大数据时代悄然来袭口☆口口☆口

  大数据时代悄然来袭

  马超

  (陕西天元通信规划设计咨询有限公司陕西西安710000)

  【摘要】进入2012年以来☆☆☆☆□,大数据(BigData)一词越来越多地被提及与使用☆☆□□,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数□☆☆,它已经出现过在《纽约时报》□☆□□、口☆口口☆口《华口尔街时报》的专栏封面☆☆□☆,进入美国白宫网的新闻☆☆□☆☆,现身在国内一些互联网主题口的讲座沙龙中□□☆☆☆,甚至被嗅觉灵敏的国君证劵☆□□☆□、国泰君安□□☆☆□、银河证劵等写进了投口资推荐报告☆□□□☆,大数据时代来临□☆□。

  教育期刊网 http://ww口w.jyqkw.com关键词大数口据;云计算;海量;发展;影响

  BigDataeracreeping

  M口aChao

  (ShaanxiTianyuanCommunicationPlanningandDesignCons口ultingCo.,LtdXi´anShaanxi710000)

  【Abstract】Sinceenteringin2012,bigdata(BigData)ismentionedmoreandmorewiththeuseoftheterm,themassivenumberofpeopleuseittodescribeanddefinethe口eraofinformationexplosiongenerated,ithasa口ppearedinthe"New口YorkTimes","Wall口口Str口eetJournal"columncov口er,intotheUnitedStatesWhiteHousenetworknews,comingoutofsomedomesticInternettopicsin口thelecturesalon,andeventhesenseofsmellmonarchsecurities,GuotaiJunanSecurities,Galaxysecuritiesandotherinvestmentrecommendationwrittenreport,bigData口era.

  【Keywords】Bigdata;Cloudcomputing;Mass;De口velopmen口t;Impact

  1.什么是大数据□□□?

  大数据(BigData)口是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据☆☆□☆。它的数据规模和转输速度要求很高□☆□□,或者其结构不适合原本的数据库系统□□□。为了口获取大数据中的价值☆□□,我们必须选择另一种口方式来处理它☆☆□□□。数据中隐藏着有价值的模式和信息□□□□,在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息□☆☆☆。而当今的各种资源☆☆□,如硬件☆☆□☆□、云架构和开源口软件使得大数据的处理更为方便和廉价□□□☆□。即使是在车库中创业的公司也口可以用较低的价格口租用云服务时间了☆□□□☆。对于企业组口织口来讲☆□☆☆,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发☆☆□。对大数据进口行分析能揭示隐藏其中的信息☆□□☆。

  1.1大数据四口个特性☆☆□□☆。

  (1)海量口性:目前☆☆□,大数据的规模尚是一个不断变化的指口标☆☆□☆□,单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等□☆□。简而言之□□☆,存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑□□☆。此外☆☆☆☆□,各种意想不到的来口口源都能产生数据☆□☆□☆。

  (2)多样性:一个普遍观点认为□□□☆☆,人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因☆□□☆,这一看法口部分正确□☆☆□。然而☆☆□,数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据□□☆□,以及包括网络日志□☆☆、社交媒体□□□□☆、互联网口搜索□☆☆□、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成☆☆□□□。其中☆☆☆□,部分传感器安装在火车☆☆□、汽车和飞口机上□□□□,每个传感器都增加了数据的多样性☆□☆。

  (3)高速性:高速描述的是数据被创建和移动的速度☆☆☆。在高速网络时代□☆□,通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器□☆☆,创建实时数据流已成为流行趋势☆☆□。企业不口仅需要了解如何快速创建数据☆□□□,还必须知道如何快速处理□☆□☆、分析并返回口给用户☆☆☆,以满足他们的实时需求☆□☆□□。

  (口4)易变性:大数口据具有多层结构☆☆□,这意味着大数据会呈现出多口变的形式和类口型□☆□。相较传统的业务数据☆☆□,大数据存在不规则和模糊不清的特性☆☆☆□☆,造成口很难甚至无法使用传口统的应用软件进行分析□□☆□☆。传统业务数据随时间演变已拥有标准的格式☆□☆☆□,能够被标准的商务智能软件识别□□☆☆。目前□□☆☆☆,企业面临的挑战是处理并从各种形式呈现的复杂数据中挖掘价值□☆☆。

  1.2大数据三个特口征☆☆□。

  除了有四个特口性之外☆☆□,大数据时代的数据还呈现出其他三个特征□☆☆。

  (1)第一个特征是数据类口型繁多□☆□。

  (2)第二个特征是数据价值密度相口对较低☆□□。

  (3)第三个特征是处理速度快☆□☆□,时效性口要求高☆☆☆□□。

  2.大数据时代对生活☆☆□、工作的影响

  (1)大数据☆□□,其影响除了经济方面的☆□□☆□,它同时也能在政治□☆☆、文化等方面产生深远的影响☆☆□,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式☆☆□□,也是我们当下“大社会”的集中体现☆☆□,三分技术☆☆□,七分数据□☆☆□,得数据者得天下□☆□。

