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企业大数据处理应该注意的几个问题
发布时间： 9:35:12
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企业大数据处理应该注意的几个问题随着在企业得到广泛应用，对企业决策和发展起到了很好的作用，也得到了越来越多企业家的认可，但毕竟大数据处理还是新兴事物，需要改进提高的地方以及需要了解的东西还很多，所以在应用大数据处理时，如下几个问题必须要引起注意。一、存储技术必须跟上大数据处理是一个特殊需求，也促进了存储、网络和计算机技术的发展，这也对存储厂商和其他IT基础设施厂商也是一个机遇，必须通过修改提高存储系统构架来适应新的需求，因为随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及数据来源的多样化，原先的存储系统设计已经不能满足大数据应用的要求。二、容量问题要注意一般所说的大容量是说PB级的数据规模，所以存储数据系统一定要适和相应的等级或者有等级扩展能力，而且存储系统的扩展必须简单方便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。三、注意大数据延迟问题大数据的作用是有实效性的，所以大数据处理注意实时性的问题，特别是设计网上交易和金融类的应用，实效性就显得特别重要。四、注意大数据安全问题各个行业都有自己的数据保密要求，比如金融数据、医疗信息、政府情报以及企业的商业秘密等，都有自己的安全标准和保密性，因此，企业大数据处理也一样必须注意自己的数据库安全。五、注意大数据处理的成本问题对于正在应用大数据处理的企业来说，成本控制是必须面对的问题，必须让每一台设备都要发挥好的效率，并尽量减少昂贵的部件，可以通过减少后端存储的消耗，能够获得明显的投资回报。
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资讯热点图文Sina Visitor System进入大数据行业的公司，你必须了解这六个问题
之前参加了IC咖啡举办的Italk活动，听取的有关大数据公司和产业机构的讲座，因此萌生出一个写文章的冲动，想对目前大数据产业中的一些错误现象进行讨论.
陈宇认为大数据是哲学层面上的问题，属于统计学范畴，部分揭示了大数据产业的本质，但是实际上大数据这个概念自身就有着不同的诠释。利用数据进行军事分析，产品定位，交通管理，风险管理，精准营销等等，其实在几十年前就有了。最早的保险产品就是来源于偶然事件的概率分析，其参考历史数据分析，依据计算出的概率来，来对保险产品进行定价。中国古代的军事学家孙膑在战争中，通过逐步减少行军灶坑来迷惑对手，利用其师弟庞涓对数据信任，制造其带领军队溃败的假象，最后在对方轻敌冒进的前提下，突袭了对手，赢得了战争胜利。因此数据分析其实在很久远的古代就存在了。为什么过去的数据分析换成了时髦的名称大数据了呢？
相对于过去的数据，我们来讨论大数据的含义：
１）过于一些记录是以模拟形式出现的，或者以数据形式出现但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且放到了互联网上，开放给整个互联网用户，其数量之大是前所未有了。举个例子Facebook每天有18亿张照片上传或被传播，形成了海量的开放数据。
２）移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据,已知iphone有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。
３）移动地图出现后，例如高德、百度、google地图，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。
４）进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，因此有大量的互联网用户创造出大量的社交行为数据。这些数据是过去不曾想像的，是海量的。某些数据代表特定人群的特点和个性。
５）电子商户崛起带来了大量网上交易行为，其产生了大量的交易数据，包含支付行为，查询行为，物流运输、购买行为等等，产生了海量的信息流和资金流数据。
６）传统的互联网入口转向搜索引擎之后，用户的搜索行为和提问行为产生了海量数据。单位存贮价格的下降也为存储这些数据提供了技术上的可能。
现在我们所指的大数据不同与过去传统的数据，其产生方式、存储载体、访问方式、表现形式、来源特点等都同传统的数据不同。简单的讲大数据范围更接近于某个群体行为特点数据，全面的数据。移动互联网和社交网络创造出来了大量的行为数据。
大数据产业是朝阳产业，任何一个想进入此产业的公司和个人向先要思考好以下几个问题。
1数据在哪里？
2哪些是有用的数据？
3如何分析这些数据？（如何将非结构化数据变成结构化数据）
4需要用数据解决的问题是什么？或者是分析后数据后提出的观点是什么？
