数据爆发式增长对企业意味着什么节能

据IDC统计,全球数字信息在未来几年将呈现惊人增长,预计到2020年总量将增长44倍。

国金证券发布的一份关于海量数据的报告也指出,物联、云计算、移动互联、车联、、平板电脑、PC,以及遍布还对用户体验、黏性增强等有了极大的提升地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载方式。对海量数据价值的挖掘趋势迎来了一个前所未有的数据为王时代。

企业一直将数据视为重要资产,在信息化的发展进程中,企业向来通过数据库、商业智能工具,对数据进行整理、分析和优化,从而为企业的决策提供依据。

那么,这一跳跃式数据爆发式增长对于企业的数据处理意味着什么?

1. 技术瓶颈:海量数据收集、海量数据存储、海量数据多维分析等一系列的问题,即使最热门最被业内人士看好的Hadoop技术能否撑得住?

2. 资源投入:海量数据处理伴随着相应的硬件、软件需求的增长,技术人员的投入上对企业势必成为新的负担。

3. 价值金矿:海量数据中的非结构化数据蕴含着的价值金上世纪80年代初矿,能够帮助企业从未所触及的角度和维度为企业提供商业决策和辅助。

另外,海量数据价值挖掘层面上看,传统的思维是数据量加大是一定要考虑OLAP的,一般的报表可能5、6个小时出来结果,而基于Cube的查询可能只需要几分钟,因此从一般意义上认为处理海量数据的利器是OLAP多维分析,即建立数据仓库,建立多维数据集,基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

然而目前OLAP存在的最大问题是:业务灵活多变,必然导致业务模型随之经常发生变化,而业务维度和度量一旦发生变化,技术人员需要把整个Cube重新定义并重新生存,业务人员只能在此Cube上进行多维分析,这样就限制了业务人员快速改变问题分析的角度,从而使所谓的BI系统称为死板的日常报表系统。

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