京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
解析大数据如何改变企业应用
毋庸置疑,大数据将会对企业数据的应用与处理带来巨大的改变。但关于大数据Hadoop、内存处理等相关技术给企业应用前景所带来的影响却是极少进行讨论的。
“当大数据技术融入到企业业务流程和企业应用程序当中时,就会体现出它真正的价值。”SAP大数据战略负责人David
Jonker说。“一个整体的操作平台可以简化您的IT环境,在这个平台当中内置很多重要的应用程序,这些应用程序可以解决非常具体化的问题,所以这也就是我们启动这项SAP大数据策略的根本目的。”
这也就是为什么目前SAP正在建设许多企业应用程序的原因-包括客户关系管理(CRM)和已广泛使用的ERP解决方案-企业最高级的内存处理平台,高性能分析设备(HANA)。HANA也是一种商业智能分析解决方案。
内存技术的优势
虽然许多关于大数据的讨论都集中在存储和大型数据集的处理方面,Jonker说道,其实大多数企业的数据量都是处在可处理范围内的。真正阻挠企业的则是其速度或是流速,它们是处理和分析的关键因素。
内存处理需要解决的是保留在内存中的数据流速问题,而不是存储在磁盘上的数据。而在内存平台上构建企业应用程序则会大大改善这些工作,他解释道。
而非将ERP或CRM数据设定在三至六个月的限制时间之内,然后加载到数据库中;而是在企业应用程序本身当中保留公司的历史数据,并且不会降低应用程序的性能。同时还简化了支持这些应用程序所需的基础设置,Jonker说道。
他说:“对于交易和分析的所有详细信息都可以运行在同一系统当中,无需进行这些数据或多维数据的汇总,也无需处理掉这些数据。你可以将这些数据全部保留在系统中,所以这样的解决方案会大大降低成本。并且这种解决方案也将大大简化总体复杂性。”
SAP已经更新了30多种HANA内存处理平台应用程序。
Hadoop的利用
内存技术并不是改变企业应用建设的唯一大数据技术。通过提供Hadoop服务的MapR技术公司市场营销副总裁Jack Norris,我们了解到新兴企业也会使用大数据开源工具Hadoop作为一个提供新应用程序的平台。
“一些Web 2.0的企业会依据Hadoop来建立相关业务,使用Hadoop作为底层引擎。”Norris说道。“Ancestry.com做了一整套家族关系匹配应用,他们现在甚至具有DNA匹配服务。Hadoop则是这个应用处理的核心。”
“所以,它不仅仅使商业智能化或进行对现有数据库的处理,更是达到了用户们所追求的快速成本效益的目的。它对企业的营收带来了巨大的影响力,并开启了真正的多种新可能。”
他补充说道,Xactly公司就是利用Hadoop来改变CRM的最好例子。这是一套销售薪酬管理解决方案,基于Salesforce的CRM,并且是集成在云中的解决方案。
“他们其实是将Hadoop集成到他们的产品当中,意在为客户提供额外的度量和数据分析服务。” Norris说。
尽管大数据解决方案是以传统应用程序为前提的新应用和新功能的基础,但那并不意味着大多数企业已经开始使用大数据了,BI思想领导者和SAS分析供应商副总裁Jill
Dyché告诉我们,事实上,当他们开始提出使用大数据技术的倡议时,甚至都未必开始使用那些应用程序中的数据。
大数据和CRM
“你能使用ERP作为大数据项目的来源吗?绝对可以!哪些人开始实施了?目前尚未有人去实践。” Dyché说。
通常,企业在使用像Hadoop这种系统来加快现有的业务流程,例如信用风险评估与评分或是处理社交媒体数据进行更有针对性的营销等等,专家说。为此,可从CRM系统中牵引出大数据项目。Dyché解释说,事实上,最终它能够帮助企业实现他们所一直希望CRM能够做到的事情:让他们能够更好地针对他们现有的客户进行营销活动。
“对较少客户的相关话题进行更细致的划分,这是完全可以实现的。”她说。“大概在十五年前,当一天结束时,我的CRM系统仅仅是能够自动处理我的电话薄,它并不能帮助我洞悉客户,进行特殊市场的细分,以及捕捉客户特定的采购行为与喜好。现在,有了大数据技术我们不仅可以完成上述操作,并且能够向下挖取更多行为细节,其处理速度也非常之快。”
大数据和商务智能
如今,大数据已被广泛使用在商务智能和分析应用程序等方面。在过去的一年BI和分析厂商们都在急于迎接Hadoop的到来。
一些公司,包括具有SAS高性能分析服务器的SAS和具有InfoSphere的IBM,都纷纷推出内置BI工具的内存平台或是Hadoop平台。Dyché说,但几乎普遍地,如今在BI工具中支持Hadoop平台功能的,至少都具备以下两种方法当中的一种:
集成连接器,可以很容易地将数据从Hadoop转移到其它工具上。
数据可视化工具,可以更容易地从Hadoop当中进行数据分析。
即使是具备内存线路的SAP,当意识到Hadoop中具备大数据处理系统时,它便为SAP BI和Business Objects与Hadoop之间提供了有效的连接途径。
所以,这也就足以证明了,大数据技术正在改变企业应用,而且更多的系统也都在支持大数据技术。但要谈及这些技术最终将如何改变企业的建设与使用,都还言之尚早。
“当大数据真正的价值被完全实现时,我们现有的状况将会变得更好,但那也是我们去设想更多可能性的时候。”Jonker说。“下一阶段,我们将对我们的企业业务运行进行更多的设想,在这些方面,我们还能做些什么?业务的运行是否会有一个崭新的、与现在不同的方式吗?这将会持续带来更多的创新。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28