如何提升企业大数据分析应用利用率?

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2019-09-10 11:08:39

  在大数据时代,数据分析的应用已经成为企业最关心的话题之一。此外,数据分析也是企业最现实的需求。许多企业开始启动大数据分析项目,但现在越来越多的企业存储信息,即使不是PB级,至少也有TB数量级……


  大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现,现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一,当然也是最热门的流行语之一。此外,企业已经看到了将大数据与云计算绑定所带来的好处。云计算提供可扩展性,使得其成为大数据分析的实践之车。


  对于企业而言,大数据不仅是个热门话题,更是真切的需求所在。许多企业开始着手于大数据分析项目,但是现在,越来越多的企业存储的信息量就算不是PB级,起码也有TB量级。这些企业可能希望每天能分析几次关键数据,甚至是实现实时分析;而传统BI流程对历史数据进行分析的频率是以周或月为单位的。


  此外,越来越多复杂查询的处理带来了各种不同的数据集,其中有可能包含来自企业资源计划(ERP)系统和客户关系管理(CRM)系统交易数据、社交媒介和地理空间数据,还有内部文档和其它格式信息等等。


  要进行大数据分析,选择合适的技术是规划的第一部分,企业选择了数据库软件、分析工具以及相关的技术架构后,才可以进行下一步并开发一个真正成功的大数据平台。技术供应商处理这些需求的方式是多种多样的。许多数据库和数据仓库供应商都在关注及时处理大量复杂数据的能力。


  内存分析工具可能对分析处理速度的提升有所帮助,因为它能减少磁盘数据转换的需求;而数据虚拟化软件和其它实时数据集成技术可对运行中不同数据源的信息进行收集。对于垂直市场而言,现成的分析应用程序都是专门为其定制的,因为诸如电信、金融服务和网络游戏这些行业都必须进行大数据处理分析。当公司管理人员和业务经理需要查看大数据分析查询结果时,数据可视化工具可以简化其流程。


  如何提升企业大数据分析应用利用率?中琛魔方大数据表示在制定实施计划和选择大数据的基础设施之前,企业还需要考虑一些问题,比如数据的及时性,因为并非所有数据库都支持实时数据可用性。各种数据源需要与数据相关性和业务规则复杂性相关联,以便全面了解企业绩效、销售机会、客户行为、风险因素和其他业务指标。

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