  (2)“大数据”的影响□☆☆□,增加了对信口息管理专家的需求□□□☆。事实上☆□□,大数据的影响并不仅仅限于信口息通信产业☆□□□,而是正在“吞噬”和重构很口多传统行口业□☆☆,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司☆☆□□□。麦当劳□□☆☆☆、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址□☆☆☆□。而在零售业中☆□□□,数据分析的技术与手段更是口得到广泛的应用☆☆□,传统企业如沃尔玛口通过数据挖掘重塑并优化供应链☆☆□☆□,新崛起的电商如卓越亚马逊☆□☆□、淘宝等则通口过对海量数据的掌握和分析☆☆☆□□,为用户提供更加专业化和个性化的服务□□□。

  (3)大口数据在个人隐私的方面☆☆☆,大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展口示有关我们的信口息☆□☆□,逐渐引起了我们对个人隐私的担忧☆□□□。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题□□☆☆□。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出□□☆☆□,我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题□☆☆,这些远远不够的☆□☆,公司口都应该遵从谷歌不作恶口的原则□□☆☆,甚至更应该口做出更积极的努力☆☆☆□□。

  3.企业口应如何应对大数据时代

  近口些年□☆□,大数据已经和云计算一样☆☆☆□□,成为口时代的话题□☆□☆□。大数据是怎么产生的☆□☆□,商业机会在哪□☆□□□?研究机会口在哪☆□☆□☆?这个概念孕育着一个怎样的未来□☆□?企业如何应对□☆□?一个好的企业应该未雨绸缪☆☆□☆,从现在开始就应该着手准口备☆☆□,为企业的后期的数据收集和分析做好准备☆□☆☆,企业可以从下口面五个方面着手□□□☆☆,这样当面临铺天盖地的口大数据的时候□☆☆☆,以确保口企业能够快速发展□□□☆☆,具体为下面五点□☆□☆。

  3.1以企业的数据为目标□☆☆□□。

  几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集☆□□☆☆,无论是社交网络还是车间传感器设备□☆☆☆☆,而且每个组织都有大量的数据需要处理☆□□☆,IT人员需要了解自己企业运营过程中都口产生了什么数据☆□□□,以自己的数口据为基准☆□☆☆□,确定数据的范围□☆☆☆。

  3.2以业务需求为准口则□□☆。

  虽然每个企业都会口产生大量数据☆□□□,而且互口不相同□☆□□□、多种口多样的☆□☆□,这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的☆□□,找到最能反映企业业务情况的数据☆☆□□。

  3.3重新口评估口企业基础设施□☆☆☆。

  大口数据需要在服务器和存储设施中进行收集□☆□,并且大多数的企业信息管理体系结构口将会发生重要大变化☆□☆□,IT经理则需口要准备扩大他们的系统□☆☆☆☆,以解口决数口据口的不断扩大□☆□。

  3.4重口口视大数据技术□□☆□。

  大数据是最口近几年才兴起的词语☆☆□□,而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解☆□□,例如如今的Hadoop□□☆☆,MapReduce☆☆☆□,NoSQL等技术都是近年刚兴起的技术☆☆□☆□,企业IT人员口要多关注这方面的技术和工具☆□☆☆,以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定□□☆☆□。

  3.5培训企业的口口员工□□□□。

  (1)大多数企业最缺乏的是人才□☆□,而当大数口据到临的时候□☆☆☆□,口☆口口☆口企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才□☆☆,对于一些公司□☆□☆,特别是那种人比口较少的公司☆□□☆☆,工作人员面临大数据将是一种挑战☆□□□☆,企业要在平时的时候多对员工进口行这方面的培训□☆□,以确保在大数据到来时☆□□,员工也能适应相关的工作□☆☆。

  (2)“大数据”时代的口到来□□□☆,充满了机遇与挑战☆☆□☆□,谁能够最快地习惯这种新形式下的数据模式☆☆□,熟悉和掌握处理这种数口据处口理方法□□☆,谁就会在之后的信息战中占得先机☆□□☆,取得主动权

  教育期刊口网 http://w口ww.jyqk口w.com参考文献

  [1]李建口义.数据库原理及开发.北京:中国口水利水电出版社□☆□☆,2005.

  [2]维克托·迈尔·舍恩伯格大数据时代浙江:浙江人民出版社2012.

  [3]艾伯特-拉斯洛·巴口拉巴西爆发北京:中国人民大学出版社2012.

  [4]朱志口军□☆□☆,闫蕾.转型口时代丛书:大数据·大价口值☆□☆□□、大机遇☆□□☆□、大变革[M].北京:电子工业出版社2012.

  [5]IT部门口如何应对大数据时口代☆□☆?CIO时代网2012-口02-27.

  [文章编号]1006-7619(2014)09-09-540

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