解自己的客戶，大數據究竟能帶來什么？如何讓大數據的商業價值最大化？比如銀行的交叉銷售，以前大家最希望系統能夠告訴營銷人員下一步該推薦什么產品，很多銀行采取的做法是總行說了算，總行說現在要推信用卡，下邊的營銷人員就去推信用卡;總行說現在要推現金管理，下邊營銷人員就去推現金管理。很多時候，這樣做的成功率是有限的，因為這是從一個面去推。而在大數據的分析之下，銀行會更精準的發現，向那些跟銀行有過信貸關系的老客戶推薦現金管理的成功率會更高?？蛻艚浝砭筒挥冒ぜ野羧ネ片F金管理產品了。這樣做交叉銷售的成功率會提高很多。
有一個典型的例子，一位先生搬家到澳大利亞，連續兩年定期收到一家保險公司的短信，推銷他們的壽險產品。但是這位先生當時根本就沒有購買的意愿和需求，這無疑是一個非常無效的營銷。后來，保險公司通過大數據分析發現，在一個家庭有孩子的前后一兩年，出于保護家庭的原因，對壽險產品的需求會強很多。而從信用卡交易的數據去找出到底哪些家庭打算要孩子或者剛剛有了孩子是很容易的，因為這些家庭購買的東西不一樣。保險公司針對這些家庭做精準營銷，在很短的時間內，交叉銷售成功率就提高了30%。
再比如，很多公司都想了解當一個有價值的客戶要丟失了該怎么辦？有一家銀行做了大數據分析，結果發現在整個能帶來貢獻值的客戶里，在一個特定價值區域里面，這批客戶是最容易動搖的。因為這個范圍并不是很大，所以很容易能把這些客戶篩出來。大數據還分析出怎樣讓穩定這些客戶。當一個客戶的朋友圈用的都是一家銀行的時候，就會穩定得多。所以這家銀行當時做了一個減少客戶流失的舉措，就是營銷客戶的朋友圈，讓客戶更多的朋友都用自己的服務，而不是到處給客戶送禮物，強留客戶。
金屬家具范文4
營業收入原地踏步 應收款離奇暴增
公司主營業務為紡織梳理器材的研發、生產和銷售，主要產品為金屬針布、彈性蓋板針布、帶條針布、固定蓋板針布等紡織梳理器材，主要客戶集中在紡織行業和受紡織行業景氣度影響較大的紡織機械行業。由于近年來紡織行業低迷，需求下降，使得營業收入近三年來幾乎原地踏步（參見表1）。
《股市動態分析》周刊記者發現，在營業收入保持原地踏步時，公司的應收賬款與應收票據卻離奇暴增。以應收賬款為例，2011年該項數據為5619萬元，而截至2013年6月30日，應收賬款達到了1.56億，增幅接近3倍。以應收票據為例，2011年的應收票據是4382萬元，而到了2012年，應收票據急劇飆升到了7420萬元（參見表2）。
為何在公司營業收入保持原地踏步的同時，應收賬款與應收票據卻保持急劇飆升呢？某不愿具名的知名注冊會計師告訴記者，不排除公司有以賒銷模式做大銷售額為IPO輔路的嫌疑。
與此同時，《股市動態分析》周刊記者還注意到了另一組數據，即公司的凈利潤增長率大幅滑坡。數據顯示，自2011年至2013年前9個月，凈利潤增長率為40.71%、-12.22%、-8.18%。換言之，如果公司在2012年實現上市，當年業績就會變臉。
人工成本竟低于印度同行
《股市動態分析》周刊記者注意到，在公司招股說明書介紹國際競爭對手印度ICC公司時，一組關于人工成本與利潤、收入對比的數據令人十分生疑（參見表3）。
從上表數據來看，公司利潤總額/收入指標值遠高于印度ICC，由于該指標相當于銷售凈利潤，換句話說，公司產品遠比印度ICC公司賺錢。在人工成本/收入方面，公司該指標又遠低于印度ICC。換句話說，每實現100元收入，公司所付出的人工成本比ICC公司要低約8元，顯然，這是難以解釋的。首先，由于當前印度人均工資水平遠低于中國，要做到人工成本低于印度幾乎是不現實的。相反，我國的很多紡織企業近年來受人工成本上升的困擾，有向東南亞轉移生產的傾向，一個很有說服力的例子就是港股上市公司天虹紡織因將生產基地移向越南而重獲新生。其次，紡織行業作為典型的勞動密集型企業，技術替代人工的效應非常有限，公司也不太可能因為技術水平比ICC公司高，而實現人力成本節約20%至30%。
募投項目產能如何消化存疑
金屬家具范文5
在過去的幾周里，國際貴金屬價格呈現震蕩下跌走勢，現貨黃金價格在10月初觸及1800美元后已經連續四周回調，隨著資金撤出跡象的日趨明顯，金價也跌回至8月底的水平。截止11月2日收盤，國際現貨黃金價格最終收報在1677美元，過去四周累計下跌100美元，跌幅超過5%。
