
大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)、價(jià)值與應(yīng)對(duì)策略
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等的快速發(fā)展,及視頻監(jiān)控、智能終端、應(yīng)用商店等的快速普及,全球數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)。在此背景下,電信運(yùn)營(yíng)商在其網(wǎng)絡(luò)無(wú)休止擴(kuò)容的同時(shí),卻面臨“增量不增收”的困境;而一些采用“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策”模式經(jīng)營(yíng)的公司,則可將其生產(chǎn)力提高5%~6%。因此,有必要深入研究大數(shù)據(jù)時(shí)代(Big Data Era)的挑戰(zhàn)、價(jià)值與務(wù)實(shí)應(yīng)對(duì)策略。
1大數(shù)據(jù)時(shí)代的基本特征
據(jù)統(tǒng)計(jì),2010年以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比之前所有年份的總和還要多;而且不僅是數(shù)據(jù)量的激增,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)亦在演變。Gartner預(yù)計(jì),2012年半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),諸如文檔、表格、網(wǎng)頁(yè)、音頻、圖像和視頻等將占全球網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量的85%左右;而且,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)將面臨革命性改變。由此,所謂大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨!
對(duì)于大數(shù)據(jù)時(shí)代,目前通常認(rèn)為有下述四大特征,稱為“四V”特征:
(1)量大(Volume Big)。數(shù)據(jù)量級(jí)已從TB(1012字節(jié))發(fā)展至PB乃至ZB,可稱海量、巨量乃至超量。
(2)多樣化(Variable Type)。數(shù)據(jù)類型繁多,愈來(lái)愈多為網(wǎng)頁(yè)、圖片、視頻、圖像與位置信息等半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。
(3)快速化(VelocityFast)。數(shù)據(jù)流往往為高速實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流,而且往往需要快速、持續(xù)的實(shí)時(shí)處理;處理工具亦在快速演進(jìn),軟件工程及人工智能等均可能介入。
(4)價(jià)值高和密度低(Value HighandLowDensity)。以視頻安全監(jiān)控為例,連續(xù)不斷的監(jiān)控流中,有重大價(jià)值者可能僅為一兩秒的數(shù)據(jù)流;360°全方位視頻監(jiān)控的“死角”處,可能會(huì)挖掘出最有價(jià)值的圖像信息。
2大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)
(1)運(yùn)營(yíng)商帶寬能力與對(duì)數(shù)據(jù)洪流的適應(yīng)能力面臨前所未有的挑戰(zhàn),管道化壓力化解及“云-管-端”的有效裝備也均面臨新挑戰(zhàn)。
(2)大數(shù)據(jù)的“四V”特征在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸、分析、處理等方面均帶來(lái)本質(zhì)變化。數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng),對(duì)存儲(chǔ)技術(shù)提出了挑戰(zhàn);同時(shí),需要高速信息傳輸能力支持,與低密度有價(jià)值數(shù)據(jù)的快速分析、處理能力。
(3)海量數(shù)據(jù)洪流中,在線對(duì)話與在線交易活動(dòng)日益增加,其安全威脅更為嚴(yán)峻;而且現(xiàn)今黑客的組織能力、作案工具、作案手法及隱蔽程度更上一層樓,典型的有APT(Advanced Persistent Threat,高級(jí)持續(xù)性安全威脅)。
(4)大數(shù)據(jù)環(huán)境下通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的深度分析,很容易了解用戶行為和喜好,乃至企業(yè)用戶的商業(yè)機(jī)密,對(duì)個(gè)人隱私問(wèn)題必須引起充分重視。
(5)大數(shù)據(jù)時(shí)代的基本特征,決定其在技術(shù)與商業(yè)模式上有巨大的創(chuàng)新空間,這將對(duì)可持續(xù)發(fā)展起關(guān)鍵作用。
(6)大數(shù)據(jù)時(shí)代的基本特征及安全挑戰(zhàn),對(duì)政府制訂規(guī)則與監(jiān)管部門發(fā)揮作用提出了新的挑戰(zhàn)。
3大數(shù)據(jù)帶來(lái)的價(jià)值
(1)利用大數(shù)據(jù)特征,借助云計(jì)算等有效工具,深度挖掘流量與數(shù)據(jù)價(jià)值,可幫助運(yùn)營(yíng)商實(shí)施好流量經(jīng)營(yíng),減輕管道化風(fēng)險(xiǎn),發(fā)揚(yáng)“云-管-端”的智能管道的威力。
