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大思维促大数据战略

来源:机房360 作者:娟子 更新时间:2015/3/28 13:14:02

摘要:你一定知道,所有的数字都是数据。如今的硬件和软件已不能应对以如此高速产生的形式多样的海量数据。大数据变得如此复杂,其变化如此迅速,传统的数据工具已难以对之进行处理、存储、分析和管理。数据量如此之大,以致问对问题和找对答案跟大海捞针一样困难。

  幸运的是,用现有的硬件、工具和算法能将所有数据转化为有用的信息。从这些信息中提|炼出的洞见能用来改善你所在组织的决策,提高其效率,降低其成本并增加收入。大数据革|命带来了广泛的影响,并且会遍及各行业的所有企业。

  大数据的七个V

  有一点是公认的,即大数据可以用三个“V”来解释:速度(velocity)、种类(variety)和数量(volume)。不过,笔者还想加入真实性(veracity)、可变性(variability)、可视化(visualization)和价值(value)的概念,以更好地解释精心计划过的大数据战略。

  速度:速度是指数据产生、存储、分析和形象化的速度。当前数据的生成速度几乎超出我们的想象:每分钟,我们向YouTube上传的视频总时长达到100小时。此外,人们每分钟发送超过2亿份电子邮件,查看约2,000万张照片,并将3万张照片上传到Flickr相册,发送近30万条推特消息,谷歌每分钟处理近250万次请求。

  多样性:过去所有的数据都是结构化的,可以很容易地进行归类,不过这种情况已经一去不复返了。如今,90%的数据都是非结构化的。数据可以有许多不一样的格式,包括结构化、半结构化、非结构化,甚至是复杂结构化的数据。

  每一类型的数据都需要配以不同类型的分析法和解读工具。像脸书(Facebook)或推特(Tweet)这样的社交媒体可以提供深入的见解,让你了解客户对企业的品牌、服务或产品的看法,而传感器数据提供的信息则是用户对产品或机器的使用情况,让你获得可用于改进产品的洞见。

  数量:按照如今数据产生的速度,每两年数据量就能翻上一倍。在2011年,我们创造的数据总量令人咂舌,共有1.8ZB。而根据IDC在2011年的研究,到了2020年这一数字将是现在的50倍。这个数量是相当可观的,而这个数字宇宙中相当大的一个数据来源就是物联网,物联网在世界各地各种设备上安装的传感器每分每秒都在传输数据。

  让我们来看一些例子。飞机在引擎上安装的传感器每年会产生约25亿TB的数据。而安装在农业拖拉机上的传感器也会产生和采集大量数据。约翰迪尔公司(John Deere)使用传感器数据来监控机械的优化,控制日益壮大的农机队伍,并且帮助农产业者优化决策。壳牌(Shell)也在油井中使用高灵敏度传感器来寻找更多的油,如果公司在所有1万口油井中安装这种传感器,每年大约会采集10EB的数据。

  真实性:如果数据本身存在缺陷,那么即使采集高速产生的大量数据也毫无价值。不正确的数据可导致组织乃至消费者面临严重的问题。如果你希望组织能够以信息为中心,那么就需要确保你的数据和分析法都正确无误。在进行自动化决策时,这一条尤其关键,因为整个过程不再有人的参与。但令人震惊的是,企业领导者有三分之一不相信他们用来做决策的信息。所以,如果你想要制定大数据战略,就需要高度注重数据的正确性以及分析的准确度。

  可变性:可变性往往会与多样性的概念相混淆。我们可以举个例子说明它们之间的区别。如果面包店销售十种不同的面包,这就是多样性。如果同一种面包每天的口感和香味都不一样,那就是可变性。在进行情感分析时,可变性与主题的关联非常密切。

  可变性意味着定义会(迅速)改变。在类似的推特消息中,同一个词可能会有截然不同的含义。要想正确地进行情感分析,所用的算法必须能够根据上下文解读一个词的准确含义。不过,这一点目前仍然是一个亟待解决的技术难题。

  可视化:这是大数据中比较难办的部分。这表示你需要帮助受众以容易阅读和理解的方式了解大量的数据。经过正确的可视化操作后,原始数据就可以发挥作用。当然,这里说的可视化并不等于普通的图表或饼状图,而是包含多种数据变量的复杂图表,同时又易于人们阅读和理解。

  可视化或许不是技术上难度最大的任务,但肯定是最具挑战性的。使用图表来解说一个复杂的故事很有难度,但同样也极为重要。幸运的是,越来越多的大数据初创公司专注于解决这个领域的挑战。归根结底,可视化能发挥关键的作用,并且它能帮助提高可读性。

  价值:所有可用数据都能为组织、社群和消费者创造大量的价值。大数据意味着大量业务,各行各业都能从中有所收益。当然,数据本身完全没有价值。其价值存在于根据数据完成的分析以及如何将数据转化为信息,从而最终变成知识和智慧。数据的价值在于组织如何使用它们来创造以信息为中心的公司,根据数据分析得出的洞见进行决策。

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