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在大數據時代，最不缺伐的就是峰值流量的出現。一旦出現降價、打折或者平臺周年慶，當日的峰值流量將可能刷新平臺服務器承載上限，而這也意味著多種壓力共同提升，其中最容易被忽視的一部分在于數據。因為當天數據量會爆炸，如果不及時處理，這些數據的核心價值將會隨之而降低。
流量峰值帶來數據爆炸
從去年的數據來看，我國電商業務的交易額達到了22.97萬億元，同比增長25.5%。這種增長率也意味著數據量飆升，從服務器、網絡、物流、售后和品控等多個方面的數據都會產生壓力。
服務器與網絡的數據壓力將首當其沖。每次活動前夕，程序員幾乎都要徹夜難眠，有時需要靠"玄學"祈禱才能幫助服務器度過難關。即便云服務器準備再充分，擴容再強，也很難保證千軍萬馬同一秒沖入活動界面時不會出問題。
商業促銷是各種數據的爆炸點
相應的，商業促銷也會帶動物流方面的數據的爆炸。去年我國快遞企業營收為4005億元，同比2015年增長44.6%。如此大量的訂單不僅存在的交通、工作人員等方面的難題，還有物流信息的處理、同步和管理等大量的難題。
品控和售后是對平臺品牌的保障，如果這兩步出了問題，那么平臺就會面臨口碑下滑，甚至活動起到相反的效果。而在活動期間，進行品控和售后都絕非簡單，這些數據的產生和消化都在考驗著工作人員和官方平臺的協調能力。
數據資源面臨時間考驗
在這些方面產生的大量數據之后，把活動期間產生的大數據簡單的統計然后丟棄顯然是一種資源浪費。想讓這些數據資源實現價值，在存儲、處理和分析等方面都存在不小的難題。
第一，活動期間，企業將全面面臨人手不足的問題。因此程序員、運維人員和系統管理人員常常顧此失彼，數據處理和分析人員又不能招收臨時工應急，反還會被外借到其他部門去做緊急處理，從而讓大量的活動峰值數據面臨擱置危機。
第二，活動期間是一個數據爆發點，這些數據具有大流量、高并發和急需求等多種特點。原本慢條斯理的數據處理工作面臨轉瞬即逝的問題，簡單來講這就像把一個月的工作堆積到一天去完成，數據處理難上加難。
第三，數據處理等不得。事實上，所有的大數據都具有等不得的特點，數據的價值保質期僅有三個 |
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