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在大数据时代，最不缺伐的就是峰值流量的出现。一旦出现降价、打折或者平台周年庆，当日的峰值流量将可能刷新平台服务器承载上限，而这也意味着多种压力共同提升，其中最容易被忽视的一部分在于数据。因为当天数据量会爆炸，如果不及时处理，这些数据的核心价值将会随之而降低。
流量峰值带来数据爆炸
从去年的数据来看，我国电商业务的交易额达到了22.97万亿元，同比增长25.5%。这种增长率也意味着数据量飙升，从服务器、网络、物流、售后和品控等多个方面的数据都会产生压力。
服务器与网络的数据压力将首当其冲。每次活动前夕，程序员几乎都要彻夜难眠，有时需要靠"玄学"祈祷才能帮助服务器度过难关。即便云服务器准备再充分，扩容再强，也很难保证千军万马同一秒冲入活动界面时不会出问题。
商业促销是各种数据的爆炸点
相应的，商业促销也会带动物流方面的数据的爆炸。去年我国快递企业营收为4005亿元，同比2015年增长44.6%。如此大量的订单不仅存在的交通、工作人员等方面的难题，还有物流信息的处理、同步和管理等大量的难题。
品控和售后是对平台品牌的保障，如果这两步出了问题，那么平台就会面临口碑下滑，甚至活动起到相反的效果。而在活动期间，进行品控和售后都绝非简单，这些数据的产生和消化都在考验着工作人员和官方平台的协调能力。
数据资源面临时间考验
在这些方面产生的大量数据之后，把活动期间产生的大数据简单的统计然后丢弃显然是一种资源浪费。想让这些数据资源实现价值，在存储、处理和分析等方面都存在不小的难题。
第一，活动期间，企业将全面面临人手不足的问题。因此程序员、运维人员和系统管理人员常常顾此失彼，数据处理和分析人员又不能招收临时工应急，反还会被外借到其他部门去做紧急处理，从而让大量的活动峰值数据面临搁置危机。
第二，活动期间是一个数据爆发点，这些数据具有大流量、高并发和急需求等多种特点。原本慢条斯理的数据处理工作面临转瞬即逝的问题，简单来讲这就像把一个月的工作堆积到一天去完成，数据处理难上加难。
第三，数据处理等不得。事实上，所有的大数据都具有等不得的特点，数据的价值保质期仅有三个 |
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