大数据分析

大数据价值的实现在于分析

毫无疑问,数据分析将在大数据时代变得至关重要,这是实现大数据商业价值的关键所在。只有能透过大数据分析,预先把控行业发展脉搏的玩家才能掌握市场和竞争的主动权。

信息时代,数据俨然已成为一种重要的生产要素,如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样,而且作为一种普遍需求,它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果,尽可能的降低成本,提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。

大数据无处不在

“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方法,成为新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发”互联网专家维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中这样描述大数据。在这个时代大数据无处不在。Gartner公司的分析师声称信息量每年正以最少59%速度在递增。IDC最新的数字宇宙(Digital Universe)研究估计,到2020年世界上的数据存储总额将达到35 ZB(zettabytes)(1zettabyte等于一万亿GB字节).

信息爆炸让数据像空气那样无处不在。和朋友一起吃饭,对新上桌的美味进行拍照,上传到自己SNS账号与更多的人分享,这个过程在产生大数据;在淘宝上购物,选择中意的物品,填写送货地址,点击确定,进入付款页面,选择付款银行付款,这个过程也在产生大数据。工厂机器的GPS数据、维修记录等也是大数据,产品销售记录、客户行为习惯资料等也是大数据;矿山、气象等资料也是大数据;平安城市计划中的物联网更是大数据。

大数据来自无所不在的IT设施,人人成为了数据制造者:短信、微博、照片、录像、可穿戴设备产生的信息都是数据;数据来自无数自动化传感器、自动记录设施,生产监测、环境监测、交通监测、安防监测等等;来自自动流程记录:刷卡机、收款机、ETC、互联网点击、电话拨号等设施以及各种办事流程登记等。大量自动或人工产生的数据通过互联网聚集到特定地点,如电信运营商、互联网运营商、政府、银行、商场、企业、交通枢纽等机构,形成了大数据之海。总之,你信或不信,大数据就在我们身边。

数据分析才是关键所在

拥有大数据并不是我们的目的,我们的目的是从这些数据中了解真实信息,使数据能够真正在管理、决策、监测、评价,以及人们的生活中产生价值。大数据分析上可影响国家政治,没有大数据分析奥巴马就不会赢得美国总统大选;下可改变我们的日常生活,就连追女孩子都可以使用大数据分析的方法来制定策略。

“面对海量数据,谁能更好地处理、分析数据,谁就能真正抢得大数据时代的先机。”这几乎是业界所有人的共识。对海量数据的分析已经成为了企业、政府非常重要且迫切的需求。在数据分析方面的能力将决定企业市场份额的得失、政府决策能力的高低。大数据分析让IT有机会增加价值,增进业务部门间的关系,增加收入和提高利润。

大数据分析对医疗行业的发展非常重要。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,大数据分析技术的发展让这些数据的价值得以充分发挥,其中,基因组学是大数据在医疗行业的经典应用。以云计算为基础的大数据分析技术不仅加速了基因序列分析的速度,也让其成本不断减低。

经济的快速发展促使城市机动车辆大幅度增加,传统的交通系统已难以满足当前复杂的交通需求,交通堵塞成为城市的通病。随着交通信息化与交通规划的融合程度越来越高,大数据发挥的功能和信息获取渠道都将更加广泛。中国城市交通研究中心吴洪洋博士表示,公交刷卡数据挖掘、出租车轨迹挖掘、手机数据挖掘、社会化网络数据挖掘将成为未来大数据应用的主要方向。

经济的快速发展促使城市机动车辆大幅度增加,传统的交通系统已难以满足当前复杂的交通需求,交通堵塞成为城市的通病。随着交通信息化与交通规划的融合程度越来越高,大数据发挥的功能和信息获取渠道都将更加广泛。中国城市交通研究中心吴洪洋博士表示,公交刷卡数据挖掘、出租车轨迹挖掘、手机数据挖掘、社会化网络数据挖掘将成为未来大数据应用的主要方向。

破解密码——Hadoop

数据的非结构化已经成为企业的重大挑战。由于这些数据的结构问题及大数据类型的复杂关联,导致无法应用现有的传统技巧进行大数据分析。这为企业带来了新的任务,需要开发一套全新方法,不仅能够处理传统数据,而且可以便捷地分析和应用这些新兴数据。Hadoop恰恰可以满足大数据分析这种需求。

Hadoop已成为公认的新一代大数据处理平台。Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的乐天堂娱乐框架。它以谷歌发布的MapReduce及谷歌文件系统技术研究论文为基础。Hadoop充当着众多“大数据”分析工具的底层技术,旨在对由Web访问、服务器日志及其它各类数据流所产生的海量数据进行筛选,在分布式环境下提供海量数据的处理能力。

Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。它以计算元素和存储会失败为前提,维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,所以它又具有低成本的优点。

目前,几乎所有的主流厂商都提供了基于Hadoop的大数据分析工具。如IBM、EMC、英特尔、甲骨文等都纷纷投入到Hadoop怀抱。

IBM很早就开始在实验室尝试使用Hadoop,但是,直到2012年才推出了首款大数据分析产品:IBM InfoSphere BigInsights。该产品既可以分析数据库中的传统结构化数据,也可以分析例如文本、视频、音频、图像、社交媒体、点击流、日志文件、天气数据等非结构化数据,帮助决策者根据数据迅速采取行动。

EMC基于Hadoop的发行版Pivotal HDs可以让数据团队和分析团队在该平台上无缝共享信息、协作分析。其最大的优势是能够与Greenplum数据库进行整合,而不仅仅是在Hadoop中运行SQL这么简单。

英特尔推出的Hadoop发行版不但改写了Hadoop框架的核心功能,强化对处理器指令集的支持来提高效能,可直接支持Xeon进阶运算加密指令集AES-NI,并在数据储存到HBase的过程,用芯片原生的加密功能保护,这是英特尔进军大数据的杀手锏乐天堂娱乐。

作为老牌数据库厂商,甲骨文在大数据领域更是不甘人后,推出了Oracle大数据平台解决方案,该方案为Exadata+大数据机+Exalytics的组合,利用这“三驾马车”分别应对数据捕获、组织、分析和决策。利用大数据机来捕获所有可用数据,通过Hadoop来将不同类型的数据组织为易分析的数据;然后再利用Exadata进行分析,其中Exalytics将起到加速BI分析过程的作用。

让业务乘着大数据技术的东风提升企业价值,这几乎是所有企业用户的心声。数据的海量增加,尤其是非结构化数据的无序增加,给诸多企业的数据信息处理带来了极大的挑战,诸多公司IT主管都面临着大数据处理分析这一挑战,一旦大数据难以分析这个问题得以解决,数据将给公司带来无限的价值,并将指引公司走向更辉煌的成功。

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