大數(shù)據(jù)由業(yè)務驅(qū)動
為什么在官方的健康組織還沒有發(fā)布健康趨勢之前，Google就能利用它的搜索引擎準確地預測流行病的爆發(fā)?大數(shù)據(jù)給我們所有人上了一課，也讓我們更加堅信，數(shù)據(jù)本身是有價值的，關鍵看你如何處理、分析和使用它。
云計算不是一種新的技術，而是一種新的IT消費模式。同樣，大數(shù)據(jù)也不是簡單的技術組合，而是對企業(yè)商業(yè)模式的顛覆和再造，對業(yè)務創(chuàng)新和發(fā)展起到強大的推動作用，這樣的例子已經(jīng)比比皆是。
比如，為了應對激烈的市場競爭，中信銀行信用卡中心迫切需要建立一個以數(shù)據(jù)倉庫為核心的分析平臺，實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)集中和整合，以支持多樣化和復雜化的數(shù)據(jù)分析。在部署了大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)之后，中信銀行信用卡中心實現(xiàn)了近似實時的商業(yè)智能(BI)和秒級營銷，運營效率得到全面提升。
再比如，廣東地稅依托大數(shù)據(jù)平臺推出的網(wǎng)絡發(fā)票能夠?qū)崟r采集納稅人的開票數(shù)據(jù)，實時監(jiān)控納稅人的開票情況，實時向社會公開開票查詢信息，實時為公眾查驗發(fā)票真?zhèn)�，實現(xiàn)了對納稅人經(jīng)營行為的全監(jiān)控。同時，廣東地稅依托大數(shù)據(jù)平臺還實現(xiàn)了對地稅干部的稅收執(zhí)法和行政管理進行全程分析監(jiān)控，有效防控了各類執(zhí)法和廉政風險。
在互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、能源、醫(yī)療、視頻監(jiān)控、政府等眾多行業(yè)，大數(shù)據(jù)正在日益顯現(xiàn)出其獨特的價值。在企業(yè)內(nèi)部，大數(shù)據(jù)可以為企業(yè)提供更科學的決策依據(jù);在企業(yè)外部，大數(shù)據(jù)還是收集客戶信息，建立360°客戶視圖，讓企業(yè)實現(xiàn)精準化營銷的工具。從表面看，大數(shù)據(jù)帶來的是一種技術上的變革，它有效地提高了企業(yè)和社會的生產(chǎn)力，而在這種技術變革的背后是業(yè)務需求使然，是人們對提高效率的不斷追求在推動這種變革的發(fā)生。
“4V”金字塔打通大數(shù)據(jù)價值通道
縱向打穿“4V”
經(jīng)濟全球化的趨勢促進了大數(shù)據(jù)的應用需求。企業(yè)的管理者需要借助豐富的數(shù)據(jù)和實時分析工具，提高企業(yè)內(nèi)部的工作效率，同時還要密切與客戶的關系，進一步提高客戶滿意度。商業(yè)模式的轉變、營銷手段的豐富，要求企業(yè)不能在舊有的基礎架構平臺上縫縫補補，大數(shù)據(jù)需要一個全新的高效的基礎架構平臺。
大數(shù)據(jù)這個概念出現(xiàn)前，“海量數(shù)據(jù)”這樣的稱呼人們已經(jīng)使用了很多年。雖然大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)之間還是有量上的差距，但是對于很多企業(yè)用戶來說，沒有適合的工具對海量數(shù)據(jù)進行挖掘是數(shù)據(jù)價值難以釋放的一個主要原因。在大數(shù)據(jù)分析工具出現(xiàn)前，商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)進行了多年，為什么數(shù)據(jù)的價值沒有得到企業(yè)充分的重視呢?因為以前的數(shù)據(jù)挖掘是對抽樣數(shù)據(jù)進行分析，而且數(shù)據(jù)分析是離線的，數(shù)據(jù)的價值沒能得到全面、實時的展現(xiàn)。
那么構建一個可用的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，應該從何處入手呢?
