Ashish在开始谈论时说到，现在数据的性质，包括海里的交互数据，都是非结构化的。而不仅仅是我们长期以来传统应用程序里处理数据结构化数据。
分析的性质也发生了改变。Ashish谈到了分析值从描述性向规范性分析的发展。
- 描述性分析（发生了什么？）
- 诊断性分析（为什么发生？）
- 预测性分析（将会发生什么？）
- 规范性分析（我们怎样才会让它发生？）
云提供很多好处，如按需和弹性扩展架构，高可扩展的对象存储和处理，和自适应的基础设施。使用云大数据平台提供更快的生产时间、敏捷和基础设施的灵活性以及显著降低成本。
Virtual Private Cloud (VPC)提供隔离访问计算和存储，以及提供安全实践。VPC的安全性包括云存储中的数据和网络数据，以及基于访问计算和存储的角色加密选项。
现代数据处理平台包括多个处理引擎，可以处理各种案例，如下面列举出：
- 复杂批次处理SQL，Hive
- 数据科学，Spark
- 简单交互SQL查询，Presto
- 批量数据清洗（ETL），Map Reduce
Ashish 还谈论了基于云平台的大数据参考架构，包括多租户数据访问、引擎统一、云计算服务和可移植性服务等。他总结报告说，Hadoop作为一种服务提供在大数据架构决策时是一个吸引人眼球的选择。
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