美國經濟數據利好
從最近一段時間里美國方面公布的經濟數據來看，經濟復蘇的前景還是相對樂觀的，從我們對市場的跟蹤來看，目前美國經濟的復蘇已經進入了第三個階段，即“非制造業的復蘇向制造業的復蘇”傳導的階段。而從最近一期的非農就業數據中我們可以看到，10月非農就業人數環比增長17.1萬。據彭博社調查，經濟學家對此的平均預期為環比增12.5萬。遠超預期的就業數據打壓了市場之前對于“QE3”規模擴大的預期，因此對金價的走勢也形成了壓制，當天國際金價收跌超過2%，也創下了近期以來的單日最大跌幅。
歐洲方面，對于西班牙可能申請援助的消息一直在牽動市場的神經，但通過對我們追蹤的歐元區各國國債違約互換價格的表現來看，近期歐元區不太可能出現較大的風險事件。雖然經濟數據仍然表現疲軟（花旗報告宣稱歐元區2013年經濟仍然維持負增長），但金融市場近期表現不錯，“笨豬五國”的國債收益率也已經從歷史高位降低至各國政府可以接受的水平。雖然歐洲方面的消息近期表現平淡，但不可否認的是，歐債危機以及歐元區的不平衡是一個長期的問題，在經濟增長缺乏新動力的前提下，各國的財政緊縮可能導致經濟的進一步放緩，在這個“惡性循環”問題沒能得到徹底解決之前，歐元區對于貴金屬市場甚至對于整個金融市場來說都是一顆“定時炸彈”，投資者需要對此保持緊密關注。
而國內方面，近期經濟數據顯示經濟下滑的勢頭有所放緩，過去一段時間企業去庫存的過程也比較順利。不出意外的話，經濟將在四季度繼續維持穩固回升態勢。鑒于近期央行逆回購的頻繁操作，接下來兩個月降準降息的可能性較小，整體對金價影響為中性。
資金流出跡象明顯
我們再回到資金層面來看，從當月全球最大的黃金ETF—SPDR Gold Share持倉的變化來看，前半月該基金的增倉行為還是持續，10月中旬持倉量曾創下1340噸的歷史新高，但隨后開始小幅減倉。截止11月1日，該基金的黃金頭寸持倉累計為1336.3噸，在過去的一個月里總持倉凈增加約14噸。
而從我們對近期CFTC公布的持倉數據的統計來看，最近3周以來，在COMEX期貨市場中的黃金、白銀凈多頭寸呈持續減少的態勢。目前黃金頭寸的非商業凈多單已回落至13.5萬手，最近一個月減倉超過20%，而白銀的非商業凈多頭寸也回落到29000手，自10月9日當周以來已經減少了7000多手。因此從資金的角度來看，黃金ETF和對沖基金在期貨頭寸中的多單減倉行為很好的解釋了近期貴金屬價格下跌的原因。而結合9月中國外匯占款數額大幅增加的這一現象，不難得出美元熱錢正在開始新一輪的向發展中國家流入的這個現實。
金屬家具范文6
大數據由業務驅動
為什么在官方的健康組織還沒有健康趨勢之前，Google就能利用它的搜索引擎準確地預測流行病的爆發？大數據給我們所有人上了一課，也讓我們更加堅信，數據本身是有價值的，關鍵看你如何處理、分析和使用它。
云計算不是一種新的技術，而是一種新的IT消費模式。同樣，大數據也不是簡單的技術組合，而是對企業商業模式的顛覆和再造，對業務創新和發展起到強大的推動作用，這樣的例子已經比比皆是。
比如，為了應對激烈的市場競爭，中信銀行信用卡中心迫切需要建立一個以數據倉庫為核心的分析平臺，實現業務數據集中和整合，以支持多樣化和復雜化的數據分析。在部署了大數據應用系統之后，中信銀行信用卡中心實現了近似實時的商業智能（BI）和秒級營銷，運營效率得到全面提升。
再比如，廣東地稅依托大數據平臺推出的網絡發票能夠實時采集納稅人的開票數據，實時監控納稅人的開票情況，實時向社會公開開票查詢信息，實時為公眾查驗發票真偽，實現了對納稅人經營行為的全監控。同時，廣東地稅依托大數據平臺還實現了對地稅干部的稅收執法和行政管理進行全程分析監控，有效防控了各類執法和廉政風險。
在互聯網、金融、電信、能源、醫療、視頻監控、政府等眾多行業，大數據正在日益顯現出其獨特的價值。在企業內部，大數據可以為企業提供更科學的決策依據；在企業外部，大數據還是收集客戶信息，建立360°客戶視圖，讓企業實現精準化營銷的工具。從表面看，大數據帶來的是一種技術上的變革，它有效地提高了企業和社會的生產力，而在這種技術變革的背后是業務需求使然，是人們對提高效率的不斷追求在推動這種變革的發生。
