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(shù)的發(fā)展為企業(yè)提供了豐富的信息寶庫(kù)。以前，商業(yè)智能（BI）和分析應(yīng)用程序主要使用存儲(chǔ)在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如交易和財(cái)務(wù)記錄。許多不符合關(guān)系模型的潛在有價(jià)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)。現(xiàn)在可供組織使用的數(shù)據(jù)包括客戶數(shù)據(jù)庫(kù)和電子郵件、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)擊流記錄、日志文件、圖像、社交網(wǎng)絡(luò)帖子、傳感器數(shù)據(jù)、醫(yī)療信息等。

然而，即使是許多藍(lán)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(diào)查報(bào)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(wù)資產(chǎn)進(jìn)行管理，只有24%的人表示他們已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(jià)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(shì)、相關(guān)挑戰(zhàn)以及有效使用大數(shù)據(jù)的最佳實(shí)踐等內(nèi)容，具體內(nèi)容如下：

（1）大數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)的重要性

在開發(fā)大數(shù)據(jù)平臺(tái)和工具之前，許多組織只能將一小部分?jǐn)?shù)據(jù)用于運(yùn)營(yíng)和分析應(yīng)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(huì)被處理和存儲(chǔ)，不會(huì)被進(jìn)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(kuò)展了公司可以運(yùn)行的數(shù)據(jù)分析類型和可以獲得的商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)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(xué)和高級(jí)分析學(xué)科創(chuàng)造了更多機(jī)會(huì)。通過這些學(xué)科，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序可以幫助企業(yè)更好地了解客戶、識(shí)別運(yùn)營(yíng)問題、檢測(cè)欺詐交易和管理供應(yīng)鏈等。

如果做得好，則能夠?qū)崿F(xiàn)更有效的營(yíng)銷和廣告活動(dòng)、改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、增加收入、降低成本和強(qiáng)大戰(zhàn)略規(guī)劃，這些都可以帶來更好的財(cái)務(wù)結(jié)果和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此外，大數(shù)據(jù)有助于在醫(yī)療診斷和治療、科學(xué)研究和智慧城市倡議、執(zhí)法和其他政府項(xiàng)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(chǔ)交易信息、客戶記錄、財(cái)務(wù)信息、股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)和其他形式的結(jié)構(gòu)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(bào)告應(yīng)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(duì)不適合關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的支持。非結(jié)構(gòu)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(yè)日志、文本文檔、XML、JSON、圖像、視頻和音頻文件。多達(dá)80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大小需要可擴(kuò)展的分析才能產(chǎn)生見解。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，無用數(shù)據(jù)量大于價(jià)值。提取隱藏在此類文件中的價(jià)值需要強(qiáng)大的技能和工具。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的示例包括來自網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)站、服務(wù)器和移動(dòng)應(yīng)用程序的活動(dòng)日志，以及來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)。（未完待續(xù) 瑞莉 供稿）

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