為什么大數據對企業如此重要？
發布時間：2018-12-25 09:59:46 來源：推巴網絡
當今世界，社交媒體和其他來源的數據爆炸式增長。 企業會仔細收集這些數據，并將其存儲起來，以便重復使用。處理如此大量的數據需要專門的工具和技術。 大數據是我們生活中重要的一部分。
目前，登錄我們的Facebook帳戶，在Instagram上傳照片或者在Flipkart，Amazon或Snapdeal上瀏覽各種產品已經成為我們日常工作的一部分。 當我們在Whatsapp上看不到我們的信息時，我們覺得這一天是不完整的。 技術精明的世界正在被在線社交媒體如FB，WhatsApp，Twitter等所統治。那么，你有沒有想過每天由社交媒體或各種企業應用程序生成的數據的百分比和百億分之幾呢？ 根據維基百科，每天有2.5eb的數據被各種在線應用程序所創建。 要管理和處理如此大量的數據變得相當困難。
大數據，顧名思義，是指在各種軟件工具的幫助下，難以捕捉、管理或處理的海量數據。大數據需要使用各種技術和技術，比如預測用戶行為或其他高級數據分析，以獲取它們的有用信息，這可以進一步發揮杠桿作用。根據維基百科，大數據是一個數據集的術語，它是如此之大或復雜的，以至于傳統的數據處理應用程序是不夠的。 需要對其進行計算獲取，組織和分析，以確定某些模式或趨勢，以進一步便利處理，更新或管理如此龐大的數據。
大數據的五個V
我們可以借助以下特這來識別大數據：
1. 體積:大數據的特征很大程度上取決于生成和存儲數據的數量。
2.多樣性:大數據的類型和性質幫助分析人們有效地利用所產生的洞察力。
3.速度:大數據也通過數據生成和處理的速率來確定，以滿足各種需求。
4.可變性:我們可以考慮一個數據集，如果它不一致的話，就會成為大數據，從而阻礙了用于處理和管理它的各種進程。
5.準確性:在一些數據中，質量會發生很大的變化，分析這樣的場景會成為一項具有挑戰性的任務，因為這會導致分析過程中的很多混亂。
與大量數據相關的各種挑戰包括：
1.搜索，分享和轉移
2.調整數據
3.分析和捕獲
4.存儲，更新和查詢
5.信息隱私
企業如何開始利用大數據?
考慮到當今各種在線企業應用需求的巨大增長，當今時代被稱之為企業時代。這一點能說明的事實是，沃爾瑪每小時約有100萬筆交易。這個統計數據讓人深思，各種企業應用程序如何處理和使用如此龐大的非結構化數據。
顯然，有效使用數據可能是一項艱巨的任務，特別是隨著新數據源數量的增加，對新數據的需求以及對提高處理速度的需求。 因此，為了提高運營效率和加速業務增長，企業需要應對和克服這些挑戰。 正在采用各種大數據技術和方法來處理和獲取這種非結構化數據集中的正確數據（這些數據是充分和適當的）。
在過去，許多企業都投入巨資開發各種數據倉庫。它們可以作為中心數據系統來報告、提取、轉換和加載不同的進程，還可以從不同的數據庫和其他源(企業內部和外部)獲取數據。由于數據的種類、速度和數量都在不斷增加，這使得如此昂貴的企業數據倉庫超載，造成了巨大的處理負擔。
為了擺脫這個瓶頸，組織正在選擇不同的開源工具，如Hadoop來卸載數據倉庫處理功能。如果Hadoop與各種數據倉庫一起使用，Hadoop可以幫助企業降低成本并提高效率。然而，由于Hadoop需要一些特殊的技能來部署，組織已經開始嘗試其他的選擇。戴爾，英特爾，Cloudera和Syncsort共同開發的解決方案適用于用例驅動的Hadoop參考架構。該技術借助體系結構簡化了數據處理，幫助用戶優化已經存在的數據倉庫。此卸載解決方案使用Cloudera Enterprise軟件提供Hadoop環境。 Hadoop的Cloudera Distribution（CDH）提供了Hadoop的所有核心元素，如可擴展存儲和分布式計算。它允許用戶將Hadoop部署周期縮短到幾周，在數小時內開發Hadoop作業，并且變得完全有效率。 CDH還確保高可用性，安全性以及與大量其他工具的集成。
大數據企業模型
讓我們對企業正在實現的一般大數據模型進行概述，主要包括以下幾個中間系統或過程。