縱向打穿“4V”
經濟全球化的趨勢促進了大數據的應用需求。企業的管理者需要借助豐富的數據和實時分析工具，提高企業內部的工作效率，同時還要密切與客戶的關系，進一步提高客戶滿意度。商業模式的轉變、營銷手段的豐富，要求企業不能在舊有的基礎架構平臺上縫縫補補，大數據需要一個全新的高效的基礎架構平臺。
大數據這個概念出現前，“海量數據”這樣的稱呼人們已經使用了很多年。雖然大數據與海量數據之間還是有量上的差距，但是對于很多企業用戶來說，沒有適合的工具對海量數據進行挖掘是數據價值難以釋放的一個主要原因。在大數據分析工具出現前，商業智能、數據挖掘已經進行了多年，為什么數據的價值沒有得到企業充分的重視呢？因為以前的數據挖掘是對抽樣數據進行分析，而且數據分析是離線的，數據的價值沒能得到全面、實時的展現。
那么構建一個可用的大數據系統，應該從何處入手呢？
現在，人們已經基本認同了大數據“4V”的特征：第一，Volume表明數據的體量巨大，企業處理的信息總量已經從TB級別躍升到PB級別；第二，Variety表明數據類型繁多，包括結構化、非結構化等類型的數據，尤其是非結構化數據的大幅增長對傳統的處理結構化數據為主的架構帶來了巨大沖擊；第三，Velocity表明實時處理是大數據的一個典型特征，而這也正是它區別于傳統數據挖掘技術的關鍵所在；第四，Value表明數據是有價值的，這也是大數據挖掘的最終目標。
“4V”雖然準確地描述出了大數據的基本特點，但是“4V”只是單擺浮擱，并沒有從邏輯的角度將大數據應用的遞進關系明確地展示出來。正是基于此，華為拋出了金字塔型“4V”理論，展現了從Volume到Velocity再到Variety，最終到Value的層次化的遞進式的創造大數據價值的方法論。
具體來說，第一步，企業需要建立一個能夠高效處理海量數據的存儲架構平臺，它既能處理大量的小文件，也能處理單體較大的文件。第二步，這個存儲架構平臺要具備極高的處理性能，因為大數據對實時處理的要求非常高。第三步，這個存儲架構平臺要能處理多樣化的數據，包括結構化數據和非結構化數據。只有通過前面三步打下的基礎，企業用戶才能進入最后一步，在一個高效的專門為大數據構建和優化的平臺上進行數據分析和挖掘，并最終獲得所需的價值。
大數據價值的實現過程是一個遞進的逐層深入的過程，但是建立高效的存儲架構平臺是前提，它是大數據落地的基礎。
Hadoop不是全部
現在人們一談到大數據，首先會想到Hadoop。其實，Hadoop只是大數據基礎架構與上層應用分析之間的一個橋梁，而不是大數據的全部。在廣電等很多領域，大數據處理并不一定要用到Hadoop?，F在，使用Hadoop更多的是一些互聯網企業。然而除了互聯網大數據以外，行業大數據同樣重要，甚至價值密度更高。因此，將Hadoop與大數據劃等號，這是一個認識上的誤區。業內一位大數據專家指出，大數據不是一個分析工具，而是新的基礎架構。
華為認為，大數據分析的一個重要前提是，必須先建立一個高效的大數據存儲平臺。那么，所謂的高效又是如何來衡量的呢？
高效的第一個衡量指標是就是性能。性能是大數據存儲平臺的基石之一，沒有性能的保證，大數據系統無異于空中樓閣。比如，中央電視臺每晚7：30要準時播出天氣預報，如果氣象分析要經過24小時才能得到最后的結果，就會錯過天氣預報播出的時間，即使得到的預測結果再準確也是無用的結果。另外，在智能交通領域，交通部門需要掌握實時的路況信息，對交通違章或其他突發事件進行及時處理。如果后臺的大數據采集、處理和分析平臺不能在最短的時間內給出結果，那么智能交通也只能是一句空談。其實不僅是在大數據方面，在整個IT領域，企業用戶對性能的追求都是無止境的，只不過大數據對實時處理的要求非常高，所以高性能對于大數據來說顯得尤為重要。
其次，大數據強調的是簡化使用，提高效率。如果不具備專業技能和人員，Hadoop的實施將非常困難。簡化大數據的使用，其核心是在同一個平臺之上針對數據的全生命周期進行管理，盡量避免異構環境下的數據遷移、數據丟失帶來的風險等。
