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云大数据

一句话概括的话,大数据是原料,云计算是容器,商业智能是工具。
要详细剖析的话,我们可以将这三个概念两两组合起来看它们之间的关系。
大数据 和 云计算
云计算的进步,是大数据产业扩张的一个重要基础。
我们都知道,有一个概念叫“数据重力”,大致是说,所有待分析的数据都要集中到一个地方,然后才能进行分析。但是,传统的本地数据中心能容纳的数据量始终有限。
云计算的出现打破了这重局限性。云可以把众多数据聚集起来。这样一来,云上的数据集就是最大的,那么当然,云端就成了数据分析最理想的地点。换句话说,要充分利用大数据的「大」,就要靠云技术来实现。
大数据和云计算的发展前景,其实已经很明确了——大数据会往云端迁徙。这是因为,在“云”上产生的数据越来越多地超过了在本地产生的数据。由“数据重力”的概念可知,数据的重心在云端,所以数据整体都会往云端移动。
根据商业智能公司 AtScale 的一项调查,72%的人计划在云端进行大数据工作。这个数字势必越来越大。
举例来说,亚马逊 AWS 云服务就支持了很多公司的云端项目,包括飞利浦的医疗保健部门的云端数码平台(Philips HealthSuite Digital Platform )。这个平台能分析和存储 15PB 的患者数据,拓展性、表现力和可靠性都很高。
所以“云”作为一个海纳百川的数据中心,能激发大数据的真正潜力——提高效率,降低成本,拓展格局。
大数据 和 商业智能
这两者之间的关系就更好解释了。正如之前说的,大数据是原材料,商业智能是工具。实际上,商业智能就是实现大数据价值的一个重要通道。
大数据应用的难点在于量大且复杂,而且非结构性数据占了其中的绝大多数。在数据这行干的人都知道,搞定非结构性数据、清洗数据等等这些工作,都是非常消耗人力物力资源的。
商业智能的主要工作就是帮你搞定数据——快速、及时和有效地清洗、整合、分析以及可视化数据,迅速地将数据转换成图表信息。这样一来,决策人能够很快了解信息作出决策,采取行动,及其高效地实现商业价值。
大数据发展势头越来越猛,所有人都在想办法利用它的价值,而商业智能就是最受欢迎的方式。祭出一张用过数次的图:
我们可以看到,出于对效率、成本和有效性的综合考虑,受访者当中 75% 考虑通过 BI(商业智能)来运用大数据,获取大数据中的有效信息。
至于前景,我们也可以从 AtScale 的调查中发现,商业智能正在成为越来越多人的选择。关于商业智能领域的发展,这个在 Gartner 每年的魔力象限报告中,也都会提到领域内人士对行业发展的看法,我个人认为是比较权威的:2017 商业智能 BI 与分析魔力象限 - 总结以及如何正确地阅读 - 知乎专栏
云计算 和 商业智能
到这里,想必你已经很清楚,云端商业智能一定是未来的发展前景。其中的道理和前面所叙述的一致——数据在云端,分析当然也在云端,那商业智能自然基于云端是最好的。
依靠云计算的云端商业智能,与传统商业智能比起来,就拥有了以下几点优势:
1. 高效。
商业智能分析流程的自动化和高效是毋庸置疑的。传统模式的 BI 可能要花好几个月才能得到的结果,SaaS 云技术的 BI 分析速度增快很多,甚至可以说是实时的。
2. 灵活。
传统的 BI 需要业务人员在开始分析前,与 IT 技术人员事先定好分析结构,在数据做出来之后,想要修改就要再去与 IT 人员商量重做。而云端 BI,只需要业务人员自己在后台进行拖拽操作调整结构,就能马上灵活得到新的数据分析。
3. 可靠。
使用云端 BI 不必操心繁琐的基础设备管理、拓展性能、系统荣誉、平台管控等等,也不用操心软件更新——云 BI 是随时更新的,而且迭代非常快。
4. 安全。
很多人觉得云端不安全,因为数据脱离了自己的物理掌控。实际上,云端比本地更安全——一个中型企业对 BI 安全系统的投资,显然很难跟专门从事这个领域的巨头亚马逊 AWS 相比。所以,将数据存在像 AWS 这样的公司,就跟请了强大的安保团队差不多,比锁在自己不牢靠的抽屉里要安全多了。
5. 低成本。
云 BI 的低成本也是有目共睹的——不需要硬件投入,初期投入也较低。同时,因为迭代快、没有后续升级费用,性价比也比传统 BI 更高。
综上所述,要实现大数据真正的价值,云计算和商业智能缺一不可。而云和商业智能的结合,更是搞定大数据的利器。可以说,这三者的组合会成为未来商业决策的标准模式


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