大數據可為企業(yè)”開源節(jié)流”

　　隨著互聯網以及移動互聯網，社交網絡的快速發(fā)展，各種非結構化數據隨之出現了爆炸性的增長勢頭。這些數據對于企業(yè)來說，一方面意味著潛在的無限商機，而另一方面也造成了由于數據收集，分析以及保存帶來的技術，資金等各方面的壓力。

　　大數據可為企業(yè)”開源節(jié)流”

　　大數據并不是一個新興起的概念，可以從廣義和狹義兩個方面來看待這個概念。首先，從廣義層面來講，大數據是通過數據驅動業(yè)務發(fā)展的理念。而狹義的角度則是說，所謂的大數據和處理能力的強弱只是相對的。在過去，衡量數據大小用到的單位可能僅僅只是GB或者MB。但現在云計算時代，可能只有TB甚至PB級數據才算大數據。

　　英特爾大數據產品高級顧問黎超先生表示，廣義的大數據對于企業(yè)來講實際上就是“開源節(jié)流”。一方面是如何用數據去為企業(yè)創(chuàng)建新的業(yè)務模式，從而獲得更多的收入。另一方面則是如何實現企業(yè)內部更科學的運營流程以便節(jié)約成本和投入。

　　對于包括金融行業(yè)在內的服務行業(yè)來說，現在最普遍的大數據價值杠桿就是如何做好客戶的精細化管理以及有針對性的服務。舉例來說，孕婦在懷孕的過程中會需要很多專屬服務，這其實就是很好的商機。但對于企業(yè)來說，如何發(fā)現孕婦以及如何快速有效的為其提供有針對性的服務是最為關鍵的。一方面要避免電話營銷那種可能會涉及隱私的方式，另一方面還要抓住時效性，否則就有可能面臨對手的競爭而喪失該數據帶來的商業(yè)機會。這實際上就是前述的“開源”。

　　另外一個就是”節(jié)流“，對于金融行業(yè)的企業(yè)來講，每年都要在IT上面做大量的投資。但其實際的資源利用率往往不高，或者只是在特定周期內出現工作峰值，這樣就造成了資產的閑置和浪費。實際上通過大數據的有效分析，可以大幅度提升設備的利用率，從而避免這種情況的發(fā)生。

　　以英特爾為例，英特爾的數據存儲量非常龐大，而數據中心的功能之一就是通過收集日志去調控空調的供電量，使之達到最佳的能效管理?；蛘咭宰罴训姆绞脚袛噘Y源的利用情況，主動發(fā)現設備損壞的潛在因素，從而避免被動應對來達到節(jié)約資源的目的。這些實際上就是大數據為企業(yè)“節(jié)流”。

　　持有成本上升為大數據平臺建設帶來挑戰(zhàn)

　　大數據之所以會出現爆炸式的增長，一方面是隨著互聯網，移動互聯網以及社交網絡的快速發(fā)展，數據獲取途徑不斷豐富且獲取成本持續(xù)降低。另一方面，數據作為一種資產，其價值已經被企業(yè)廣泛認同。

　　黎超先生表示，過去受限于過高的持有成本以及較低的價值轉換率，數據往往經過初次分析后就被拋棄。但有些被拋棄數據在日后往往有可能在其他方面產生價值，在這種情況下，企業(yè)便開始注重對原始數據積累和長期保存，而這也造成了數據的爆發(fā)性增長。

　　但這樣的增長帶來的是數據持有成本的上升。傳統的小型機，中高端存儲或者一體機的存儲解決方案只能保證TB級的數據存儲，而其動輒數千萬的成本支出也只有類似于銀行或者金融證券等企業(yè)才能夠承受。但隨著大數據時代的到來，現在TB級的數據量已經司空見慣，如果繼續(xù)應用傳統方案則會造成成本支出的迅速增長，即便是金融行業(yè)也難堪重負。

　　在這種情況下就必須要做到大數據的持有成本可控，尤其是低價值密度數據的成本可控。比如銀行或者證券所交易數據就屬于低價值密度數據。單獨存在并無實際意義，必須通過積累才能得出有價值的分析結果。這就要求企業(yè)在滿足分析前提條件下盡量降低硬件成本的投入。

　　除了硬件以外，解決方案中的軟件成本近年來也在不斷上升。解決方案供應商不斷的要求用戶增加在軟件方面的投入。在這方面，開源作為一種商業(yè)化的結合是一種降低軟件成本的有效途徑。

　　云計算可有效提升數據平臺資源利用率

　　隨著數據量的爆炸性增長，由此帶來的擴容壓力也在不斷挑戰(zhàn)著企業(yè)數據平臺本身的彈性。在這種情況下，大數據和云計算之間便產生了契合點。

　　黎超先生表示，所謂的平臺彈性實際上是指企業(yè)即便能夠預測自身數據存儲量的增長趨勢，也不可能一次性將擴容成本投入到位，因為這樣會造成巨大的固定資產損失，而云計算本質的概念其實就是需要彈性的計算資源來滿足企業(yè)的應用，滿足企業(yè)的數據處理需要。

　　以云計算當中的虛擬化為例，傳統的服務器只能做一個應用或者說支持一個客戶端，而虛擬化可以把一臺服務器上大的系統拆成若干個邏輯上的小系統，從而支持多個應用或者多個客戶端，這樣將極大的提升服務器的資源利用率。

來源：賽迪網

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