楼主: pipihappy8888

【大话IT】大数据2.0再掀狂潮 堪比Windows变革,你准备好了吗?

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秀才
日期:2016-03-24 09:20:52秀才
日期:2015-12-14 14:47:54秀才
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日期:2015-11-11 10:22:49秀才
日期:2015-11-11 10:07:14秀才
日期:2015-11-11 09:58:34
41#
发表于 2015-7-27 16:18 | 只看该作者
pipihappy8888 发表于 2015-7-27 10:46
你们企业的数据量大么?

我们的数据量也就是电信级别,达不到互联网级别.

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42#
发表于 2015-7-29 14:39 | 只看该作者
1.在您们眼中,数据1.0时代与数据2.0时代有啥区别?在企业工作或者生活中是否真实感触到了数据2.0时代的到来?

最近人类发现“地球2.0”,一度引发狂潮,宇宙中会有我们的同类吗?我很想说,大数据2.0时代也真实存在我们的生活和工作中。

说起大数据1.0与大数据2.0的区别,就在于对数据的处理与挖掘是对内还是对外。

大数据的1.0是对商业智能的扩充,它是由一个企业自身的业务需求产生了大量的数据,我们通过深入的挖掘,能够进一步发掘数据价值,再产生新的数据,就形成了一个闭环。

大数据2.0时代,我们认为是迈进了大数据的门口,它所强调的并不是一类数据上纵深的关系,而是强调我企业用自己的数据去解决企业外部的问题,或者反过来利用外部的数据解决企业内部的问题。

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43#
发表于 2015-7-29 14:40 | 只看该作者
2.很多人把大数据比喻成海洋,而金子就隐藏在矿脉里,一旦挖不出来,再多的数据也仅仅是一种积累,您是否认同这种观点?您所在的企业是否也遇到过类似的困局?您所熟知的“挖矿”的工具有哪些呢?

我们认同,我们企业有类似的困局,随着数据量越来越大,我们期待企业领导者主动采取行动去利用这些数据,而非被动去接受这些数据。我们属于传统交通领域,运营出租车业务,我们期望通过收集每日的乘坐出租车业务来判断哪些时段哪些地区乘坐客流属于高峰期。

所以我们需要对乘坐出租车人群进行分析,目前知道市面上的挖矿工具是一些BI工具。

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44#
发表于 2015-7-29 14:40 | 只看该作者
3.数据1.0时代的经典存储、操作系统及软件是否会在数据2.0时代被慢慢淘汰掉?数据2.0时代对软硬件会催生出哪些新的需求?

我觉得这是一个循序渐进的过程,数据2.0时代显然缺少的不是数据,存储和计算方式会由小型机迈入分布式系统阶段,操作系统向IaaS、PaaS精华,软件向SaaS进化。

对大数据行业来说,要推动大数据由飘在空中的概念转向落在实地的应用,需要将采集、多样的大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实,形成循环、全流程、可视化的数据系统,将以往庞杂、无序、非结构化的数据转化成海量、有序、结构化的数据,以不断挖掘出有价值的数据,将之转化为能应用的、有价值的数据。

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45#
发表于 2015-7-29 14:40 | 只看该作者
4.在大数据2.0时代,企业会面临着哪些机遇与挑战?什么样的软件工具或者系统将成为企业处理海量数据的救世主?数据采集、存储、处理与优化一体化的大数据系统?还是可视化、个性化的系统?

大数据2.0时代,企业关注更多的是如何将数据变废为宝,可能像个性化推荐系统、营销系统、大数据分析系统将会成为大家所期盼的救世主。对于企业来讲,我们很期望有这么一个一体化的大数据系统,能够有效简化数据采集、存储与处理优化流程,当然如果在可视化与个性化做到极致,也更好不过了。

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46#
发表于 2015-7-29 14:40 | 只看该作者
5.在数据2.0时代,存储和计算方式转向了分布式进化,操作系统向IAAS、PAAS进化,软件也向SAAS进化,有人觉得由此可能催生出新的大数据管理系统的变革,其意义将不亚于当年DOS向WINDOWS系统进化的革命性成果。是否产生的影响真会如此?对此您怎么看?

