【企业大数据指南】是针对企业如何应对大数据挑战的综合指导材料，由资深事业发展总监陈育杰主讲。在这个PPT中，重点讲述了大数据的定义、特点、类型以及它为企业带来的机遇和挑战。大数据（Big Data）包括结构化、半结构化和非结构化数据，涉及移动互联网、物联网等产生的海量数据。大数据的四大特征——Volume（体积，海量数据规模）、Variety（多样性，数据类型繁多）、Velocity（速度，快速的数据流转）和Value（价值，巨大的数据潜在价值）——构成了企业需要解决的关键问题。
面对大数据，企业面临的主要挑战有：
1. 数据量巨大：不仅结构化的数据库和电子表格，还包括半结构化的XML文档、日志、点击流数据以及非结构化的网页、邮件、多媒体内容等，这些都需要新的处理和存储方式。
2. 处理模式的变化：实时、近实时和批量处理需求日益增长，对传统数据库和数据仓库提出了更高要求。
3. 商业价值挖掘：企业需要从半结构化和非结构化数据中提取有价值的信息，而这些数据占了数据总量的大部分，但传统的DB/DW系统往往无法有效处理。
4. 数据管理策略：随着数据量的增加，企业发现现有IT架构难以扩展，处理时间长，成本高昂，难以实现经济效益。
为应对这些挑战，企业需要：
1. 提高计算和存储的性价比：通过使用分布式软件架构、并行计算框架和分布式存储，实现横向扩展(scale-out)，以处理大量半结构化和非结构化数据，如日志、网页、电子邮件、PDF、图像和全文本等。
2. 数据管理策略：在数据收集阶段就进行预处理，区分处理优先级，并考虑如何在快速增长的数据中挖掘有价值的信息。
3. 数据分析：利用大数据处理工具（如Word count示例所示），从海量数据中识别模式和行为，以支持决策。
4. 数据展现：确保数据可视化，让DB/DW主管看到完整的战情数字仪表板，而不只是结构化数据的部分。
大数据处理（Big Data Processing）涉及到的技术，如Hadoop、Spark等，能够有效地处理PB级别的数据，通过分布式计算和存储实现数据的高效处理和分析，从而为企业提供前所未有的洞察力和商业价值。通过大数据解决方案，企业可以更好地应对市场变化，提升竞争力，实现业务创新。