5如何展现你的数据和推理？（图形、图表、曲线、分值、评价、归类、等级、概率、模型等等，大数据要么解决目前的问题，要么支持你的假设，要们引导出另一个未知观点）
6重新审核数据分析的逻辑和数据来源，是否可以展现一份可以经过推敲的数据分析报告？
如果以上的问题都可以解决，这时你可以进入正产业。中国的大数据产业近几年来逐渐升温，政府有投入了大量的资金。目前正在困扰很多大数据公司的问题是数据在哪里？目前我们了解的大数据来源主要有以下几个方面：
1)电信运行商（由于其提供互联网接入服务，互联网行为记录数据）
2)第三方支付（支付行为产生的资金流和信息流数据）
3)电商平台（阿里为代表，几亿的淘宝用户和2万亿的网络购买行为的数据）
4)社交平台（微信和微博为代表的社区网络产生的互联网行为数据）
5)电子游戏平台（大量用户产生的数据）
6)移动入口产生大量数据（包含移动APP，导航，地图等）
7)搜索引擎上产生的数据
除了这些新兴的大数据来源，其实在传统行业，由于很多数据是不能公开和共享的，还有很多大数据来源没有被重点关注。例如：
1)政府掌握的经济社会的统计数据
2)金融行业内部交易和支付数据
3)医疗行业的病历数据
4)教育行业的考试数据
5)交通运输行业物流数据
6)科学研究方面大量重复的论文、专利、科研实验的数据
7)生物工程、农林牧渔等方面的数据
目前在中国大数据产业投入最多的是政府，这是一个好事情，因为在中国政府是最大数据的拥有者，最财大气粗的投资者，最具有资源的市场参与者。如果政府可以有效利用手中的数据，经过科学严谨的分析后，利用其进行资源的配置、重大经济决策、市场未来趋势预见、经济风险提示、产业管理、投资管理、财政费用管理、等，将有利于政府进行宏观调控、技术干预、行政管理、资源配置、财富分配。同时也有助于政府提高对公共事务包含社会福利的管理水平。
但是我发现目前很多政府参与的大数据产业集中在两个领域，第一个搭建云计算和云存储平台，利用政府具有的资源，委托研究机构搭建政府主导的大数据生态圈，让企业将数据提供出来，政府提过产业机构来帮助企业分析数据，提供大数据解决方案。简单的讲营造大数据平台和生态圈，从事大数据收集和开发的工作。
第二个是委托具有大数据技术的公司，利用互联网公开的数据和政府拥有的数据进行舆情监控，了解自己重视和关心的焦点问题，关注社会群体的舆论行为、社交行为，以及区域电商交易行为、服务投诉行为等等。简单的讲是利用互联网采集技术来了解舆情，作为一种情报输入来帮助政府来制定工作决策。
这两种参与方式我都不十分赞同，第一种明显是过度参与市场，政府应该制定规则来帮助大数据产业健康发展，而不是作为运动员参与产业发展。政府应该制定相关制度，对不能采集和公开的数据进行管理，保护个体利益，同时应对大数据技术公司提供研发资金支持，鼓励大数据企业利用技术研发实力来推动产业发展，帮企业解决问题。千万不要搭建一个生态圈，产业平台，政府委托的机构会由于机制问题，效率较低，对人才和资源造成浪费，最终会阻碍这个产业发展。第二种虽然有部分积极意义，但是个人觉得舆情监控产生不了巨大的社会经济价值，投入的资金不会有效帮助整个社会的发展，反而在某些方面束缚了部分合理的商业行为，由于我们国家老百姓自身文化和科学常识的不全面，群体舆论的导向不一定代表正确的方向。前瞻性的政治经济决策往往来源于具有远见卓识的领导者，想一想我们的朱隆基总理在98年的几大经济决策，国企改革、金融改革、住房改革、大学生分配改革等等，如果采用舆情监控所得出的结论，肯定不能够推行，因为其影响大多数人的利益。但是正是这几个重大经济决策，将中国经济的活力释放出来，使中国经济保持15年左右的高速发展。
最后对本文进行个总结，大数据产业是中国未来的希望，是未来的朝阳行业，但各个企业不要过于冒进，进入这个产业的企业必须了解这六个问题，找到解决这六个问题的方法，以技术和数据为基础，才能够创造价值，通过大数据这个工具帮助和推动传统产业发展。政府在大数据产业的定位应该清晰，千万不要成为产业的主要参与者，应该从保护产业和个人、商业信息角度出发，成为产业规则制定者，产业技术投资者，大数据技术公司的投资者。政府应该公布自己拥有的、不涉及国家利益和个人隐私，可以公开的大数据，为大数据产业提供土壤和阳光。政府应该打破主要大数据公司对数据的垄断、要求大数据拥有的公司将可以公开的数据公开，在保护客人和企业隐私前提下，为大数据产业提供数据来源。政府可以作为技术伯乐，推动产业进行技术升级换代，成为大数产业发展的助推火箭。
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今日搜狐热点大数据与用户体验：企业要如何提取、分析大数据？
大数据与用户体验：企业要如何提取、分析大数据？
[导读]"大数据"一词十分火热，然而，如何提炼大数据并应用到实际中成为企业面对的一大难题。针对企业来说，究竟什么样的数据才会被列入到大数据范围？怎么才能将企业数据提炼成大数据？
　　近年来，&大数据&一词十分火热，随着其在各个行业的广泛应用，越来越多企业也开始重视大数据技术，希望借助大数据更好地提升企业的产品和服务。然而，如何提炼大数据并应用到实际中成为企业面对的一大难题。
