京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化。这并非一个很突然的变化,更不是一个很新鲜的趋势,那它究竟意味着什么?答案是——机遇。一方面,对于企业是一种机遇。企业可以基于现有的大量的数据、海量数据进行分析,并利用这些数据产生效益。另一方面,对一些特定领域的发展来说也是机遇。如医疗等领域,有着大量的文献、化验结果、病例等等,这些信息大部分以人类语言方式记录下来,通过对这些信息的挖掘,可以辅助医生作出正确的决策。
当然,机遇与挑战并存,“大数据”对于企业来说也是如此。在谈如何帮助中小企业应战“大数据”时代之前,首先需要了解“大数据”对于企业来说究竟意味着怎样严峻的挑战。
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实
现实之一:海量
IDC最新数字宇宙研究报告表明,到2020年,全球数据使用量预计暴增44倍,达到35.2ZB。35ZB是什么概念?(1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB,1073741824TB*35=37580963840TB),也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。
现实之二:非结构化
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
据统计,企业中20%的数据是结构化的,80%是非结构化或半结构化的。当今世界结构化数据增长率大概是32%,而非结构化数据增长则是63%,至2012年,非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。
现实之三:实时处理
一项对全球CIO调查得出的结论表明:“通过对企业界搜集的大量数据进行实时分析,并从中获得启示,进而将这些启示转化为自身的竞争优势,对当今企业来说至关重要。”
某证券公司的CIO在介绍公司对于数据实时处理的需求时曾经表示,上亿条数据的分析要在5秒钟内完成。
“大数据”来袭!中小企业如何应战?
如同第二次工业革命中的电力和第三次工业革命中的互联网一样,大数据和云计算并不是一种新兴的行业,而是各行各业在社会转型的过程中为了实现其目标而使用的一种科学方法和技术手段。在即将到来的第四次工业革命中,大数据和云计算并不是企业转型的最终目的地,而是智能化社会中万物生长不可或缺的阳光。
每个人每天都在产生大量数据,云计算正是数据从量变产生质变的过程中应运而生的解决方案。在大数据时代里,很多有代表性的企业都为云概念的形成起到了推波助澜的作用,比如苹果和谷歌,然而,仅有理论是远远不够的。云对于个人或者企业来说,并不只是一个虚无缥缈的大硬盘,而是能够产生财富的聚宝盆,云计算就是盘活聚宝盆里每一个数字的时代利器。
对于企业而言,将服务器置于云端不仅仅节约了占地面积和维护成本,还为企业提供了更好的管理渠道和经营模式。微软公司的首席执行官史蒂夫·鲍尔默曾大胆预测:“受云计算冲击,5年后企业内部服务器将完全消失。在企业自身管理的服务器上保存数据或是实施事务(Transaction)的企业将消失。几乎所有的事务和应用软件以及系统管理功能将通过互联网的云计算运行。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-08-06【核心关键词】知识、设备、工程师、数字化、建模、算法、工业大数据、数据分析、控制算法、机器学习、深度学习、业务目标、工 ...
2026-08-05增长率是数据分析、业务报表、可视化看板中最核心的指标之一,常用于衡量营收、销量、用户量、流量等业务数据的涨跌幅度与发展趋 ...
2026-08-05小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-08-05在机器学习建模、数据预处理、抽样划分、模型初始化训练的全流程中,随机种子是控制实验随机性、保证结果可复现、提升模型稳定性 ...
2026-08-04Python作为面向对象的主流编程语言,核心编程体系由变量、方法、类三大基础要素构成。三者层层递进、相互协作,支撑起所有基础代 ...
2026-08-04