数据助力：TechTarget网站发布企业大数据综合指南（连载一）

1月24日悉，大数据技术的发展为企业提供了丰富的信息宝库。以前，商业智能（BI）和分析应用程序主要使用存储在关系数据库和数据仓库中的结构化数据，例如交易和财务记录。许多不符合关系模型的潜在有价值的数据都没有被使用。

大数据环境可用于处理、管理和分析许多不同类型的数据。现在可供组织使用的数据包括客户数据库和电子邮件、互联网点击流记录、日志文件、图像、社交网络帖子、传感器数据、医疗信息等。

然而，即使是许多蓝筹公司要大限度地发挥大数据环境的商业潜力也面临体挑战。根据2021年1月发布的一份年度调查报告，只有39.3%的受访者表示他们的组织将数据作为业务资产进行管理，只有24%的人表示他们已经创建了一个数据驱动的组织。

为帮助大大小小的公司从系统数据中获得更多价值，这份面向企业的大数据综合指南介绍了大数据的优势、相关挑战以及有效使用大数据的最佳实践等内容，具体内容如下：

（1）大数据对企业的重要性

在开发大数据平台和工具之前，许多组织只能将一小部分数据用于运营和分析应用程序。其余数据通常成为所谓的暗数据，这些数据虽然会被处理和存储，不会被进一步使用。有效的大数据管理流程使企业能够更好地利用其数据资产。

有效管理数据扩展了公司可以运行的数据分析类型和可以获得的商业价值。大数据为机器学习、预测分析、数据挖掘、流分析、文本挖掘以及其他数据科学和高级分析学科创造了更多机会。通过这些学科，大数据分析应用程序可以帮助企业更好地了解客户、识别运营问题、检测欺诈交易和管理供应链等。

如果做得好，则能够实现更有效的营销和广告活动、改进业务流程、增加收入、降低成本和强大战略规划，这些都可以带来更好的财务结果和竞争优势。此外，大数据有助于在医疗诊断和治疗、科学研究和智慧城市倡议、执法和其他政府项目方面取得突破。

（2）大数据有哪些类型？

大数据类型广泛。虽然大数据系统一般不用于交易处理，但它们通常存储交易信息、客户记录、财务信息、股票市场数据和其他形式的结构化数据，用于超出通常由传统数据支持的基本商业智能和报告应用程序的分析。

然而，真正区分大数据环境的是它们对不适合关系数据库的非结构化和半结构化数据的支持。非结构化数据，通常被称为原始数据，是指没有固定组织原则、未经过滤的信息，包括网页日志、文本文档、XML、JSON、图像、视频和音频文件。多达80%的企业数据是非结构化的。非结构化数据的大小需要可扩展的分析才能产生见解。在非结构化数据中，无用数据量大于价值。提取隐藏在此类文件中的价值需要强大的技能和工具。半结构化数据的示例包括来自网络、网站、服务器和移动应用程序的活动日志，以及来自物联网设备和工业设备的数据。（未完待续 瑞莉 供稿）

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