为什么大数据对企业如此重要？
发布时间：2018-12-25 09:59:46 来源：推巴网络
当今世界，社交媒体和其他来源的数据爆炸式增长。 企业会仔细收集这些数据，并将其存储起来，以便重复使用。处理如此大量的数据需要专门的工具和技术。 大数据是我们生活中重要的一部分。
目前，登录我们的Facebook帐户，在Instagram上传照片或者在Flipkart，Amazon或Snapdeal上浏览各种产品已经成为我们日常工作的一部分。 当我们在Whatsapp上看不到我们的信息时，我们觉得这一天是不完整的。 技术精明的世界正在被在线社交媒体如FB，WhatsApp，Twitter等所统治。那么，你有没有想过每天由社交媒体或各种企业应用程序生成的数据的百分比和百亿分之几呢？ 根据维基百科，每天有2.5eb的数据被各种在线应用程序所创建。 要管理和处理如此大量的数据变得相当困难。
大数据，顾名思义，是指在各种软件工具的帮助下，难以捕捉、管理或处理的海量数据。大数据需要使用各种技术和技术，比如预测用户行为或其他高级数据分析，以获取它们的有用信息，这可以进一步发挥杠杆作用。根据维基百科，大数据是一个数据集的术语，它是如此之大或复杂的，以至于传统的数据处理应用程序是不够的。 需要对其进行计算获取，组织和分析，以确定某些模式或趋势，以进一步便利处理，更新或管理如此庞大的数据。
大数据的五个V
我们可以借助以下特这来识别大数据：
1. 体积:大数据的特征很大程度上取决于生成和存储数据的数量。
2.多样性:大数据的类型和性质帮助分析人们有效地利用所产生的洞察力。
3.速度:大数据也通过数据生成和处理的速率来确定，以满足各种需求。
4.可变性:我们可以考虑一个数据集，如果它不一致的话，就会成为大数据，从而阻碍了用于处理和管理它的各种进程。
5.准确性:在一些数据中，质量会发生很大的变化，分析这样的场景会成为一项具有挑战性的任务，因为这会导致分析过程中的很多混乱。
与大量数据相关的各种挑战包括：
1.搜索，分享和转移
2.调整数据
3.分析和捕获
4.存储，更新和查询
5.信息隐私
企业如何开始利用大数据?
考虑到当今各种在线企业应用需求的巨大增长，当今时代被称之为企业时代。这一点能说明的事实是，沃尔玛每小时约有100万笔交易。这个统计数据让人深思，各种企业应用程序如何处理和使用如此庞大的非结构化数据。
显然，有效使用数据可能是一项艰巨的任务，特别是随着新数据源数量的增加，对新数据的需求以及对提高处理速度的需求。 因此，为了提高运营效率和加速业务增长，企业需要应对和克服这些挑战。 正在采用各种大数据技术和方法来处理和获取这种非结构化数据集中的正确数据（这些数据是充分和适当的）。
在过去，许多企业都投入巨资开发各种数据仓库。它们可以作为中心数据系统来报告、提取、转换和加载不同的进程，还可以从不同的数据库和其他源(企业内部和外部)获取数据。由于数据的种类、速度和数量都在不断增加，这使得如此昂贵的企业数据仓库超载，造成了巨大的处理负担。
为了摆脱这个瓶颈，组织正在选择不同的开源工具，如Hadoop来卸载数据仓库处理功能。如果Hadoop与各种数据仓库一起使用，Hadoop可以帮助企业降低成本并提高效率。然而，由于Hadoop需要一些特殊的技能来部署，组织已经开始尝试其他的选择。戴尔，英特尔，Cloudera和Syncsort共同开发的解决方案适用于用例驱动的Hadoop参考架构。该技术借助体系结构简化了数据处理，帮助用户优化已经存在的数据仓库。此卸载解决方案使用Cloudera Enterprise软件提供Hadoop环境。 Hadoop的Cloudera Distribution（CDH）提供了Hadoop的所有核心元素，如可扩展存储和分布式计算。它允许用户将Hadoop部署周期缩短到几周，在数小时内开发Hadoop作业，并且变得完全有效率。 CDH还确保高可用性，安全性以及与大量其他工具的集成。
大数据企业模型
让我们对企业正在实现的一般大数据模型进行概述，主要包括以下几个中间系统或过程。
