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大數據時代，你需知道的六件事
2016-02-21
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大數據時代，你需知道的六件事

網絡大數據整合了大數據分析，大數據處理，大數據技術，云計算為一體，力爭打造國內數一數二的網絡數據處理平臺。

大數據為什么會改變企業?因為大數據是一種全新的思維方式。過去我們總是在考慮樣本空間、顆粒度、選擇方法等等問題，而隨著大數據的普及，這些問題統統稱為了過去式;以前很復雜的問題，現在也變得越來越簡單了。但正是由于大數據神乎其神的效果，因此越來越多的用戶開始神化大數據，也在大數據的使用過程中產生了一些誤解。
而作為前提，關于大數據，你需要知道以下六件事
1、大數據思路已有，離成功尚遠
大數據真正開始做始于去年，通過兩年的嘗試、積累，思路已有，但離成功還很遠。一些國外的大數據案例、大數據故事無非是商務智能(BI)、數據倉庫(BW)的改頭換面，新瓶裝舊酒而已。就如數據倉庫一樣，建設了近20年才讓每個企業真正承認其價值，大數據也不能期望很快就獲得成功，需要一個沉淀時間。
大數據發展可以用一個波浪式的圖來形容，現在還處于第一個峰頂，必須經過低谷再升起，幾輪反復。這期間，大家可能會看到許多大數據真實的案例，不管是成功的還是失敗的都會給我們啟示。
2、真正的大數據思維：允許數據的不精確性
大數據時代，數據的收集問題不再成為困擾，采集全量的數據成為現實，但海量數據的涌現一定會增加數據的混亂性且造成結果的不準確性，如果仍執迷精確性，那么將無法應對這個新的時代。
大數據通常都用概率說話，且大數據處理之前是可以對之進行清洗從而減少部分的錯誤數據。所以，與致力于避免錯誤相比，對錯誤的包容將會帶給我們更多信息。其實，允許數據的混雜性和容許結果的不精確性才是我們擁抱大數據的正確態度，只要做到10%準確結果，能夠達成業務數十倍的增長即可，這是真正的大數據思維，未來我們應當習慣這種思維。
3、大數據不是一個純技術的問題
大數據不是一個純技術問題，會包含很多管理、業務方面的內容。并不是說，購買了一套數據挖掘工具，組建了一個Hadoop環境，就能稱為做了大數據。除了設備、技術上的投資，企業還需要從組織結構、人員意識、管理方式、企業文化等方面都有一個轉變。大數據的前期準備工作很多，這是一種思維上的全面變革。
4、大數據技術并非解決非結構化數據的問題
新興的大數據技術提供了非常有效的手段，讓人們可以花很低的代價去分析、處理非結構化的數據，但是這些非結構化數據有一個特點，就是密度還很低，它遠不如結構化數據有非常高的價值密度，可能100G的非結構化數據，最終有效的才1G。另外一方面，傳統的數據倉庫已經能夠完成現有結構化數據90%的利用程度，在這種背景下，人們才會把大數據的焦點放在對非結構化的處理上。
5、大數據應用的必要前提
在紛繁雜亂的大數據面前，沒有良好的數據質量，沒有更加良好的數據管理策略，用于業務應用的投資將隨著應用組合在企業內的增長和擴展而日漸縮水。做大數據，90%的企業走的路子都不可能實現放煙花式的很炫效果，他們首先還是要踏踏實實地解決數據整合、數據質量和主數據管理等問題，而這些恰恰是Informatica公司的核心競爭力所在。
6、大數據時代，隱私高于一切
2014年，Informatica數據安全方案因滿足市場熱點需求而成為業務增長較快的單元。而另一種市場需求很大的是數據歸檔類方案。企業經過幾年發展，積累了大量歷史數據希望存檔，Informatica提供了一些運算、存儲等系列新技術，能夠對歷史數據進行歸檔、留存及分析，實現全生命周期數據的管理。
大數據時代最缺乏的是什么?是對數據能夠有效掌握和分析的人，這不僅僅是指高端的數據分析專家，更是包括能夠有效的獲取和利用數據價值的企業業務人員。
從實現手段來看，IDP并不是一個IT工具，更像是一個平臺，包括數據的自助式服務、數據的虛擬化等等，這些方法從底層通過技術的手段將各種各樣的數據呈現到最終業務用戶面前，讓他們自由地選擇希望使用、瀏覽、分析什么樣的數據，甚至能夠參與到數據的操作過程中來。


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