《企業(yè)網(wǎng)D1Net》11月28日訊

在當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用正在深入，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為無法回避的話題，談及大數(shù)據(jù)，不得不提及經(jīng)典的大數(shù)據(jù)4V，即數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）、數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）、處理速度快（Velocity）與商業(yè)價(jià)值高（Value）。

的確如此，能給企業(yè)帶來洞察與價(jià)值的大數(shù)據(jù)技術(shù)，需要具備快速分析全部類型的海量數(shù)據(jù)的能力。而隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，數(shù)據(jù)的類型也在由結(jié)構(gòu)化拓展至半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，尤其是來自社交網(wǎng)絡(luò)的碎片信息，正受到企業(yè)極大的關(guān)注。為了得到全面、透徹、完善的市場(chǎng)洞察，大數(shù)據(jù)應(yīng)完全覆蓋傳統(tǒng)數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、流式數(shù)據(jù)和快數(shù)據(jù)，共同為企業(yè)構(gòu)建全數(shù)據(jù)視圖，提供全面的信息支撐

盡管如今已有諸多大數(shù)據(jù)技術(shù)手段，諸如分布式計(jì)算、并行處理、實(shí)時(shí)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化、高級(jí)分析以及移動(dòng)商務(wù)智能，企業(yè)在走向大數(shù)據(jù)時(shí)仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。如何跨越數(shù)據(jù)"孤島"，及時(shí)獲得精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而指導(dǎo)企業(yè)做出最佳決策并付諸行動(dòng)，成為企業(yè)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域亟待解決的問題。任何數(shù)據(jù)，都需要經(jīng)過獲取、存儲(chǔ)、處理、分析和利用五大過程，才能最終和業(yè)務(wù)有效關(guān)聯(lián)，成為切實(shí)指導(dǎo)決策與行動(dòng)的信息要素。圍繞這五大過程，大數(shù)據(jù)可在全生命周期中為企業(yè)提供支持。

在最初的數(shù)據(jù)獲取和發(fā)掘階段，企業(yè)需要解決的是如何通過數(shù)據(jù)搜索與可視化，更快地解答有關(guān)業(yè)務(wù)的諸多問題；在數(shù)據(jù)分析階段，企業(yè)需要良好的平臺(tái)和性能，支撐隨時(shí)隨地的實(shí)施數(shù)據(jù)分析，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常與趨勢(shì)，進(jìn)一步得出洞見；在最終的規(guī)劃與預(yù)測(cè)層面，企業(yè)則需結(jié)合歷史與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，搭建預(yù)測(cè)模型，最大化預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)度，在戰(zhàn)略管理以及人財(cái)物為決策者提供建議。

D1Net評(píng)論：

如果把大數(shù)據(jù)4v中的任何一個(gè)去掉，都不能準(zhǔn)確的形容大數(shù)據(jù)的特性和價(jià)值，所謂大數(shù)據(jù)，必須具備數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）、數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）、處理速度快（Velocity）與商業(yè)價(jià)值高（Value）這四種特性，這才是真正的大數(shù)據(jù)。