大数据分析的价值和分析方式
【摘要】大数据分析的价值和分析方式对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析,以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时,会通过在线讲座和中国读者解
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大数据分析的价值和分析方式
对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析,以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时,会通过在线讲座和中国读者解读中国大数据市场趋势,以及大数据对IT技术、架构、管理以及格局的影响。中桥结合中国大数据市场的调研数据和分析,将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。
在前面3个系列里,中桥就大数据分析对未来24个月、企业的大数据分析投入重点以及大数据分析对IT资源的需求进行了分析。在这一系列里,中桥将就大数据的分析方式和技术进行阐述。
大数据分析的业务价值和数据类型
越来越多的企业认识到大数据分析能够带给企业业务的价值。中桥的多选项调查结果显示(图1),企业认为大数据分析能够带来的主要业务价值依次是:提高生产过程的资源利用率,降低生产成本;根据商业分析提高商业智能的准确率,降低传统“凭感觉”做决策的业务风险;动态价格优化利润和增长;获取优质客户。这表明大数据已经对企业的成本、业务决策、利润有着直接的影响。中桥的另外一组调研数据显示,目前越来越多的企业级用户考虑从批量分析(大数据创造价值的第一阶段)向近实时分析(第二阶段)发展,从而提高IT创造价值的能力。同时,数据分析在快速从商业智能向用户智能发展。中国市场正逐步从大数据降低成本向大数据加速业务增长、提高利润以及突破创新发展。
图1. 大数据分析的主要业务价值目前中国用户主要是通过数据分析来提高整个企业的运营效率,降低运营成本。从图2对数据类型的调查结果来看,目前,中国企业的数据分析还是以结构化数据为主,如数据库或事务性数据。此外办公文件、计算机/网络日志文件、文本/信息等也是企业数据增长的主要来源,同时也是能够攫取出价值的数据类型。
图2. 大数据分析数据类型而就导致大数据问题的数据来源调查显示(图3),毫无疑问,数据库首当其冲,是企业大数据的主要来源;而半结构化和非结构化数据如软件和网络日志、感应数据、社群等也已经纳入企业数据分析的主要范畴,这表明企业已经意识到这些数据对于业务的重要性,这也是实现从(大)数据分析第一阶段到大数据分析第二阶段的必要条件。也成为未来24个月用户通过IT创造价值的IT投资重点。
图3. 大数据分析数据来源中国市场大数据分析方法
在了解了企业大数据的来源和种类之后,如何采取有效方式对这些数据进行分析,从而最大程度攫取数据价值,转化为最明智的商业决策以利于企业业务运营,是企业对大数据进行分析的目的所在。从目前中国大数据分析的分析方法来看(图4),有33.8%的企业选择针对具体工作负载来调整通用数据库;22.0%的受访企业选择数据分析云计算服务(如软件即服务和/或基础设施即服务);还有20.7%的企业选择自定义开发的解决方案。仅4.8%的用户使用了并行处理(MPP)分析数据库,3.3%使用了对称处理(SMP)分析数据库。这一结果表明,大多数的中国企业仍处于数据分析的第一阶段。而且,目前中国用户大多采用通用数据库、云计算或自定义开发的解决方案和数据库工具作为大数据分析方法,而没有选择去购买数据分析的软件。
图4. 大数据分析方法MapReduce可以让用户把半结构化和非结构化数据整合到数据处理和分析平台,从传统的核心式数据分布演进到集群或网格式数据分布。从图5关于数据处理和分析平台的调查结果来看,常用的分布式计算环境(29.0%)、自定义开发的解决方案(27.7%)、SMP(对称处理)数据库(16.0%)、公有云平台(10.5%)是目前大数据环境下较为普遍采用的数据处理和分析平台,而使用MapReduce的企业占比较低(4.8%)。这说明,目前中国企业对MapReduce的认同有限,这不仅影响着数据分析三个阶段的演进速度,也制约着数据的采集管理,进一步也影响着大数据分析四个环节的后面几个环节。
图5. 大数据处理和分析平台就业培训申请领取
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