摘要：“大數(shù)據(jù)”這一術(shù)語(yǔ)跟隨著茂丘西奧的足跡：以其不可阻擋之勢(shì)橫掃了企業(yè)分析和商業(yè)智能（BI）領(lǐng)域，通常還伴隨著其瑯瑯上口的“三V”口號(hào)（數(shù)量，速度和種類）。大數(shù)據(jù)及其一同帶來(lái)的新技術(shù)和新的商業(yè)模式已經(jīng)開(kāi)始以許多專家認(rèn)為是罕見(jiàn)的方式被企業(yè)所接受。

兩個(gè)角色定義大數(shù)據(jù)
　　
　　關(guān)于大數(shù)據(jù)的早期討論集中于數(shù)據(jù)管理問(wèn)題方面。傳統(tǒng)的流動(dòng)數(shù)據(jù)到企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（EDW）的方法很難跟上需求。一些分析專家認(rèn)為大數(shù)據(jù)將最終導(dǎo)致EDW的消亡，但這次峰會(huì)的與會(huì)者傾向于采用更保守的前景。技術(shù)可以更好地解決一些大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)：解析關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，像Hadoop這樣的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，流處理系統(tǒng)，將被整合在一起為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工作，根據(jù)懷特介紹。“人們想在更長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)，但他們沒(méi)有能力做到這一點(diǎn)。”他說(shuō)。“大數(shù)據(jù)的最大的用例之一是數(shù)據(jù)中心。”
　　
　　在這種情況下，企業(yè)要獲得約10年的詳細(xì)數(shù)據(jù)，將企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與用于存儲(chǔ)最新的數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，而第二個(gè)平臺(tái)，例如Hadoop，可以用相當(dāng)較低的成本存儲(chǔ)較舊的數(shù)據(jù)，根據(jù)懷特介紹。
　　
　　盡管關(guān)于大數(shù)據(jù)的討論，有時(shí)無(wú)法超越數(shù)據(jù)管理的范疇，懷特說(shuō)。大數(shù)據(jù)不是完全由數(shù)據(jù)是如何管理來(lái)定義的；其還涉及到企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的見(jiàn)解。”這是我們應(yīng)該解決的分析問(wèn)題，而不僅僅只是管理問(wèn)題。”他說(shuō)。”是你如何處理大數(shù)據(jù)的問(wèn)題。”
　　
　　分析是至關(guān)重要的，弗萊曼同意這一觀點(diǎn)。大數(shù)據(jù)也同樣影響著企業(yè)如何進(jìn)行分析工作。例如，當(dāng)一家企業(yè)擁有大量信息或數(shù)據(jù)流時(shí)，移動(dòng)數(shù)據(jù)從一個(gè)地方到另一個(gè)地方便不是一個(gè)有效的模型，她說(shuō)。我們的裝配信息的方式實(shí)際上在當(dāng)我們研究數(shù)據(jù)時(shí)就已經(jīng)改變了很多。她補(bǔ)充說(shuō)。
　　
　　業(yè)務(wù)分析師（那些知道需要考察大數(shù)據(jù)哪些問(wèn)題以及如何看待這些問(wèn)題的人）在處理數(shù)據(jù)時(shí)，將需要發(fā)揮更加突出的作用。這是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的問(wèn)題往往是業(yè)務(wù)問(wèn)題，而不是結(jié)構(gòu)或數(shù)據(jù)的管理風(fēng)格的問(wèn)題，弗萊曼說(shuō)。企業(yè)也需要相關(guān)的算法應(yīng)用程序，以幫助篩選數(shù)據(jù)，區(qū)分哪些數(shù)據(jù)是相關(guān)的，哪些是無(wú)用的。這些應(yīng)用程序?qū)⒆兊帽瓤梢暬ぞ吒鼮橹匾环Q為大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵，成為了懷特和弗萊曼在此次峰會(huì)上演示的重點(diǎn)。利用科技能夠處理更大，更快，更多不同類型的數(shù)據(jù)，在密集和復(fù)雜的環(huán)境中，有可能變得很難想像，她說(shuō)。
　　
　　“當(dāng)您要做出相關(guān)的決定時(shí)，你必須要運(yùn)用算法分析表面有關(guān)的數(shù)據(jù)，最重要的有趣的信息。”弗萊曼說(shuō)。當(dāng)我們?cè)诜治鰝鞲衅鲾?shù)據(jù)或社會(huì)數(shù)據(jù)資料時(shí)，我覺(jué)得有很多的信息相當(dāng)無(wú)趣，甚至沒(méi)有價(jià)值。但是重要的是要關(guān)注其調(diào)查結(jié)果的模式。
　　
　　數(shù)據(jù)管理+分析
　　
　　耦合，數(shù)據(jù)管理和分析可以幫助企業(yè)走向新的方向，根據(jù)弗萊曼和懷特介紹。因?yàn)樗麄兘Y(jié)合了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)與新的數(shù)據(jù)源，提出了新問(wèn)題，他們將分析教給新用戶，幫助他們發(fā)現(xiàn)新的機(jī)遇。這就是我們要給予在硅谷的很多初創(chuàng)公司的建議，如果他們不具備分析大數(shù)據(jù)的能力，就不會(huì)有生意。”弗萊曼以一家加州山景城的一家SST公司為例。
　　
　　這家小企業(yè)成立于1995年，專注于槍聲探測(cè)技術(shù)，其技術(shù)已部署到美國(guó)警察部門(mén)和政府機(jī)構(gòu)。從本質(zhì)上講，SST旗下產(chǎn)品是一種數(shù)據(jù)服務(wù)，取決于其實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)的能力，進(jìn)而識(shí)別槍聲和發(fā)出適當(dāng)?shù)木瘓?bào)，弗萊曼解釋。
　　
　　但是濫用或過(guò)度使用大數(shù)據(jù)這一術(shù)語(yǔ)，已成為本次行業(yè)峰會(huì)與會(huì)者們所達(dá)成的一個(gè)關(guān)鍵性的共識(shí)。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵并不在于它是新的東西；相反，這只是企業(yè)業(yè)務(wù)的延伸。大數(shù)據(jù)是一種進(jìn)化，專家說(shuō)。

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