大数据的价值体现.docx

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1、大数据的价值体现一直以来，大数据的瓶颈并不是数据规模巨大导致的存储、运算等问题，而是在前端数据的收集途径，以及对数据进行结构化处理，进而引导后期的商业决策中的模型和算法问题。各个行业都在产生数据，现代社会的数据量正持续地以前所未有的速度增加着。这些不同类型的数据和数据型，极其复杂，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长，数据的类型变得难以计数，包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等。而现在大热的数据分析师正在做的是这样的工作：收集信息，将信息结

2、构化数据化，最后才是我们能看到的大数据带来的神奇力量。但问题是其中对数据进行处理工作量太大了。根据访谈和专家测算，数据分析师的 50%~80% 的时间都花在了处理数据上。在智能手环公司Jawbone负责数据工作的MonicaRogati说：处理数据是整项工作中巨大的部分。但有时我们感到沮丧，因为好像不停地处理数据就是我们做的所有事情。这听起来有点像冰山理论，即我们能看到的大数据只是冰山露出来的一个小角，而我们看不到的地方，如大数据的前期工作，就是海水下是更巨大的部分。但咨询公司麦肯锡曾在2011年的报告中指出：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生

3、产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”是的，存在问题的地方也潜藏着机会。原始数据的格式和来源不可计数，举一个例子，假如一家食品行业的企业需要进行大数据的收集和分析，它能收集的数据包括产量、出货的位置信息、天气报告、零售商每日销售量、社交媒体评论等。而根据这些信息，企业能够洞察出市场的风向和需求的变化，进而制定相应的产品计划。的确，获得的信息越多越有利于企业做出明智的决策。但这个决策是建立在不同的数据集之上的，这些来自各种传感器、文档、网页、数据库的的数据，全部都是不同的格式，它们必须要被转换为统一的格式，这样软件才能理解它

4、们，进行分析。将各类数据进行格式统一是一个严峻的挑战，因为数据和人类语言一样都具有模糊性，有些数据人类知道是什么意思，但电脑却不能识别，因此我们需要人工来一次又一次地重复这个工作。大数据仍然需要大量的人工处理。现在已经有不少的初创公司试图开发相关的技术来减轻这项工作，例如ClearStoryData，一家在帕洛阿尔托的初创公司，它开发的软件能识别不同的数据来源，将它们整合，并将结果用视觉方式呈现，如图表、图形或数据地图。再如Paxata，一家加州的初创公司，专注于数据的自动化——发现、清理、调配数据，通过Paxata处理过的数据能被送入各种分析或可视化软件工具。大数据目

5、前的情况和计算机发展的轨迹有点相似。一种先进的技术，最初往往只被几名精英掌握，但随着时间流逝，通过不断地技术创新和投资，这项技术，或者说工具，会变得越来越好。特别是当其融入到商业领域中后，这项工具就能得到广泛应用，成为社会中的主流。所以我们现在是历史的见证者，看着大数据如何一步步完善，我们都需要掌握或选择一个最佳的分析方法，以更好地挖掘出大数据的价值。