如何理解大数据
大数据(big data ),或称巨量数据、 海量数据; 是由数量巨大、 结构复杂、
类型众多数据构成的数据集合, 是基于云计算的数据处理与应用模式, 通过数据
的集成共享, 交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。 在商业领域指的是所涉
及的资料规模巨大到无法透过目前主流软件工具, 在合理时间内达到撷取、 管理、
处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 对于组织和个人职业生
涯而言 , 成功的大数据项目应该都是一场成果显著的胜利。 但如果优先顺序出错,
那么大数据项目在实行伊始便注定将以失败告终。 区分数据真实度(veracity )、
可视化( visualization )以及价值( value )的优先顺序是成功的关键。
大数据项目中首要的挑战, 基本上都会听到类似的回答: 数据量(volume)、
速度(velocity )以及多样性( variety )。这三个 V俨然已经成为大数据的同义
词。然而,面对合理的挑战时,大数据的长期性、战略性价值将不会通过这三个
V来体现。前面提及的另外三个 V 才是成功与失败的分水岭。任何大数据战略如
果未能包括或纳入上述的三个新 V,那么大数据将无法引起企业的兴趣、列入企
业优先考虑事项并成为真正的推动力量(无论是何种用例) :
真实度( veracity )。如果您的组织与大多数组织一样,已在保证数据可信
度方面耗费了大量心血, 引入大数据并不会将您过去在可信度方面的努力全盘废
弃。大数据分析中的洞察见解必须是可信的, 并且可依据这些洞见制定业务决策
或发起活动。
可视化(visualization )。访问大数据是一回事, 为企业整体资源消耗提供
大数据服务则是另一回事。 多样性固然重要, 尤其是考虑如何向需要数据的各种
人员提供数据访问和使用的时候。确保您不仅能向需要数据的人员提供大数据,
而且重点关注如何确保通过高度灵活、 可配置以及用户友好的可视化能力充分发
挥大数据的潜能。
价值(value )。当您清楚表明并证实了投资对企业造成的影响之后, 技术投
资的理论便拥有了实践支持。专注于大数据方案将为您的企业带来的最终价值。
创建一个令人信服的业务案例,说明大数据投资如何能够增加收入、改善效率、
降低业务和 IT 运营成本、减小风险、提高客户满意度和忠诚度,或在战略上让
您的企业从众多其他竞争对手中脱颖而出。 这就是大数据从沙盒试行项目广泛应
用到整个组织中的方式。
这其中不乏卓越者,湖南蚁坊软件搭建的大数据平台:蚂蚁工厂( Antfact )
完美的为 3V: 数据真实度(veracity )、可视化(visualization )以及价值(value )
做了最好诠释。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了, 而最重要的现实是对
大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。
那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多
样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性, 所以大数据的分析方法在大数据
领域就显得尤为重要, 可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。 基于如
此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
一、大数据分析的五个基本方面