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深挖大数据:工欲善其值 必先利其器_数据分析师考试​
2015-06-25
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深挖大数据:工欲善其值 必先利其器_数据分析师考试


“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?

能否抓住大数据

  能否抓住大数据

  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!

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