京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据归档应是企业的关键任务之一
大数据有其历史的一面:个人需要查找整个企业的旧数据来确定相关的发展趋势,或更充分的了解目前的业务问题。长期来看,这有助于相关不好的因素可以缓解。

在这样的背景下,历史数据也需要能够立即访问,而无需IT部门进行大规模的数据恢复。从战略上讲,这意味着网站应进行相应的规划准备,方便用户访问有关的历史数据信息(而无需IT部门的调解),并实时获得新创建的数据信息。
IT部门从未以更加“关键任务”的态度来处理历史数据。多年来,用于数据归档的方法一直是采用的一个面向数据的保存管理和以备份为目的。备份采用的是速度较慢(而且造价更便宜的)磁盘,或甚至是磁带系统。有时这些数据需要一定的监管,但如何监管呢。在数据恢复的过程中,IT部门也发现存储这些数据的某些磁带会降级到数据不可读的地步。
正是以这种“备份”的心态进行的大数据归档,潜在的限制了企业现在所收集和挖掘的大数据的端到端的价值。
如下便是两个很好的案例:
某金融服务公司的营销团队发现,一个特定细分人群的购买模式正在发生变化,他们想知道为什么。尽管他们能够通过几近实时的执行大数据和标准数据分析很清楚地看到新的变化,但该营销团队真正想明白的是驱动这些变化的原因,以及这些因素是从何时开始影响这一特定细分人群的购买模式的。如果该营销团队可以找到这些因素,他们才能够及时的顺应消费者的变化趋势,以便提供相关符合客户新的购买模式的产品给专业买家。
某区域的一家大型医院发现,在某一特定地理区域患大肠癌的病人的几率水平高于其他地区。医院要看看可能与环境有关的致病因素,或者该地区的其他特征。所以他们需要快速访问该地区过去十年的历史研究数据。
在解释致病因素这样的案例中,需要能够方便和灵活的访问大数据,而这些大数据可能基于历史上每一天所收集的数据信息。这是潜在的非常关键的任务,但如果是仅仅着眼于灾难恢复和备份较大的数据,而不是多用途的归档,也可能失去这些历史数据信息。
所以IT部门需要采取哪些相关步骤,以确保其庞大的数据存储策略是足以满足业务信息访问的全方位的需求呢?
以更广阔的视野来处理大数据相关的关键任务工作。大数据分析能够在瞬间充分满足“需要知道”的需求,但同时对于历史数据的研究也是非常重要的,取决于对数据的即时访问。
用企业的终端业务来审查数据归档策略。如果您的企业是从一个存储层自动存储大数据,在经过30天或60天后再将不使用的数据信息存储到更便宜的磁盘系统?或者你的企业有别的不同方案。无论你企业的大数据归档政策是怎样的,这一归档政策都应该让企业的终端业务决策者每年进行审查。
确保旧的存储介质的质量。尤其是磁带可能会变坏监控归档区的湿度和温度是非常重要的,同样重要的是定期检查磁带降解的可能性,以便您可以在相关存储的数据变得不可读之前,及时的进行处理。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05