京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据能量爆发遭遇瓶颈:技术+管理
“大数据的进一步发展显然面临着很多的技术瓶颈,而且还是一个长期的问题。”日前,Gartner 数据中心首席分析师张瑾接受ZDNet记者采访时非常直接的指出了这个问题。
金融机构利用大数据反欺诈、运营商利用大数据提供个性化服务、零售企业利用大数据挖掘更多销售机会……当然还有,诸如大数据可以挽救信任危机、大数据可以减少无用功、大数据可以……大数据开启的貌似是个全新的商业领域,而企业真正地领会大数据的内涵、利用好大数据则需要从技术和业务到意识和管理通盘考虑。
技术瓶颈短时间内难突破
张瑾在采访时分析了一个目前很常见的现象:很多领域、很多企业都已经开始重视数据分析,而且也在各自的领域做着相应的尝试。如平安城市的人员就会研究人脸识别、气象领域在研究更多的气象数据如何利用、教育领域研究如何个性化教学等等,每个领域甚至每个企业在做着自己的大数据探索。
“最后会产生一大堆特定的基于各个行业的应用。”张瑾说到。而这个现象会造成的问题就是,某一领域的研究应用成果很难放到其他领域里用,因为无论是数据类型、数据模型都会不一样。
所有的领域之间没有通用特定的技术模板,甚至每个企业的情况都会不一样。这样就很难促使大数据的能量和价值能迅速全面的发挥出来。
按照IT界的发展规律,一般这个时候会有两种类型的“人”跳出来承担这个责任。一是一些领域的集成商,但是张瑾认为对于集成商而言,大数据买卖很难做。“集成商更希望说做出一个项目后,可以复制到其他项目中,而不是为每一个领域、每一个企业定制一套方案出来。”还有一种是,现在很多领域都有行业厂商,这些厂商一般针对特定的行业,如电信、金融、能源等等提供IT解决方案。但是这类厂商的技术积累也没有那么深,而大数据的应用却从硬件到软件技术还有企业的商业模式和组织结构等都有很高的要求。
张瑾告诉记者,大数据难的是没有一个通用的解决方案将非结构化数据结构化,同时可以建立好的模型去分析这些数据。
当然,目前来说从整体市场看,结构化数据依然占着很大的比例。这类数据的分析技术相对简单成熟,但是其数据量也越来越大,对于很多企业而言原有的数据处理方案也不太适用了。
IT部门失控 IT架构呈现“混合”状态
因为很多企业开始进行数据分析,而这对其原来的IT架构会产生一定的影响。张瑾认为这种现象更大的影响会是在IT部门,在某些企业里甚至会带来IT部门对IT失控的后果。
经过多年的发展,多数企业的IT部门已经可以相对成熟地控制企业的IT运营,包括与业务部门的对接。而大数据的到来,有很多业务部门的需求现有的IT条件无法及时响应实现,业务部门只能自行寻求外包,这时必然会挑战到内部的IT管理。
张瑾说,理论上CIO应该将企业对IT需求都会集中管理,然后具体地实施体现到IT各个环节,甚至对IT基础架构和组织架构进行的调整。而如今,很多CIO普遍无法解决大数据带来的需求。
与此带来的还有一个影响是企业的IT架构会是一个并行的状态。“有些企业为了满足大数据的需求,会另行一套架构来做数据分析,这与原来的传统IT架构并行存在。”张瑾说,这对于CIO的管理而言是一个极大的挑战。
面对这种情况,业界也有流传着“CIO无用论”,因为大数据就是逼着一些不懂技术的人去干技术的活儿。对于CIO的价值问题,张瑾的看法相反。他认为,这恰恰是CIO的机遇,因为如今的环境更加说明了IT对于业务发展和市场竞争的重要性,CIO要做的是主动了解业务,积极迎接和胜任这份工作。
“我们并不鼓励所有的CIO都去创新、去做吃螃蟹,但是对于新的事物,尤其新的IT部门在企业中的角色变化技术,CIO们应该主动地去迎接。而且CIO应该是更加主动地站在业务需求的角度上,去发展这些技术,让技术优势成为企业业务的核心竞争力。”张瑾说原本大数据的解决,原本是个技术问题,但是若想让其发挥价值,CIO则不能单纯地把其作为技术问题来看待。
总结
大数据促使着企业IT部门更加主动地走到业务端,而事实,未来企业的IT部门本就不会只是支持部门,其会真正地按需提供服务的部门。
张瑾在采访中,也提到了云计算。从目前的应用来看,私有云依然会是众多企业的选择,公有云的障碍在于安全和服务内容的问题。Gartner日前有个统计指出,到20167年,全球企业的IT预算里面只有35%会用到分配给公有云。
对此,张瑾认为CIO们可以部分地尝试公有云,也可以真正去理解用户体验的内涵。“这更利于CIO们可以很好地定位IT部门,更加重视业务部门的用户体验。”
因为未来的IT架构必须可以很快速地实现提供服务,尤其是在日益激烈的竞争环境中,可以让业务部门以速度和质量来取胜。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04