(2)多業(yè)務(wù)環(huán)境下掌握用戶體驗(yàn)效果尤為重要,可從海量用戶數(shù)據(jù)中深度分析、挖掘出用戶的行為習(xí)慣和消費(fèi)愛(ài)好,以實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷及網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,掌控?cái)?shù)據(jù)增值的“金鑰匙”。
(3)掌握好大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分類、挖掘、快速調(diào)用和決策支撐,并應(yīng)用于企業(yè)的日常運(yùn)營(yíng)、維護(hù)及戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型中,成為企業(yè)可持續(xù)發(fā)展、維持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的當(dāng)務(wù)之急與重要途徑。
(4)充分利用對(duì)大數(shù)據(jù)的分析、挖掘,可幫助找到隱蔽性極強(qiáng)的APT之類的安全威脅,助力信息安全部門找到應(yīng)對(duì)新型安全威脅的有效途徑。
(5)通過(guò)對(duì)公共大數(shù)據(jù)的分析、挖掘與利用,可減少欺詐行為及錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的負(fù)面作用、追收逃稅漏稅及刺激公共機(jī)構(gòu)生產(chǎn)力等,幫助政府節(jié)省開(kāi)支。例如英國(guó)政府即通過(guò)此途徑節(jié)省大約330億英鎊/年。
4大數(shù)據(jù)時(shí)代的應(yīng)對(duì)策略
(1)大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)以智慧創(chuàng)新理念融合大數(shù)據(jù)與云計(jì)算,在大數(shù)據(jù)洪流中提升知識(shí)價(jià)值洞察力,實(shí)施高效實(shí)時(shí)個(gè)性化運(yùn)作,建立有效增值的商業(yè)模式,確保應(yīng)對(duì)APT之類的新型安全威脅。
(2)電信運(yùn)營(yíng)商轉(zhuǎn)型中流量經(jīng)營(yíng)已成共識(shí),即以智能管道與聚合平臺(tái)為基礎(chǔ),以擴(kuò)大流量規(guī)模、提升流量層次及豐富流量?jī)?nèi)涵作為基本經(jīng)營(yíng)方向,并以釋放流量?jī)r(jià)值為基本目標(biāo),可見(jiàn)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的深度融合與此流量經(jīng)營(yíng)目標(biāo)十分吻合。實(shí)際上已經(jīng)有一些運(yùn)營(yíng)商借助大數(shù)據(jù)Hadoop云工具管理與分析網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)據(jù),為日常運(yùn)維及制定市場(chǎng)戰(zhàn)略等提供有效支撐。
(3)針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的基本特征,加強(qiáng)全方位創(chuàng)新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在內(nèi)的IT巨頭,紛紛加速收購(gòu)相關(guān)大數(shù)據(jù)公司進(jìn)行技術(shù)整合,尋找數(shù)據(jù)洪流大潮中新的立足點(diǎn)。而涉及人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用,已初顯效益。
(4)將大數(shù)據(jù)時(shí)代全方位創(chuàng)新工作和智慧城市發(fā)展緊密結(jié)合。借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的融合、智能運(yùn)營(yíng)管道等,建立智能平臺(tái),優(yōu)化配置城市資源,向真正的智慧城市邁進(jìn)。
(5)借助大數(shù)據(jù)創(chuàng)新處理技術(shù)應(yīng)對(duì)APT安全攻擊。APT安全攻擊的最主要特征為單點(diǎn)隱蔽能力強(qiáng)、攻擊空間路徑不確定、攻擊渠道不確定;同時(shí)APT攻擊一旦入侵成功則長(zhǎng)期潛伏,攻擊時(shí)間上具有持續(xù)性。目前,全流量審計(jì)方案具備強(qiáng)大的實(shí)時(shí)檢測(cè)能力與事后回溯能力,并可將安全工作人員的分析能力、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)與運(yùn)算能力組合在一起,是一種較完整的解決方案。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10CDA 數(shù)據(jù)分析師:商業(yè)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐的落地者與價(jià)值創(chuàng)造者 商業(yè)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值,最終要在 “實(shí)踐” 中體現(xiàn) —— 脫離業(yè)務(wù)場(chǎng)景的分 ...
2025-09-10