京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化。这并非一个很突然的变化,更不是一个很新鲜的趋势,那它究竟意味着什么?答案是——机遇。一方面,对于企业是一种机遇。企业可以基于现有的大量的数据、海量数据进行分析,并利用这些数据产生效益。另一方面,对一些特定领域的发展来说也是机遇。如医疗等领域,有着大量的文献、化验结果、病例等等,这些信息大部分以人类语言方式记录下来,通过对这些信息的挖掘,可以辅助医生作出正确的决策。
当然,机遇与挑战并存,“大数据”对于企业来说也是如此。在谈如何帮助中小企业应战“大数据”时代之前,首先需要了解“大数据”对于企业来说究竟意味着怎样严峻的挑战。
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实
现实之一:海量
IDC最新数字宇宙研究报告表明,到2020年,全球数据使用量预计暴增44倍,达到35.2ZB。35ZB是什么概念?(1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB,1073741824TB*35=37580963840TB),也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。
现实之二:非结构化
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
据统计,企业中20%的数据是结构化的,80%是非结构化或半结构化的。当今世界结构化数据增长率大概是32%,而非结构化数据增长则是63%,至2012年,非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。
现实之三:实时处理
一项对全球CIO调查得出的结论表明:“通过对企业界搜集的大量数据进行实时分析,并从中获得启示,进而将这些启示转化为自身的竞争优势,对当今企业来说至关重要。”
某证券公司的CIO在介绍公司对于数据实时处理的需求时曾经表示,上亿条数据的分析要在5秒钟内完成。
“大数据”来袭!中小企业如何应战?
如同第二次工业革命中的电力和第三次工业革命中的互联网一样,大数据和云计算并不是一种新兴的行业,而是各行各业在社会转型的过程中为了实现其目标而使用的一种科学方法和技术手段。在即将到来的第四次工业革命中,大数据和云计算并不是企业转型的最终目的地,而是智能化社会中万物生长不可或缺的阳光。
每个人每天都在产生大量数据,云计算正是数据从量变产生质变的过程中应运而生的解决方案。在大数据时代里,很多有代表性的企业都为云概念的形成起到了推波助澜的作用,比如苹果和谷歌,然而,仅有理论是远远不够的。云对于个人或者企业来说,并不只是一个虚无缥缈的大硬盘,而是能够产生财富的聚宝盆,云计算就是盘活聚宝盆里每一个数字的时代利器。
对于企业而言,将服务器置于云端不仅仅节约了占地面积和维护成本,还为企业提供了更好的管理渠道和经营模式。微软公司的首席执行官史蒂夫·鲍尔默曾大胆预测:“受云计算冲击,5年后企业内部服务器将完全消失。在企业自身管理的服务器上保存数据或是实施事务(Transaction)的企业将消失。几乎所有的事务和应用软件以及系统管理功能将通过互联网的云计算运行。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28