京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“云世界”带来了巨量且巨大的数据交易,应对、分析这庞大的数据集,并将其转化成企业可从中辨识出的商业价值,才是现如今的重大问题。对此,试问自己,对大数据的到来有没有做好准备,企业是否已具备挖掘大数据核心价值的能力?我们会不会再次遗漏大数据商机呢?
能否抓住大数据
有关云世界中巨量资料的种种议题中,最显而易见的便是该如何处理并分析它,然后转化成企业可以从中辨识出的有价值的信息,这其中势必会有一段滞延时间。 若是信息未能及时取得,导致大数据可带来的商机遭受忽略,将在激烈的市场竞争中,置企业于不利地位。同时,在整个大数据生态系统中,技术纯熟度是跨越数据 与企业营运之间鸿沟的关键驱动力。我们所需要的是,可以更快速地提供完善的数据处理方案,使企业不仅可以应付未来的需求,更能立即解决现在的问题。
企业的需求若渴与大数据带来不可估量的价值才是最核心的,解决当前大数据所面临的挑战,并改善企业的分析获利能力才是关键。扪心自问,总是谈论应该如何迎接大数据的我们,是否真正解决了当前的问题与挑战,是否改善了企业捕获大数据的能力呢?
解决数据差异性
传统BI/Data Warehouse主要擅长处理结构化数据,也就是一般常见的关系数据库里所存放的数据,但对于半结构化及非结构化数据的解决能力还不是很强,更不用说要承载半结构化及非结构化数据所伴随而来的巨量和巨大。
在大数据的处理能力中,企业应做好解决大量半结构化与非结构化数据的准备,这也是为了弥补传统BI/Data Warehouse能力空缺。落实到具体,企业在具体运用时,可将内部或外部巨量的半结构化与非结构化数据进行储存、运算、处理与分析,然后把运算与处理 分析的结果以结构化的格式,让BI/Warehouse获取,或是直接可提供搜索与搜寻。
欲淘金 先淘“器”
针对大数据的处理方案,企业所能寻求的便是各级别厂商所带来的数据数解决方案,但企业在选择的同时,也面临着不是技术效能的无法支撑,就是企业需要付出 天价的授权费。既然欲抓住大数据商机,在选择解决方案的时候,一定要谨慎再慎重。切勿成也大数据,败于无法破解。那么,适合我们的淘金器应该是怎样的呢?
首先,我们要给大数据解决方案找定位:ETE全程照料,即End-to-End大数据解决方案,也叫端到端全程照料。大数据解决方案应从行业解决方案着手,直接解决企业的待定问题,提升特定商业环节的价值,这才是我们需要并值得付费购买的地方。
其次,云部署给企业网络注入了新的架构与元素,我们要考虑到这对新一代网络的管理和运维能力,例如针对软、硬件做特殊性能调校、简化大数据处理集群部署 与运维、线性横向扩充能力(Linear Scale-out),以及可以扩充至上千节点的产品才是适合大数据,适合未来的。
最后我们要着实与企业网络的实操性,既然针对大数据有所付出,那么,所得的回报中必定要简化并降低大量部署与运维的时间成本、并快速上线运作。将第一时间留个“挖掘”工作,将繁杂的技术与系统细节留给“器”。企业最值得思索与创造的“金子”,才是挖掘出的数据价值。
大数据的到来,不由得我们选择逃避。对于现如今的商业环境来说,逃避大数据就意味着失败,迎接它,探求它的价值,才是企业挖掘大数据,创造更高价值、利 润的正确选择。正确的选择就是企业正确的态度,所谓态度决定一切,合理面对它,选择正确的处理方法,相信大数据给我们带来的是更上一层楼!a
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11