云计算已经发展的如火如荼了,IaaS提供的是用户直接访问底层计算资源、存储资源和网络资源的能力;PaaS提供的是软件业务运行的环境;SaaS是将软件以服务的形式通过网络传递到客户端。

在IaaS层面上,操作系统要支持虚拟化技术,大幅度提高服务器、存储空间的利用率。同时,像很多操作系统要考虑PaaS层的软件的兼容性和支撑,最典型的比如AIX能否跑在X86上,当然Power上已经支持了Linux,这就是一个很好革命。未来,如果操作系统能够支持、兼容各种虚拟化技术、PaaS层的数据库、中间件,SaaS层的CRM、邮件系统等,这种革命的意义确实不亚于DOS向Windows系统进化的意义。

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秀才
日期:2015-07-29 14:57:42
47#
发表于 2015-7-29 14:45 | 只看该作者
大数据犹如一座巨大的矿山,蕴含着巨大的商业价值,虽然我们早就意识到了这一点,但苦于方法和工具的缺乏,很多企业只能眼睁睁的看着宝贵的数据资源从手中流逝、在磁盘中沉寂、甚至被丢弃。

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Jeep
日期:2013-09-04 19:17:57Jeep
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发表于 2015-7-29 14:54 | 只看该作者

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Jeep
日期:2013-09-04 19:17:57Jeep
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发表于 2015-7-29 14:55 | 只看该作者
需要送章的节奏

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复活蛋
日期:2016-12-27 15:58:01天蝎座
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日期:2016-03-07 16:01:07紫水晶
日期:2016-03-07 16:01:07
50#
发表于 2015-7-29 14:56 | 只看该作者
1.在您们眼中,数据1.0时代与数据2.0时代有啥区别?在企业工作或者生活中是否真实感触到了数据2.0时代的到来?
  数据1.0时代,大部分或者说绝大部分的数据都是关系型数据,即结构化数据,大多使用关系型数据库进行存取。其主要的特点是 封闭,延时;仅在企业内部按需共享。
  数据2.0时代,大部分数据都是非结构化数据,虽然目前的大型关系型数据库(如ORACLE,DB2,TERADATA等)都支持非结构化数据的存取,但性能受到较大的影响。
  当然,在数据2.0时代,关系型数据依然存在,并且在相当多的行业或企业中,依然是数据的主体。其主要的特点是 开放,实时;按服务需求提供数据。
  
  可能现在大多数的大型企业都涉及到了一些大数据的研究,速度快的企业,可能实现了一些大数据的应用。
  就目前,我所在的金融行业,大数据的应用确实存在,但其数据的主要来源还是关系型数据,非结构化数据处理较少。主要是针对公司内部的数据进行分析,挖掘。
  从事这部分工作的人员占比也不是很大,对公司的整体价值还没有得到充分的体现。



2.很多人把大数据比喻成海洋,而金子就隐藏在矿脉里,一旦挖不出来,再多的数据也仅仅是一种积累,您是否认同这种观点?您所在的企业是否也遇到过类似的困局?您所熟知的“挖矿”的工具有哪些呢?
  在 大数据的4V特点中:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),其中,最重要的应该是 Value(价值)。不仅仅是针对于大数据,就公司内部各业务系统所产生的数据,
  以及企业的EDW存储的意义,都是在于发掘数据的价值,更好的支撑业务的规划。
  
  现在大多数的企业中,都会基于数据进行报表的分析、模型分析、实时推荐 等一些数据类的应用,这一些都是为了发现数据的价值。
  但是,目前,我们能从数据中发现的价值还是有限的,因为数据链可能并不是特别完整。这方面,阿里可能做得比较好,从渠道、客户、交易、银行支付、社交等一连串的数据都拥有,就可以更好的利用
  这些数据为每一个客户画出一幅金融肖像图。
  
  当前,针对于数据分析的工具,可能比较多,诸如R语言、SAS工具等 工具都能较好的完成数据的分析。
  
  
  
