京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代来临 如何挖掘数据中的宝藏
继云计算之后,“大数据时代”这一热词成为媒体争相追逐的焦点。那么,何为大数据,大数据价值几许?大数据时代又会给业界带来哪些机遇和挑战呢?
大数据时代悄然来临
不是我不明白,这世界变化快12000年还是一张软盘打天下的时代,短短十多年光景,硬盘的存储容量已从4GB、16GB、32GB迅速攀升到1TB。原来仅有1.44MB的软盘在当时感觉存储容量还是蛮大的,到现在硬盘容量蹿升至1TB了,反而感觉存储空间捉襟见肘,到底是哪里出现了问题?
大数据!一语惊醒梦中人,大数据时代已经悄然来临。随着社交网络的逐渐成熟,移动带宽迅速提升,云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络,由此产生的数据及增长速度迅速攀升。
一项由UnisohereResearch对531名独立Oracle用户进行的调查发现,90%的企业的数据量在迅速上涨,其中16%的企业的数据量每年增长率达到50%或更高。不少企业已经感受到失控的数据增长对绩效造成的冲击,其中87%的受访者将企业的应用程序性能下降归咎于不断增长的数据量。调研机构IDC在2011年6月的报告则显示,全球数据量在2011年已达到1.8ZB,在过去5年里增加了5倍。
1.8ZB是什么样的概念呢?首先从二进制上解读一下,从我们最熟悉的GB开始,1TB(TrillionByte)=1024GB;1PB(PetaByte)=1024TB;1EB(ExaByte)=1024PB;1ZB(ZettaByte)=1024 EB;1YB(YottaByte)=1024 ZB;1BB(BrontoByte)=1024YB。
再来直接形象地形容一下1.8ZB的数据量,如果把所有这些数据都刻录存入普通DVD光盘里,光盘的高度将等同于从地球到月球的一个半来回也就是大约720000英里。相当于每位美国人每分钟写3条Twitter微博,而且还要不停地写2.6976万年,是不是很恐怖?这还不是最恐怖的,IDC还预测全球数据量大约每两年翻一番,2015年全球数据量将达到近8ZB,到2020年,全球将达到35ZB。
所谓的大数据最直白的理解是海量数据,通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费很多时间和金钱。调研机构IDC认为,某项技术要想成为大数据技术,必须满足IBM所描述的三个“V”条件,即多样性(Variety)、大容量(Volume)和时效性高(Velocity)。多样性是指数据应包含结构化的和非结构化的数据;大容量是指聚合在一起供分析的数据量必须是非常庞大的;时效性高则是指数据处理的速度必须很快。
大数据中的大价值
现在有很多通过大数据分析受益的经典案例。在科研民生领域,美国的海啸预警系统一直为人们津津乐道,去年3月11日日本大地震发生后仅9分钟,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就发布了详细的海啸预警。随即,NOAA通过对海洋传感器获得的实时数据进行计算机模拟,制作的海啸影响模型便出现在YouTube等网站。大数据分析在指导人们有效规避自然灾害面前发挥了很大的作用。
而在商业领域,eBay则很好地起到了示范作用。eBay定义了超过500种类型的数据,对顾客的行为进行跟踪分析,每天处理的数据量高达100PB,通过准确分析用户的购物行为,达到了减少广告投入、稳定高端卖家、实现持续增长的目的。
通过上述两个案例不难看到,大数据分析的价值是非常大的。伴随着传统的商业智能系统向纵深应用的拓展,企业也逐渐步入到大数据时代。传统的标准化、结构化的数据只占到15%左右,85%的数据来源于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。
企业用来分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实,因此,大数据具有很大的商业价值。大数据分析是企业在未来发展过程中必须面对的,大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力,并将它与已知业务的各个细节相融合。只有那些能够运用这些新数据形态的企业,方能打造可持续发展的竞争优势。
淘金大数据时代
云计算和大数据是2012年IT业界密切关注,且又最为火热的两大关键词,对于嗅觉相当灵敏的IT业界,很多企业早已嗅出了商机。
大数据跟普通数据一样,从产生到处理,再到价值提取,再到最后被消费掉,都有一个过程,每个步骤中都存在着不同的商业需求,目前已经有企业开始深耕细作或正在跑马圈地。
拥抱大数据时代
当大数据时代大步向我们走来的时候,企业有足够的准备来迎接这场革命吗?面对汹涌而来的大数据时代,从目前的态势来看,由于大数据的技术门槛较高,在大数据领域展开竞争的IT公司,大都仍然是在数据存储、数据分析等领域有着传统优势的厂商。而对于其他IT厂商,尽管也意识到了大数据时代的淘金价值,但是无论是土壤、理念,还是技术、市场层面,都还任重而道远。
第一,大数据的急剧蔓延使得企业在存储架构方面逐渐面临着史无前例的考验,由此引发了数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的一连串连锁反应。
第二,网络带宽急待升级。中国平均网速不到全球一半,带宽过小势必会成为大数据时代的瓶颈,升级带宽是目前面临的最迫切的问题。
第三,无处不在的大数据安全问题。2011年CSDN等网站大规模的数据泄露给业界上了生动的一课,如何保证大数据的安全性是又一只横亘在大数据时代发展路上的拦路虎。要通过技术的、行政的、法律的手段,全面阻击不正当应用和新型知识犯罪。
第四,大数据分析人才紧缺;大数据是海洋,分析工具是轮船,而分析人才则是舵手。只有通过掌握了分析工具的人才指引,大数据分析才能抵达成功的彼岸。目前,大数据分析门槛高,分析人才稀缺是不言的事实。
第五,大数据时代的数据学的理论和方法将改进现有的科学研究方法,形成新的科学研究方法,并且针对各个研究领域开发出专门的理论、技术和方法,从而形成专门领域的数据学,例如行为数据学、生命数据学、脑数据学、气象数据学、金融数据学、地理数据学等。
大数据时代不但会对IT业界甚至会对整个人类社会产生巨大且意义深远的影响,大到国家治理、企业决策,小到个人生活服务,都会因大数据而改变。数据的大航海时代已经来临,唯有扬帆应变才是正途……
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】金融、岗位、企业、算法、知识、专业、理论、课程、软件、数据分析、业务类型、应用场景、经营管理、大型企业、 ...
2026-08-03在日常数据分析、业务报表复盘、业绩预测工作中,平均增长率是衡量数据长期变化趋势的核心指标,广泛用于营收增长、用户增长、销 ...
2026-08-03很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会算平 ...
2026-08-03在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24