　　日，由QJ&Smartech千家智客与华南理工大学新闻与传播学院联合策划举办的&大数据与智能品牌用户体验研讨会暨华南理工大学与智家科技产学研合作揭牌仪式&在华南理工大学大学城华工中心酒店隆重举行，众多嘉宾出席并参与了大数据的研讨。在研讨会互动环节，AdMaster精硕科技COO陈传洽、有米科技有限公司副总裁叶文胜、华南理工大学经济与贸易学院副教授孙艳、罗格朗中国区营销副总裁白淦文、新基点总经理曾尔阳等嘉宾就&大数据与用户体验&话题分享了自己的看法。
　　针对企业来说，究竟什么样的数据才会被列入到大数据范围？怎么才能将企业数据提炼成大数据？
　　有米科技副总裁叶文胜表示，大数据需要长时间、多维度沉淀。从所在行业营销角度，以公司的一个广告插件来说，它获取数据的维度包括手机设备参数、用户的行为轨迹以及用户过往广告的点击浏览情况等，通过分析、挖掘这些多维度数据，针对不同的用户推送合适的广告。这也是区别于传统的用户体验。传统的广告一般是&下载XXXAPP，立减X钱&这种干巴巴的形式，但借助大数据分析，就可以针对用户的实际需求，推出切合用户需求的广告信息和内容，从而吸引用户浏览、下载。实践证明，这种更人性化和针对性的营销推广，更能获得用户的肯定和认同。
　　对此，华南理工大学孙艳教授从统计学数据分析角度发表了自己的看法。她说道，针对一个目标，传统的做法是根据人的想法和设计，通过概率分布等方式去收集这些已发生的数据，以达成这个目标。而大数据，它不在于怎样去提取，也不在于数据量的大小，它的数据是自动生成的，无需经过人工设计去收集。这也是大数据和传统做法的根本区别。
　　孙艳教授进一步解释说，大数据无需经过人的设计去收集，人们需要面对的是收集数据以后如何去分析的问题。而大数据在自动生成过程中会自然而然地产生许多关键性的数据分析问题。例如，数据中存在一个异常值，过去的做法会在人工设计时剔除这个异常值，因为它不符合人们设计的要求。但在大数据情况下，不会存在什么异常值。因为这个异常值对于人工设计而言是异常，但对于另外一个事物，它可能就是一个非常有效的价值。通过大量的调研，我们发现大数据是否有智慧，并非取决于数据量有多大，而是取决于你研究的目标是否是一个结构化的目标，智慧会随着结构化目标的提升而提升。例如当前热门的阿法狗，显示出无与伦比的智慧，这是因为它的结构性非常强，各方面管理都非常精准。但是，如果结构化开始变弱，它的智慧也会相对下降、减弱。像谷歌的流感趋势预测，在2012年非常精准，但在2013年却完全失效，这是因为它的结构变化了。目前大数据研究的一个重点也是结构变化和实时性的紧密结合，而在数据分析当中如何掌控这种结构的变化和实时性是个非常重要的研究点。
　　结构化数据一直是人们分析、挖掘的重点，而如今非结构化数据是不是也变得如此重要？对此，精硕科技COO陈传洽表示了肯定，他对大数据提出了三个内容观点：1、它一定会带来在大数据时代才会有的价值；2、合格的大数据需满足四个条件：动态、可辩真假、体量大和多元化；3、在大数据时代，非结构性数据可能就是价值所在。随着大数据发展的迅速，巨大的数据量已经从TB级跃升至PB级，数据结构变得更加复杂，大部分数据信息都已经脱离出数据结构的范畴，属于非结构化数据，包括纸质信息与数字化的视频、音频、邮件、图片等等，而提取、分析这些非结构性数据就变得很重要了。
　　作为罗格朗中国区营销的副总裁，白淦文从公司养老产品角度出发，对大数据的采集、挖掘和分析发表了自己的看法。他表示，前几年很火，但只是叫好不叫座，主要原因是用户体验不好，用户不买单。如果一个产品没有用户使用，又何谈数据收集？就像养老产品，有人提出刷卡系统智能化，但结合老年人实际的思想特点，他们根本不会去用刷卡系统。在老年人的传统观念中，刷卡系统并不安全，他们要实际接触到钱才安心。不止是刷卡系统，像一些可以量血压、定位、打电话等各种功能齐全的智能手表也是同样道理，老年人根本不懂使用。没有用户量就没有数据，大数据需要用户量的支持才能更好发挥它的作用，而用户量与用户体验密不可分。
　　在当今信息爆炸的时代，大数据变得愈加重要，它可能影响着一个企业的发展甚至存亡。此前一直关注阿法狗人机大战的新基点总经理曾尔阳表示，大数据或将颠覆我们生活中习以为常的认知。以他个人专业来看，未来大数据将会对整个建筑、家居甚至我们的生活产生颠覆性的变化，这种变化主要是朝着有益方向进行的。但唯一需要注意的是安全性的问题，大量数据的产生可能会涉及到个人的隐私问题，这就需要一个对应的机制。
　　毫无疑问，大数据已经成为时代的主流，企业要想更好地发展，就必须要懂得大数据。而大数据与用户体验是密不可分的，二者相辅相成。用户体验不好，就难以提供支撑大数据分析的数据量；没有大数据，也难以更好地改善用户体验。不过，目前大数据仍有许多难题待解，如非结构化数据的提取及管理等等，只有突破这些难题，企业在未来的发展道路上才能走得更好、更稳。
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