數(shù)據(jù)助力：TechTarget網(wǎng)站發(fā)布企業(yè)大數(shù)據(jù)綜合指南（連載一）

1月24日悉，大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展為企業(yè)提供了豐富的信息寶庫。以前，商業(yè)智能（BI）和分析應用程序主要使用存儲在關系數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫中的結構化數(shù)據(jù)，例如交易和財務記錄。許多不符合關系模型的潛在有價值的數(shù)據(jù)都沒有被使用。

大數(shù)據(jù)環(huán)境可用于處理、管理和分析許多不同類型的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在可供組織使用的數(shù)據(jù)包括客戶數(shù)據(jù)庫和電子郵件、互聯(lián)網(wǎng)點擊流記錄、日志文件、圖像、社交網(wǎng)絡帖子、傳感器數(shù)據(jù)、醫(yī)療信息等。

然而，即使是許多藍籌公司要大限度地發(fā)揮大數(shù)據(jù)環(huán)境的商業(yè)潛力也面臨體挑戰(zhàn)。根據(jù)2021年1月發(fā)布的一份年度調查報告，只有39.3%的受訪者表示他們的組織將數(shù)據(jù)作為業(yè)務資產(chǎn)進行管理，只有24%的人表示他們已經(jīng)創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)驅動的組織。

為幫助大大小小的公司從系統(tǒng)數(shù)據(jù)中獲得更多價值，這份面向企業(yè)的大數(shù)據(jù)綜合指南介紹了大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢、相關挑戰(zhàn)以及有效使用大數(shù)據(jù)的最佳實踐等內容，具體內容如下：

（1）大數(shù)據(jù)對企業(yè)的重要性

在開發(fā)大數(shù)據(jù)平臺和工具之前，許多組織只能將一小部分數(shù)據(jù)用于運營和分析應用程序。其余數(shù)據(jù)通常成為所謂的暗數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)雖然會被處理和存儲，不會被進一步使用。有效的大數(shù)據(jù)管理流程使企業(yè)能夠更好地利用其數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

有效管理數(shù)據(jù)擴展了公司可以運行的數(shù)據(jù)分析類型和可以獲得的商業(yè)價值。大數(shù)據(jù)為機器學習、預測分析、數(shù)據(jù)挖掘、流分析、文本挖掘以及其他數(shù)據(jù)科學和高級分析學科創(chuàng)造了更多機會。通過這些學科，大數(shù)據(jù)分析應用程序可以幫助企業(yè)更好地了解客戶、識別運營問題、檢測欺詐交易和管理供應鏈等。

如果做得好，則能夠實現(xiàn)更有效的營銷和廣告活動、改進業(yè)務流程、增加收入、降低成本和強大戰(zhàn)略規(guī)劃，這些都可以帶來更好的財務結果和競爭優(yōu)勢。此外，大數(shù)據(jù)有助于在醫(yī)療診斷和治療、科學研究和智慧城市倡議、執(zhí)法和其他政府項目方面取得突破。

（2）大數(shù)據(jù)有哪些類型？

大數(shù)據(jù)類型廣泛。雖然大數(shù)據(jù)系統(tǒng)一般不用于交易處理，但它們通常存儲交易信息、客戶記錄、財務信息、股票市場數(shù)據(jù)和其他形式的結構化數(shù)據(jù)，用于超出通常由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)支持的基本商業(yè)智能和報告應用程序的分析。

然而，真正區(qū)分大數(shù)據(jù)環(huán)境的是它們對不適合關系數(shù)據(jù)庫的非結構化和半結構化數(shù)據(jù)的支持。非結構化數(shù)據(jù)，通常被稱為原始數(shù)據(jù)，是指沒有固定組織原則、未經(jīng)過濾的信息，包括網(wǎng)頁日志、文本文檔、XML、JSON、圖像、視頻和音頻文件。多達80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結構化的。非結構化數(shù)據(jù)的大小需要可擴展的分析才能產(chǎn)生見解。在非結構化數(shù)據(jù)中，無用數(shù)據(jù)量大于價值。提取隱藏在此類文件中的價值需要強大的技能和工具。半結構化數(shù)據(jù)的示例包括來自網(wǎng)絡、網(wǎng)站、服務器和移動應用程序的活動日志，以及來自物聯(lián)網(wǎng)設備和工業(yè)設備的數(shù)據(jù)。（未完待續(xù) 瑞莉 供稿）

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