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      Solution解決方案

      大數據應用及其解決方案

      在“大數據”(Bigdata)時代,通過互聯網、社交網絡、物聯網,人們能夠及時全面地獲得大信息。同時,信息自身存在形式的變化與演進,也使得作為信息載體的數據以遠超人們想象的速度迅速膨脹。

      云時代的到來使得數據創造的主體由企業逐漸轉向個體,而個體所產生的絕大部分數據為圖片、文檔、視頻等非結構化數據。信息化技術的普及使得企業更多的辦公流程通過網絡得以實現,由此產生的數據也以非結構化數據為主。預計到2012年,非結構化數據將達到互聯網整個數據量的75%以上。用于提取智慧的“大數據”,往往是這些非結構化數據。傳統的數據倉庫系統、BI、鏈路挖掘等應用對數據處理的時間要求往往以小時或天為單位。但“大數據”應用突出強調數據處理的實時性。在線個性化推薦、股票交易處理、實時路況信息等數據處理時間要求在分鐘甚至秒級。

      全球技術研究和咨詢公司Gartner將“大數據”技術列入2012年對眾多公司和組織機構具有戰略意義的十大技術與趨勢之一,而其他領域的研究,如云計算、下一代分析、內存計算等也都與“大數據”的研究相輔相成。Gartner在其新興技術成熟度曲線中將“大數據”技術視為轉型技術,這意味著“大數據”技術將在未來3—5年內進入主流。

      而“大數據”的多樣性決定了數據采集來源的復雜性,從智能傳感器到社交網絡數據,從聲音圖片到在線交易數據,可能性是無窮無盡的。選擇正確的數據來源并進行交叉分析可以為企業創造最顯著的利益。隨著數據源的爆發式增長,數據的多樣性成為“大數據”應用亟待解決的問題。例如如何實時地及通過各種數據庫管理系統來安全地訪問數據,如何通過優化存儲策略,評估當前的數據存儲技術并改進、加強數據存儲能力,最大限度地利用現有的存儲投資。從某種意義上說,數據將成為企業的核心資產。

      “大數據”不僅是一場技術變革,更是一場商業模式變革。在“大數據”概念提出之前,盡管互聯網為傳統企業提供了一個新的銷售渠道,但總體來看,二者平行發展,鮮有交集。我們可以看到,無論是Google通過分析用戶個人信息,根據用戶偏好提供精準廣告,還是Facebook將用戶的線下社會關系遷移在線上,構造一個半真實的實名帝國,但這些商業和消費模式仍不能脫離互聯網,傳統企業仍無法嫁接到互聯網中。同時,傳統企業通過傳統的用戶分析工具卻很難獲得大范圍用戶的真實需求。

      企業從大規模制造過渡到大規模定制,必須掌握用戶的需求特點。在互聯網時代,這些需求特征往往是在用戶不經意的行為中透露出來的。通過對信息進行關聯、參照、聚類、分類等方法分析,才能得到答案。

      “大數據”在互聯網與傳統企業間建立一個交集。它推動互聯網企業融合進傳統企業的供應鏈,并在傳統企業種下互聯網基因。傳統企業與互聯網企業的結合,網民和消費者的融合,必將引發消費模式、制造模式、管理模式的巨大變革。
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