數據源:這些是實現不同大數據技術的數據集。它們可以以非結構化、半結構化或結構化的格式存在。有一些非結構化的數據集，它們是通過圖像、音頻/視頻片段或文本的形式從幾個社交媒體應用程序中提取出來的。半結構化數據集由不同的機器生成，需要較少的努力將它們轉換成結構化的形式。一些數據集已經在結構化表單中了，比如來自多個在線應用程序或其他主數據的事務信息。
獲?。涸趶亩鄠€源獲取各種類型的數據集并插入之后，它們可以直接寫入實時存儲過程，或者可以寫成消息到磁盤，數據庫事務或文件。 一旦收到這些數據，就有各種各樣的選擇來保存這些數據。 數據可以寫入多個文件系統，也可以寫入RDBMS，甚至可以寫入各種分布式集群系統，如NoSQL和Hadoop分布式文件系統。
組織：這是組織各種采集的數據集的過程，以便它們以適當的形式進一步分析。在這個階段，數據的質量和格式通過使用各種技術來快速評估非結構化數據，比如在批處理中運行map-reduce進程（Hadoop）或者在內存中運行map-reduce進程（Spark）。還有其他評估選項可用于實時流數據。這些基本上是廣泛的過程，使得開放的攝取，數據倉庫，數據庫和分析模型成為可能。它們通過管理新的和傳統的數據處理環境之間的雙向差距來擴展所有類型的數據和域。他們重要的特征之一就是符合四個V的標準 - 一個龐大的數量和速度，多種數據集，而且在我們的分析運作的任何地方，它們也幫助我們找到價值。除此之外，他們還提供各種數據質量服務，幫助維護元數據和跟蹤轉型沿襲。
分析：數據集轉換為有組織形式后，進一步分析。所以大數據的處理輸出在從低密度數據轉換為高密度數據之后被加載到基礎數據層中。除了基礎數據層以外，還可以將其加載到各種數據倉庫，數據發現實驗室（數據存儲集，處理引擎及其分析工具集），數據集市或存儲庫中。由于發現實驗室需要快速連接到事件處理，數據存儲庫和數據倉庫，因此數據傳輸需要像InfiniBand這樣的高速網絡。這就是從大數據輸出到數據倉庫進行進一步分析的基本加載結果。
我們可以看到，存儲庫和數據倉庫都提供了原位分析，這表明分析處理可以在源系統中進行，而無需將數據移動到其他分析環境所需的額外步驟。 SQL分析允許在每個數據存儲上獨立進行各種簡單和復雜的分析查詢。因此，數據處理或分析越快，系統的性能就起著重要的作用，決策過程就越快。有許多選項，如柱狀數據庫，內存數據庫或閃存，使用它可以提高幾個數量級的性能。
決定：這是通過使用多種先進技術進行各種決策過程以達成結果的地方。 這一層由幾個實時交互式數據建模工具組成。 他們能夠查詢，報告和建模數據，同時保留大量的數據。 這些工具包括不同的高級分析，庫內和數據庫內統計分析，高級可視化，以及傳統的組件，如報告，警報，儀表板和查詢。
大數據對于企業應用程序的意義和作用
大數據在許多企業應用程序中的確扮演著相當重要的角色，這就是為什么大型企業花費數百萬美元的原因。讓我們看看這些企業通過實施大數據技術獲益的幾種情況。
1.結合各種傳統企業數據對大數據進行分析和提煉，帶給企業更深入透徹的洞察力。它可以帶來更高的生產力，更大的創新和更強的競爭地位。
2.大數據在醫療服務中扮演更重要的角色。它通過使用家庭內的監測設備來幫助管理患者的慢性病或其他長期病癥，所述監測設備測量生命體征并檢查患者的進展以改善他們的健康并減少醫院入院和就診到醫生診所。
3.制造公司還在其產品中部署傳感器來遠程收集數據，例如通用汽車的OnStar或雷諾的R-Link。這有助于提供通信，導航和安全服務。他們還透露了使用模式，失敗率等產品改進機會，可以進一步降低組裝和開發成本。
4.使用智能手機和其他GPS設備的驚人增長為廣告商提供了一個機會，當他們靠近商店，餐館或咖啡店時，他們可以瞄準他們的消費者。零售商更了解他們產品的狂熱買家。通過電子商務網站使用各種社交媒體和網絡日志文件，可以幫助他們獲得有關未購買產品的信息，以及為什么他們不愿意購買產品。這可以導致更有效的以客戶為中心的微型營銷活動，并提高供應鏈效率，從而實現更準確的需求計劃。
5.如果沒有大數據，Facebook，Instagram，Twitter和LinkedIn等社交媒體網站將不會存在。他們向不同用戶提供的個性化體驗只能通過存儲和使用關于該用戶或成員的所有可用數據來提供。
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