現(xiàn)在，人們已經(jīng)基本認同了大數(shù)據(jù)“4V”的特征：第一，Volume表明數(shù)據(jù)的體量巨大，企業(yè)處理的信息總量已經(jīng)從TB級別躍升到PB級別;第二，Variety表明數(shù)據(jù)類型繁多，包括結構化、非結構化等類型的數(shù)據(jù)，尤其是非結構化數(shù)據(jù)的大幅增長對傳統(tǒng)的處理結構化數(shù)據(jù)為主的架構帶來了巨大沖擊;第三，Velocity表明實時處理是大數(shù)據(jù)的一個典型特征，而這也正是它區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術的關鍵所在;第四，Value表明數(shù)據(jù)是有價值的，這也是大數(shù)據(jù)挖掘的最終目標。
“4V”雖然準確地描述出了大數(shù)據(jù)的基本特點，但是“4V”只是單擺浮擱，并沒有從邏輯的角度將大數(shù)據(jù)應用的遞進關系明確地展示出來。正是基于此，金字塔型“4V”理論展現(xiàn)了從Volume到Velocity再到Variety，最終到Value的層次化的遞進式的創(chuàng)造大數(shù)據(jù)價值的方法論。
具體來說，第一步，企業(yè)需要建立一個能夠高效處理海量數(shù)據(jù)的存儲架構平臺，它既能處理大量的小文件，也能處理單體較大的文件。第二步，這個存儲架構平臺要具備極高的處理性能，因為大數(shù)據(jù)對實時處理的要求非常高。第三步，這個存儲架構平臺要能處理多樣化的數(shù)據(jù)，包括結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。只有通過前面三步打下的基礎，企業(yè)用戶才能進入最后一步，在一個高效的專門為大數(shù)據(jù)構建和優(yōu)化的平臺上進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，并最終獲得所需的價值。
大數(shù)據(jù)價值的實現(xiàn)過程是一個遞進的逐層深入的過程，但是建立高效的存儲架構平臺是前提，它是大數(shù)據(jù)落地的基礎。
Hadoop不是全部
現(xiàn)在人們一談到大數(shù)據(jù)，首先會想到Hadoop。其實，Hadoop只是大數(shù)據(jù)基礎架構與上層應用分析之間的一個橋梁，而不是大數(shù)據(jù)的全部。在廣電等很多領域，大數(shù)據(jù)處理并不一定要用到Hadoop。現(xiàn)在，使用Hadoop更多的是一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。然而除了互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)以外，行業(yè)大數(shù)據(jù)同樣重要，甚至價值密度更高。因此，將Hadoop與大數(shù)據(jù)劃等號，這是一個認識上的誤區(qū)。業(yè)內(nèi)一位大數(shù)據(jù)專家指出，大數(shù)據(jù)不是一個分析工具，而是新的基礎架構。
大數(shù)據(jù)分析的一個重要前提是，必須先建立一個高效的大數(shù)據(jù)存儲平臺。那么，所謂的高效又是如何來衡量的呢?
高效的第一個衡量指標是就是性能。性能是大數(shù)據(jù)存儲平臺的基石之一，沒有性能的保證，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)無異于空中樓閣。比如，中央電視臺每晚7：30要準時播出天氣預報，如果氣象分析要經(jīng)過24小時才能得到最后的結果，就會錯過天氣預報播出的時間，即使得到的預測結果再準確也是無用的結果。另外，在智能交通領域，交通部門需要掌握實時的路況信息，對交通違章或其他突發(fā)事件進行及時處理。如果后臺的大數(shù)據(jù)采集、處理和分析平臺不能在最短的時間內(nèi)給出結果，那么智能交通也只能是一句空談。其實不僅是在大數(shù)據(jù)方面，在整個IT領域，企業(yè)用戶對性能的追求都是無止境的，只不過大數(shù)據(jù)對實時處理的要求非常高，所以高性能對于大數(shù)據(jù)來說顯得尤為重要。
其次，大數(shù)據(jù)強調(diào)的是簡化使用，提高效率。如果不具備專業(yè)技能和人員，Hadoop的實施將非常困難。簡化大數(shù)據(jù)的使用，其核心是在同一個平臺之上針對數(shù)據(jù)的全生命周期進行管理，盡量避免異構環(huán)境下的數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)丟失帶來的風險等。
最后，高效的大數(shù)據(jù)存儲平臺應該采用多位一體的技術架構，即在同一個系統(tǒng)內(nèi)，實現(xiàn)存儲、歸檔和分析的所有功能，完成對數(shù)據(jù)的管理，并提供開放的分析接口，與BI軟件和應用軟件更好地連接，進一步提高查詢效率。此外，在這樣一個一體化的結構之上，用戶還可以根據(jù)業(yè)務的情況靈活添加相關的功能模塊。
大數(shù)據(jù)帶來的改變從基礎架構層面一直延伸至業(yè)務層面。企業(yè)的管理者應該意識到，業(yè)務的創(chuàng)新需要底層創(chuàng)新的架構來支撐。從業(yè)務的角度看，企業(yè)的核心訴求是簡化應用，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，提高業(yè)務的效率，而這些業(yè)務目標的實現(xiàn)必須建立在一個合理的、高效的架構之上，只有這樣才能更好地發(fā)揮IT的作用，獲得更大的數(shù)據(jù)價值。
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