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大數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)價(jià)值和分析方法
2015-10-11
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大數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)價(jià)值和分析方法


企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析投入重點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)分析對(duì)IT資源的需求進(jìn)行了分析。在這一系列里，就大數(shù)據(jù)的分析方式和技術(shù)進(jìn)行闡述。

　　大數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)價(jià)值和數(shù)據(jù)類型

　　越來越多的企業(yè)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析能夠帶給企業(yè)業(yè)務(wù)的價(jià)值。中橋的多選項(xiàng)調(diào)查結(jié)果顯示(圖1)，企業(yè)認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析能夠帶來的主要業(yè)務(wù)價(jià)值依次是：提高生產(chǎn)過程的資源利用率，降低生產(chǎn)成本;根據(jù)商業(yè)分析提高商業(yè)智能的準(zhǔn)確率，降低傳統(tǒng)“憑感覺”做決策的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);動(dòng)態(tài)價(jià)格優(yōu)化利潤和增長;獲取優(yōu)質(zhì)客戶。這表明大數(shù)據(jù)已經(jīng)對(duì)企業(yè)的成本、業(yè)務(wù)決策、利潤有著直接的影響。中橋的另外一組調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，目前越來越多的企業(yè)級(jí)用戶考慮從批量分析(大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的第一階段)向近實(shí)時(shí)分析(第二階段)發(fā)展，從而提高IT創(chuàng)造價(jià)值的能力。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析在快速從商業(yè)智能向用戶智能發(fā)展。中國市場正逐步從大數(shù)據(jù)降低成本向大數(shù)據(jù)加速業(yè)務(wù)增長、提高利潤以及突破創(chuàng)新發(fā)展。

大數(shù)據(jù)分析的主要業(yè)務(wù)價(jià)值

　　圖1. 大數(shù)據(jù)分析的主要業(yè)務(wù)價(jià)值

　　中橋調(diào)查顯示，目前中國用戶主要是通過數(shù)據(jù)分析來提高整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營效率，降低運(yùn)營成本。從圖2對(duì)數(shù)據(jù)類型的調(diào)查結(jié)果來看，目前，中國企業(yè)的數(shù)據(jù)分析還是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，如數(shù)據(jù)庫或事務(wù)性數(shù)據(jù)。此外辦公文件、計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)日志文件、文本/信息等也是企業(yè)數(shù)據(jù)增長的主要來源，同時(shí)也是能夠攫取出價(jià)值的數(shù)據(jù)類型。

大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)類型

　　圖2. 大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)類型

　　而就導(dǎo)致大數(shù)據(jù)問題的數(shù)據(jù)來源調(diào)查顯示(圖3)，毫無疑問，數(shù)據(jù)庫首當(dāng)其沖，是企業(yè)大數(shù)據(jù)的主要來源;而半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如軟件和網(wǎng)絡(luò)日志、感應(yīng)數(shù)據(jù)、社群等也已經(jīng)納入企業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要范疇，這表明企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到這些數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)的重要性，這也是實(shí)現(xiàn)從(大)數(shù)據(jù)分析第一階段到大數(shù)據(jù)分析第二階段的必要條件。也成為未來24個(gè)月用戶通過IT創(chuàng)造價(jià)值的IT投資重點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)分析來源

　　圖3. 大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)來源

　　中國市場大數(shù)據(jù)分析方法

　　在了解了企業(yè)大數(shù)據(jù)的來源和種類之后，如何采取有效方式對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而最大程度攫取數(shù)據(jù)價(jià)值，轉(zhuǎn)化為最明智的商業(yè)決策以利于企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營，是企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的目的所在。從目前中國大數(shù)據(jù)分析的分析方法來看(圖4)，有33.8%的企業(yè)選擇針對(duì)具體工作負(fù)載來調(diào)整通用數(shù)據(jù)庫;22.0%的受訪企業(yè)選擇數(shù)據(jù)分析云計(jì)算服務(wù)(如軟件即服務(wù)和/或基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù));還有20.7%的企業(yè)選擇自定義開發(fā)的解決方案。僅4.8%的用戶使用了并行處理(MPP)分析數(shù)據(jù)庫，3.3%使用了對(duì)稱處理(SMP)分析數(shù)據(jù)庫。這一結(jié)果表明，大多數(shù)的中國企業(yè)仍處于數(shù)據(jù)分析的第一階段。而且，目前中國用戶大多采用通用數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算或自定義開發(fā)的解決方案和數(shù)據(jù)庫工具作為大數(shù)據(jù)分析方法，而沒有選擇去購買數(shù)據(jù)分析的軟件。

大數(shù)據(jù)分析方法

　　圖4. 大數(shù)據(jù)分析方法

　　MapReduce可以讓用戶把半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)整合到數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)，從傳統(tǒng)的核心式數(shù)據(jù)分布演進(jìn)到集群或網(wǎng)格式數(shù)據(jù)分布。從圖5關(guān)于數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)的調(diào)查結(jié)果來看，常用的分布式計(jì)算環(huán)境(29.0%)、自定義開發(fā)的解決方案(27.7%)、SMP(對(duì)稱處理)數(shù)據(jù)庫(16.0%)、公有云平臺(tái)(10.5%)是目前大數(shù)據(jù)環(huán)境下較為普遍采用的數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)，而使用MapReduce的企業(yè)占比較低(4.8%)。這說明，目前中國企業(yè)對(duì)MapReduce的認(rèn)同有限，這不僅影響著數(shù)據(jù)分析三個(gè)階段的演進(jìn)速度，也制約著數(shù)據(jù)的采集管理，進(jìn)一步也影響著大數(shù)據(jù)分析四個(gè)環(huán)節(jié)的后面幾個(gè)環(huán)節(jié)。

大數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)

　　圖5. 大數(shù)據(jù)處理和分析平臺(tái)

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