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2017-12-23 00:15 出处:PConline原创 作者:Wesley 责任编辑:zhangxiaomeng

  【PConline 产业观察】移动互联网以及云计算技术的快速发展和推动,使得现在企业用户当中所产生的数据量猛增,并且使得数据类型也开始变得丰富,数据来源呈现多样化的趋势,尤其是随着国家对于互联网+以及中国制造2025等战略规划的提出和部署,使得国内现在很多企业都开启了数字化转型的步伐。

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  对于企业来说,如何利用海量数据去推动自身业务的发展,让大数据的概念变得更加落地,是越来越多的企业开始考虑的问题,的确,随着大数据技术在众多行业当中的广泛应用,像精准营销、金融风控、供应链管理等很多领域相较以前都发生了很大的改变。

  数据资产管理成为大数据价值体现

  所谓的数据资产管理就是对提供数据以及信息资产一端实行规范的控制和管理方式,具体步骤包含了开发、执行和监督相关数据的计划、政策和方案等具体实施过程,从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理面向数据的全生命周期,其核心思路是将数据对象以资产的标准和要求进行管理。

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  在整个数据资产的管理能力当中,数据管理层为大数据从采集到应用提供辅助支撑,由早期以元数据和数据模型为核心的数据治理向数据安全管理、数据生命周期等能力拓展。随着数据源日益丰富,数据采集逐渐成为大数据能力框架中的单独层次,通过数据资产管理平台,企业既能够获得离线和实时的内部数据,还可以取得互联网公共数据和第三方数据。

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  数据仓库层基于传统数据仓库技术,提供数据集市的构建、公共数据的汇总等能力;数据整合层则需要依赖数据资产管理所提供的大数据技术,实现离线数据整合与实时数据整合。数据服务层重点解决数据本身的问题,包括提供数据查询接口、数据交换和数据共享等能力。

  通用型大数据产品的发展

  对于当前的大数据市场来说大致存在着两种类型的产品品类,一种叫做通用型,另一种叫做定制型。通用型大数据产品要求对数据需求具备抽象能力,提供普适性的处理和分析功能,典型产品如数据资产管理、数据挖掘、数据分析、数据可视化等。通用型产品的使用门槛相对比较低,能够以较低的成本获得大量的用户群体,通过规模效应实现数据产品本身的增值。

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  随着大数据产品与诸多应用场景相结合,大数据应用的爆发催生了定制化的大数据需求。定制化产品是基于用户的最终需求,如行业特性、业务流程、数据情况等,制定的符合用户实际情况的解决方案。定制化大数据产品因为更加贴合用户自身的特点,能够给用户带来更高的效益,有利于后续的升级和扩展。

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  根据权威研究机构的调查数据表明,去年一年,大数据软件市场的规模达到了72.6亿元,同比增长了47.7%,大数据服务市场规模41.5亿元,同比增长51.1%。软件市场占比高于服务市场的原因是用户更习惯于软件许可授权的付费模式。企业逐渐认同数据作为无形资产存在的价值,并意识到大数据对企业发展的重要性。

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  面对互联网金融的冲击,金融机构积极采用大数据分析来进行客户管理、营销管理、风险管理以及内部的运营优化;移动流量的激增对电信运营商实时的数据处理能力、网络优化能力等提出更高要求,其大数据应用主要集中在流量运营、精准营销等领域。

  大数据服务的发展道路

  伴随着企业内部业务区隔的划分与数据量的高速膨胀,海量分散的数据加大了数据资产利用和管理的难度,企业外部业务所产生的数据与内部核心数据不能够很好的融合。异构化的数据体系使得数据治理成为数据资产的基础环节。

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  大数据时代数据资产的安全问题变得越来越重要,数据泄露不仅会造成数据资产的流失,更可能威胁到公司的生存。大数据技术的发展导致传统以防御为核心的安全策略无法应对时代变化,信息安全显然是现阶段数据资产管理当中的重要课题。同时,大数据的应用给隐私保护带来了更大的困难。在保留原始特征的基础上改变数值的数据脱敏技术,既可以保护敏感数据免于未经授权的访问,又能够允许企业进行相关的数据处理和分析,正在成为数据资产管理中的一项核心内容。

  数据可视化发展

  从某种程度上来讲,数据可视化能够大大降低大数据的入门门槛,从而使得大数据更加走向平民化,让海量数据通过一些专业的算法和数据分析,在数据之间建立起联系,从而帮助企业在业务发展角度进行助力和推动。随着大数据产业发展的不断深入,企业对大数据的需求已经不再停留于对历史数据的处理和分析,越来越多的企业开始实时动态处理数据。大数据的可视化也会顺应这一发展趋势。[返回频道首页]

 
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