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
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12