数据源:这些是实现不同大数据技术的数据集。它们可以以非结构化、半结构化或结构化的格式存在。有一些非结构化的数据集，它们是通过图像、音频/视频片段或文本的形式从几个社交媒体应用程序中提取出来的。半结构化数据集由不同的机器生成，需要较少的努力将它们转换成结构化的形式。一些数据集已经在结构化表单中了，比如来自多个在线应用程序或其他主数据的事务信息。
获取：在从多个源获取各种类型的数据集并插入之后，它们可以直接写入实时存储过程，或者可以写成消息到磁盘，数据库事务或文件。 一旦收到这些数据，就有各种各样的选择来保存这些数据。 数据可以写入多个文件系统，也可以写入RDBMS，甚至可以写入各种分布式集群系统，如NoSQL和Hadoop分布式文件系统。
组织：这是组织各种采集的数据集的过程，以便它们以适当的形式进一步分析。在这个阶段，数据的质量和格式通过使用各种技术来快速评估非结构化数据，比如在批处理中运行map-reduce进程（Hadoop）或者在内存中运行map-reduce进程（Spark）。还有其他评估选项可用于实时流数据。这些基本上是广泛的过程，使得开放的摄取，数据仓库，数据库和分析模型成为可能。它们通过管理新的和传统的数据处理环境之间的双向差距来扩展所有类型的数据和域。他们重要的特征之一就是符合四个V的标准 - 一个庞大的数量和速度，多种数据集，而且在我们的分析运作的任何地方，它们也帮助我们找到价值。除此之外，他们还提供各种数据质量服务，帮助维护元数据和跟踪转型沿袭。
分析：数据集转换为有组织形式后，进一步分析。所以大数据的处理输出在从低密度数据转换为高密度数据之后被加载到基础数据层中。除了基础数据层以外，还可以将其加载到各种数据仓库，数据发现实验室（数据存储集，处理引擎及其分析工具集），数据集市或存储库中。由于发现实验室需要快速连接到事件处理，数据存储库和数据仓库，因此数据传输需要像InfiniBand这样的高速网络。这就是从大数据输出到数据仓库进行进一步分析的基本加载结果。
我们可以看到，存储库和数据仓库都提供了原位分析，这表明分析处理可以在源系统中进行，而无需将数据移动到其他分析环境所需的额外步骤。 SQL分析允许在每个数据存储上独立进行各种简单和复杂的分析查询。因此，数据处理或分析越快，系统的性能就起着重要的作用，决策过程就越快。有许多选项，如柱状数据库，内存数据库或闪存，使用它可以提高几个数量级的性能。
决定：这是通过使用多种先进技术进行各种决策过程以达成结果的地方。 这一层由几个实时交互式数据建模工具组成。 他们能够查询，报告和建模数据，同时保留大量的数据。 这些工具包括不同的高级分析，库内和数据库内统计分析，高级可视化，以及传统的组件，如报告，警报，仪表板和查询。
大数据对于企业应用程序的意义和作用
大数据在许多企业应用程序中的确扮演着相当重要的角色，这就是为什么大型企业花费数百万美元的原因。让我们看看这些企业通过实施大数据技术获益的几种情况。
1.结合各种传统企业数据对大数据进行分析和提炼，带给企业更深入透彻的洞察力。它可以带来更高的生产力，更大的创新和更强的竞争地位。
2.大数据在医疗服务中扮演更重要的角色。它通过使用家庭内的监测设备来帮助管理患者的慢性病或其他长期病症，所述监测设备测量生命体征并检查患者的进展以改善他们的健康并减少医院入院和就诊到医生诊所。
3.制造公司还在其产品中部署传感器来远程收集数据，例如通用汽车的OnStar或雷诺的R-Link。这有助于提供通信，导航和安全服务。他们还透露了使用模式，失败率等产品改进机会，可以进一步降低组装和开发成本。
4.使用智能手机和其他GPS设备的惊人增长为广告商提供了一个机会，当他们靠近商店，餐馆或咖啡店时，他们可以瞄准他们的消费者。零售商更了解他们产品的狂热买家。通过电子商务网站使用各种社交媒体和网络日志文件，可以帮助他们获得有关未购买产品的信息，以及为什么他们不愿意购买产品。这可以导致更有效的以客户为中心的微型营销活动，并提高供应链效率，从而实现更准确的需求计划。
5.如果没有大数据，Facebook，Instagram，Twitter和LinkedIn等社交媒体网站将不会存在。他们向不同用户提供的个性化体验只能通过存储和使用关于该用户或成员的所有可用数据来提供。
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