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
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14