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目前， 网络企业正在寻找方法来理解和使用大的数据，以推动他们的业务。 SaaS和云一样完全改变了企业的经营方式，使大数据应用（BDA）日益兴起。 BDA是基于网络的应用，解释和使用大量的企业和网络规模的数据，为他们的用户提供更智能的结果。
那么什么是大数据？
“……当数据量和性能需求成为实施一个数据管理和分析系统时的设计和决定的主要因素时”
“……（当）数据量、复杂性、速度、分析模型的变化越来越成为企业架构的重要设计因素时”
大数据技术的发展
传统的数据库技术面临着一个新的拐点。管理数据容量、复杂性以及对性能的需求都使成本不断增加，但带来的回报却很低。用户快速增长（这被称作“信息技术的消费主义”）再加上，数据量的迅速增加，复杂性的加强以及实时“数据库内”分析的要求都是导致这一现象的原因。
第一代大数据技术大部分来自那些需要迅速寻求一个WEB网站规模的数据管理解决方案的公司，如Facebook/Cassandra， Four Square/Mongo DB。但是这些解决方案并不是这些发明者的业务核心。几个开源项目已经使用了这些技术；但是，我们认为这些技术相对不成熟，针对特殊的用途，比如说，这些技术缺少企业基础设施和行业标准；这样，这些技术就应对企业业务固有的数据复杂性。
数据量，复杂性，速度，并发性
考虑一下早期简单的“NoSQL”键值技术所不能满足的需求。事实是我们需要有一种技术，既能解决规模和性能的问题，也能解决日益增长的复杂性和并发性的问题。
Versant 数据库引擎使在分区数据集上传输和分布的大量数据能够随着时间推移横向扩展，于是，数据便可以高效地耦合到“软实时”分析系统，推动您的业务走向成功。今天，Versant带来了全面的NoSQL技术积累进一步发挥键值解决方案的架构优势，能够应对您的大数据在结构化、半结构化、非结构化和事务方面的需求。
大数据的复杂事件处理
Versant独特的处理方法可以使非结构化的原始数据实现无缝耦合，挖掘出有趣的数据聚合——比如通过与MapReduce/Hadoop以及其它的技术整合到一起——反向集成到完整的分布式、可横向扩展的企业级数据库管理系统中，而不需要不断地在不同的系统中移动数据。