京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据给网络运营带来了什么
大数据分析现在是炒作焦点,很多企业都喜欢这样的想法,即通过对海量结构化、非结构化和部分结构化数据进行高级分析来发现意想不到的可操作业务洞察力。但所有这些数据处理是有代价的,特别是,这些数据会给网络带来影响。
大数据和大数据对网络运营影响的问题并不适合心脏虚弱的人。我们都知道,大数据工具并不成熟,并且,知道如何使用它们的人也供不应求。但先抛开这个 问题不谈,让我们来谈谈大数据给IT基础设施和运营带来的新负担。通过大数据技术,现在企业都开始想办法处理大量数据,而这些数据本来可能被抛弃或置之不 管。
企业管理协会(EMA)对北美150家部署大数据的企业进行了调查,以了解大数据对IT基础设施管理的影响。该报告《大数据对IT基础设施和管理的 影响》研究了哪些IT方面最受大数据的影响,该报告还探讨了IT企业如何使用这些相同的大数据技术来改进IT规划和运营。也许并不奇怪的是,该研究发现, 网络和网络管理团队比任何人都更深刻地感受到大数据的影响。
大数据增加网络流量,迫使工程师作出调整
我们的研究发现,45%部署大数据的企业发现网络流量增加,这主要是因为对数据的收集。我们还发现,46%的这些公司发现因为对这些大数据的备份而让网络流量增加。而IT基础设施唯一受到大数据影响的是存储,这并不奇怪,因为大数据主要是关于对海量数据的收集和存储。
随着企业扩展对大数据技术的使用,网络和大数据影响问题变得更加突出。例如,EMA将在生产环境部署有6个或以上大数据项目的企业评为“高级”大数据用户。在这些公司中,55%看到来自数据收集更多的网络流量,61%则报告来自大数据备份的更多流量。
基于大数据造成的网络流量激增,EMA询问这些企业其网络团队如何应对这些情况。我们的研究发现在IT企业内所有基础设施管理人员中,网络管理人员 在调整其基础设施规划和设计做法以应对大数据。超过半数的网络管理人员称他们正在制定计划来满足大数据的需求,从改进容量管理做法到扩展和升级网络基础设 施来支持流量增加。特别是,这些管理人员需要设定大数据流量基准;这些流量只会不断增长,所以工程师需要理解这些趋势,并相应地规划容量。
与此同时,半数网络团队称大数据迫使他们调整其日常运营做法。这些网络管理人员需要调整其性能监控和故障排查工具以及流程,这都是因为大数据网络流量的增加以及突发性质。
网络管理人员让大数据为其所用
在探讨大数据对基础设施的影响后,EMA研究了IT企业如何让大数据为其所用。我们发现很多研究参与者在输出IT监测数据到大数据环境以进行收集和分析,于是,我们询问这些企业对这些IT监测数据的高级分析在改进哪些管理做法。
EMA发现,57%在使用大数据分析来支持网络容量规划,53%在使用它来支持网络可用性和性能监控。最后,在故障排查任务中,35%在使用大数据 隔离网络中的基础设施问题。如上所述,该研究发现,网络管理人员在调整其规划和运营做法以应对大数据给网络带来的影响。现在,我们发现,很多这些网络管理 人员开始运用大数据分析以加强规划和运营。
另外,对IT监测数据的大数据分析具有很大的潜力。EMA不仅观察到IT管理做法的变化,而且还衡量了这给IT企业带来的好处。45%的IT企业告 诉我们,大数据分析让他们可以积极防御基础设施问题;45%报告称他们可更有效地管理IT运营费用。此外,46%称他们通过大数据分析实现更有效的基础设 施容量规划。最后,41%称对IT监测数据的大数据分析帮助他们更好地让IT部门配合业务部门。
这项EMA研究分析了大数据对IT基础设施和IT管理所有方面带来的影响和好处,但很显然,网络管理团队应该特别注意大数据影响问题。大数据对基础设施的影响是真实的,并将随着时间的推移而增加。与此同时,网络工程师和管理人员也可以利用大数据分析来改进他们自己的工作。
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数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11