3.数据1.0时代的经典存储、操作系统及软件是否会在数据2.0时代被慢慢淘汰掉?数据2.0时代对软硬件会催生出哪些新的需求?
  在数据1.0时代,数据存在一个封闭的特点,即企业内部按需共享,在那个时代,由于技术发展的一些约束,所使用的操作系统大都是AIX,HP-UNIX,有些小中型企业,也会采用WINDOWS操作系统。
  所使用的存储大多是EMC,或者其它的磁盘阵列设备等,所使用的数据存取软件大多是关系型的数据库(如ORACLE,DB2,SQLSERVER,TERADATA等),可能有些技术较强的公司,
  也会采用MYSQL等。
  这些设备及软件,在数据2.0时代,应该依然存在,且不会被淘汰掉。这些硬件与软件的搭配,已经被事实证明,是稳定的,高效的。而在数据2.0时代所发展起来的设备及软件,更多是针对于当前
  数据特点所设计的。未必就能适合或满足1.0的要求。
  
  数据2.0时代,分布式与集群的需求,将比1.0时代更旺盛。X86平台的应用也将更广泛。开源的数据库会更多的被企业采用,尤其是支持NOSQL的数据库将越来越多的被企业所使用,我们前期都还在
  对MongoDB数据库进行测试。
  
  
  
4.在大数据2.0时代,企业会面临着哪些机遇与挑战?什么样的软件工具或者系统将成为企业处理海量数据的救世主?数据采集、存储、处理与优化一体化的大数据系统?还是可视化、个性化的系统?
  在大数据2.0时代,企业的机遇与挑战是并存的,谁能从数据的海洋中,获取到高价值的信息更多,将在市场上占据制高点,从而获取更多的经济利益。
  由于各家企业所储备的技术力量不一样,投入到数据分析中的人力资源也不一定充足,因此企业中,大部分的人员,还是针对企业内部的数据进行一些分析与挖掘,能获得的价值数据就是有限的客户行
  为分析数据。对于外界的数据,可能涉及的还较少,或者根本就没有涉及。比如,客户是否利用支付宝平台在进行理财,客户是否在其它银行在借贷关系 等。
  
  海量数据主要包含两个主要的含义:一是数据量确实较大,二是数据类型丰富,包括结构化数据,也包含大量的非结构化数据(如图片,影音等)。就这个特点来看,当下较流行的关系型或面向对象的
  关系型数据库均不能高效的满足需求。可能在处理海量数据时,结构化数据与非结构化数据会分开在不同的数据库平台上进行处理,最后合并在一处进行分析。
  结构化数据,大多是由企业内部产生的,可能还是会在关系型数据库平台上进行存储,分析。
  非结构化数据,大多是由客户在企业外部产生的,但又有利于对客户进行行为分析的数据,这类数据可能需要借助HADOOP平台,利用NOSQL数据库进行处理,
  然后,借助R语言或SAS工具,对所需数据进行分析、挖掘。得到能支撑企业决策的依据数据。
  
  就我们公司的大数据研究及实施来看,一体化的大数据系统可能不太现实,因为各企业都有各自的需求与特点,就算是一体化的系统,可能也需要进行客户化。 我们目前采用的是各厂商供应一部分,
  属于组装系统。
  
  
5.在数据2.0时代,存储和计算方式转向了分布式进化,操作系统向IAAS、PAAS进化,软件也向SAAS进化,有人觉得由此可能催生出新的大数据管理系统的变革,其意义将不亚于当年DOS向WINDOWS系统进化的革命性成果。是否产生的影响真会如此?对此您怎么看?
  DOS到WINDOWS的改变,是彻底的改变了全社会的生活方式,数据电子化。开启了信息化时代。我记得当年用DOS操作系统时,干什么都得敲命令,搞得很专业一样,其实又没有干多少事情。
  到了WINDOWS操作系统上,做什么都显得不那么专业,但确干了很多事情。
  
  虽然,大数据时代来临了,但他的影响,应该不及WINDOWS取代DOS。

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以上仅个人观点

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