京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的挑战、价值与应对策略
随着移动互联网、物联网、云计算等的快速发展,及视频监控、智能终端、应用商店等的快速普及,全球数据量出现爆炸式增长。在此背景下,电信运营商在其网络无休止扩容的同时,却面临“增量不增收”的困境;而一些采用“数据驱动型决策”模式经营的公司,则可将其生产力提高5%~6%。因此,有必要深入研究大数据时代(Big Data Era)的挑战、价值与务实应对策略。
1大数据时代的基本特征
据统计,2010年以互联网为基础所产生的数据比之前所有年份的总和还要多;而且不仅是数据量的激增,数据结构亦在演变。Gartner预计,2012年半结构和非结构化的数据,诸如文档、表格、网页、音频、图像和视频等将占全球网络数据量的85%左右;而且,整个网络体系架构将面临革命性改变。由此,所谓大数据时代已经来临!
对于大数据时代,目前通常认为有下述四大特征,称为“四V”特征:
(1)量大(Volume Big)。数据量级已从TB(1012字节)发展至PB乃至ZB,可称海量、巨量乃至超量。
(2)多样化(Variable Type)。数据类型繁多,愈来愈多为网页、图片、视频、图像与位置信息等半结构化和非结构化数据信息。
(3)快速化(VelocityFast)。数据流往往为高速实时数据流,而且往往需要快速、持续的实时处理;处理工具亦在快速演进,软件工程及人工智能等均可能介入。
(4)价值高和密度低(Value HighandLowDensity)。以视频安全监控为例,连续不断的监控流中,有重大价值者可能仅为一两秒的数据流;360°全方位视频监控的“死角”处,可能会挖掘出最有价值的图像信息。
2大数据时代面临的挑战
(1)运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战,管道化压力化解及“云-管-端”的有效装备也均面临新挑战。
(2)大数据的“四V”特征在数据存储、传输、分析、处理等方面均带来本质变化。数据量的快速增长,对存储技术提出了挑战;同时,需要高速信息传输能力支持,与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
(3)海量数据洪流中,在线对话与在线交易活动日益增加,其安全威胁更为严峻;而且现今黑客的组织能力、作案工具、作案手法及隐蔽程度更上一层楼,典型的有APT(Advanced Persistent Threat,高级持续性安全威胁)。
(4)大数据环境下通过对用户数据的深度分析,很容易了解用户行为和喜好,乃至企业用户的商业机密,对个人隐私问题必须引起充分重视。
(5)大数据时代的基本特征,决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间,这将对可持续发展起关键作用。
(6)大数据时代的基本特征及安全挑战,对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战。
3大数据带来的价值
(1)利用大数据特征,借助云计算等有效工具,深度挖掘流量与数据价值,可帮助运营商实施好流量经营,减轻管道化风险,发扬“云-管-端”的智能管道的威力。
(2)多业务环境下掌握用户体验效果尤为重要,可从海量用户数据中深度分析、挖掘出用户的行为习惯和消费爱好,以实施精准营销及网络优化,掌控数据增值的“金钥匙”。
(3)掌握好大数据的存储、分类、挖掘、快速调用和决策支撑,并应用于企业的日常运营、维护及战略转型中,成为企业可持续发展、维持竞争优势的当务之急与重要途径。
(4)充分利用对大数据的分析、挖掘,可帮助找到隐蔽性极强的APT之类的安全威胁,助力信息安全部门找到应对新型安全威胁的有效途径。
(5)通过对公共大数据的分析、挖掘与利用,可减少欺诈行为及错误数据的负面作用、追收逃税漏税及刺激公共机构生产力等,帮助政府节省开支。例如英国政府即通过此途径节省大约330亿英镑/年。
4大数据时代的应对策略
(1)大数据时代应以智慧创新理念融合大数据与云计算,在大数据洪流中提升知识价值洞察力,实施高效实时个性化运作,建立有效增值的商业模式,确保应对APT之类的新型安全威胁。
(2)电信运营商转型中流量经营已成共识,即以智能管道与聚合平台为基础,以扩大流量规模、提升流量层次及丰富流量内涵作为基本经营方向,并以释放流量价值为基本目标,可见大数据和云计算的深度融合与此流量经营目标十分吻合。实际上已经有一些运营商借助大数据Hadoop云工具管理与分析网络中的用户数据,为日常运维及制定市场战略等提供有效支撑。
(3)针对大数据时代的基本特征,加强全方位创新。包括IBM、EMC、HP、Microsoft等在内的IT巨头,纷纷加速收购相关大数据公司进行技术整合,寻找数据洪流大潮中新的立足点。而涉及人工智能、机器学习等新技术的创新应用,已初显效益。
(4)将大数据时代全方位创新工作和智慧城市发展紧密结合。借助移动互联网、大数据与云计算的融合、智能运营管道等,建立智能平台,优化配置城市资源,向真正的智慧城市迈进。
(5)借助大数据创新处理技术应对APT安全攻击。APT安全攻击的最主要特征为单点隐蔽能力强、攻击空间路径不确定、攻击渠道不确定;同时APT攻击一旦入侵成功则长期潜伏,攻击时间上具有持续性。目前,全流量审计方案具备强大的实时检测能力与事后回溯能力,并可将安全工作人员的分析能力、计算机存储与运算能力组合在一起,是一种较完整的解决方案。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02