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大数据2024,加拿大的新机遇!

大数据是什么?

大数据是指在21世纪,企业数据迅速膨胀的现象,以及由此带来的一系列挑战,例如全面地收集、存储、管理和分析企业所拥有或使用的数据。大数据的来源可能非常多样,包括员工、客户、合作伙伴、机器、日志、数据库、安全摄像头、移动设备、社交媒体等。

什么是大数据技术?

大数据技术是指用来处理大数据并从中提取价值的各种解决方案、系统和工具。这些技术特别能在处理极大规模数据时,进行数据的转换、摄取、整合和准备,确保数据可供分析和其他企业系统使用。

大数据的特点有哪些?

大数据通常具备以下几个特点:庞大的数据量、快速的数据更新、多样的数据类型和不一定可靠的数据真实性。这些特点统称为大数据的“四V”。

  • 容量:大数据的量级巨大,从TB到PB甚至ZB都有,而且还在持续增长,要精确计算其总量几乎是不可能的。
  • 速度:现代数据更新迅速,尤其是来自物联网等的流数据,这使得数据变化的速度更快。大数据技术可以有效应对这种持续流动的数据分析挑战。
  • 多样性:大数据涵盖所有类型的数据,无论是在何种环境下产生。这包括有明确格式的数据,比如信用卡交易和客户信息,也包括格式不固定的数据,比如电邮、视频、音频、图片和社交媒体内容。
  • 真实性:只有数据可靠,才能发挥其价值。大数据技术需要确保可以验证源源不断、格式各异的大量数据的质量和可靠性。

现在,许多组织还增加了一个第五个V:价值。正确管理和共享大数据,可以帮助员工更好地解读和分析数据,做出更准确的决策。

大数据面临的常见挑战有哪些?

  • 持续变化:随着数据量不断增加和实时数据源变得普遍,大数据的管理变得越来越有挑战性。你的系统必须能在处理大规模和大容量数据时,保持高效率。
  • 竞争优势:随着越来越多的公司看到并利用大数据带来的商业价值,那些跟不上的公司将处于不利地位。
  • 更新速度:大数据技术和服务的发展非常快,IT组织需要时刻关注新的技术、趋势和机会。
  • 维护质量:大数据的普及需要向更多用户提供数据,确保数据的信任度和合规使用非常关键。通过在数据处理流程中嵌入治理措施,可以保证数据的质量,确保隐私合规,增强对数据决策的信任。
  • 数据质量:高质量的大数据能确保信息的相关性、及时性和可信度。

大数据的主要好处是什么?

大数据让公司能够分析更广泛的数据集,从而更全面地了解客户偏好、行为模式和趋势。利用大数据的公司可以:

  • 提高业务效率和灵活性,缩短分析时间,加速决策过程;
  • 通过提供更广泛的数据访问,增加分析师和业务用户的生产力,并允许他们更快地分析数据,分享见解;
  • 通过实施KPI,帮助业务和IT部门更好地协同工作;
  • 提供洞察力,改善客户体验,增强客户保持率和市场营销的准确性;
  • 提供实时信息,支持机器学习和AI项目,如威胁分析,帮助公司更快识别和缓解风险。

如何使用大数据?

在当今数据驱动的商业环境中,能否快速从大数据中获得深入洞察,直接关系到业务的成功。业务用户需要深入了解客户和产品,优化定价,增加收入,降低成本。数据科学家需要更多数据来开发精确的预测模型,以协助业务用户进行预测和趋势分析。

要发挥大数据的全部潜力,你需要一个能同时满足两个需求的企业架构:

  • 在实验室环境中准备好大数据,以便分析师可以有效地进行实验和测试;
  • 在生产环境中准备好大数据,以便将其用于具体的项目和产品。

利用一套统一且智能的数据平台,可以满足这些需求,该平台支持快速且可扩展的大数据处理,自助服务和自动化,以及协作的数据治理。基础设施应支持多云和本地部署,并能够持续集成、交付和部署,优化开发和运维流程,满足对深入洞察的需求。

你还需要准备好处理流数据——这是大数据的重要组成部分。到2025年,全球数据量预计将达到175ZB,其中近30%将是实时数据。预计到那时,数十亿的物联网设备将生成超过90ZB的数据。

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