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大數據分析面臨哪些問題
2016-02-19
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大數據分析面臨哪些問題

目前，大量企業(yè)擁有海量的客戶信息，包括在線交易記錄及社交媒體數據等。但是，成功的關鍵是要能夠從不同渠道和來源的數據中洞察價值，而具備收集并分析這些數據能力的企業(yè)將在競爭中擁有顯著優(yōu)勢。


但是，數據的非結構化已經成為企業(yè)的重大挑戰(zhàn)。企業(yè)已經熟悉收集和分析結構化數據，如傳統的銷售年報信息。目前，許多企業(yè)都困惑于如何收集和分析更多類型的多結構化數據，如網絡日志、無線電射頻識別（RFID）、傳感器網絡、社交網絡、互聯網文本和文件、互聯網搜索索引、詳細通話記錄、醫(yī)療記錄、攝影檔案、視頻檔案以及電子商務交易數據等。
由于這些數據的結構問題及大數據類型的復雜關聯，導致無法應用現有的傳統技巧進行大數據分析。這為企業(yè)帶來了新的任務，需要開發(fā)一套全新方法，不僅能夠處理傳統數據，而且可以便捷地分析和應用這些新興數據，而不是僅僅進行儲存。
迷思一：大數據是針對數據量和數據增長量而言
這種說法并不完全正確。的確，大數據包括海量的以指數速度增長的傳統業(yè)務數據，也包括web應用、傳感器網絡、社交網絡、基因組、視頻、照片等新渠道生成的各種數據。同時，大數據還很復雜，進行收集、儲存、管理和分析的難度極大。
目前，兩種類型的數據都在不斷增長。據IDC集團出版的《2011年十大預測》報告稱：“企業(yè)正被淹沒在信息海洋里，卻仍渴望獲得更多信息，這也為大數據分析和管理帶來了巨大機遇。”該報告指出，企業(yè)的愿望終將實現。“全球數據總量（digital universe）將擴張近50%，達到約1.8 澤它字節(jié)（約合2萬億Gb）。作為參考，專家們預計1澤它字節(jié)相當于長度高達3600萬年高清視頻文件產生的數據量。”
迷思二：企業(yè)應淘汰并更換現有分析系統以應對大數據時代到來
錯誤，沒有必要！建立大數據分析能力需要人才、流程和技術的完美組合。如果企業(yè)尚未發(fā)掘現有商業(yè)智能環(huán)境的價值，在啟用大數據分析平臺前需率先解決該問題。當傳統業(yè)務數據分析被賦予大數據的視野，才能實現大數據分析的真正價值，帶來透明和全面的業(yè)務觀點，從而創(chuàng)造出業(yè)務迅猛發(fā)展的機會。
首先，企業(yè)應制定計劃，明確應用大數據分析要達成的業(yè)務目標。依據這些目標，企業(yè)應部署適用的硬件和軟件以應對挑戰(zhàn)。根據一線員工的需求部署商業(yè)智能解決方案，幫助他們做出最佳決策。在采用正確的技術支持后，企業(yè)用戶和數據科學家能夠迅速收集和分析新的數據源，發(fā)掘業(yè)務需要的洞察力。
迷思三：大數據只對谷歌、Facebook和亞馬遜這樣的高科技公司才有意義
無論是互聯網公司、財富500強、或者小型企業(yè)，都與大數據的爆炸式增長息息相關。無論所在行業(yè)或企業(yè)規(guī)模，數據分析已經成為當前重要的業(yè)務需求?，F今，在企業(yè)運營中若無法從業(yè)務數據中獲得真正的洞察，是絕不可行。全球主要市場的企業(yè)正在實現新一代高級分析應用的轉型，通過全新方式應用海量的傳統數據和新型數據，提供更深入、更智慧的洞察力。而且，企業(yè)的競爭優(yōu)勢取決于在商業(yè)環(huán)境中管理和分析所有關鍵數據的能力，以及幫助企業(yè)做出最佳決策的洞察力。
迷思四：數據科學家和大數據分析是2012年的IT界時尚
大數據分析絕非一時狂熱，這點毋庸置疑。正如O'Reilly Media創(chuàng)始人Tim O'Reilly所言：“我們正在開創(chuàng)迷人的數據驅動應用新世界，這是一個任由我們塑造的世界 。”目前，數據科學家已經成為獨立的職業(yè)，奮戰(zhàn)在塑造這個商業(yè)新世界的最前線，精通數據的專家將成為新時代中的重要成員。
數據科學家必須對數據充滿好奇，擁有專心鉆研的態(tài)度，積極進取并善于批判性思考。他們具有對業(yè)務流程的深刻理解，同時融合數學、統計學，以及使用Excel、SQL和分析工作臺等技能。目前，市場對擁有技術能力及商業(yè)意識的專業(yè)人才需求量巨大。
迷思五：大數據的價值取決于Hadoop及同類軟件的技術處理能力
沒有任何單一技術能夠滿足所有需求。根據企業(yè)努力解決的業(yè)務問題，建立大數據分析能力需要人才、流程和各種技術的完美組合，而最關鍵的是釋放這些數據的商業(yè)價值。這將需要復雜的分析應用，其中包括數字營銷優(yōu)化、欺詐偵測和預防，以及和社交網絡分析等。
Hadoop在大數據技術庫中擁有一定價值及重要位置。Hadoop既是框架，更是實現多結構數據過濾、轉化及整合的優(yōu)異平臺，類似于未搭載引擎或車身的跑車底盤。采用這種架構，Hadoop可以支持迭代及實時數據探索和分析，快速發(fā)現新數據及數據的變化模式。
成功的關鍵
成功的關鍵在于能夠整合企業(yè)既有傳統業(yè)務數據和新型數據。通過開放訪問整個企業(yè)生態(tài)系統并整合各種來源的數據，企業(yè)可以應用大數據分析對客戶進行超級全面的分析，進一步改善客戶服務和銷售業(yè)績。


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