云上数据分析系列(一)伊克罗德带您认识数据、明确数据挑战!

2022-04-27 10:00

今天的文章中我们将会一起探讨

数据的基本概念和未来趋势

并明确了构建数据分析解决方案时会面临的诸多挑战。

#01   认识数据


现如今的互联网世界,每天产出最多,也最不可或缺的东西,就是数据了。我们需要对数据先有个定义:通常来说,数据是以数字格式捕获的信息,我们希望通过相应的处理,将数据转变为见解,并产生商业价值。

可以说,数据是一种有价值的工具。

据统计,全球数据存量在2018年为33ZB,预计到2025年将会增长至175ZB以上,数据正在以前所未见的速度增长,我们预估每5年,数据存量将会增长10倍以上。当我们开发数据平台时,我们通常会希望它至少能够满足15年的数据需求,这就需要数据平台有1000倍的扩展能力

全球权威调研机构 Aberdeen Group 的研究发现,率先利用数据创造商业价值的企业,在收入上能够显著领先同行!

率先利用数据创造商业价值的企业,能够实现:

实现企业智能化信息管理,减少企业的管理成本,降低管理人员获取信息的负担与成本。

最关键的和最直接的收益是能够带来业务转型、创新的机会。

通过人工智能对数据进行分析、理解,得到更加科学合理的经营模式,企业决策者更能基于此进行精准施策,领导企业始终做行业发展的排头兵,在同行竞争中占得先机。


#02   了解数据分析


我们试想一个场景:如果您每天收到邮件后随手把它们放在门口的桌子上,时间长了自然堆积如山。如果您一直不打开查看,您会错过一些信息。 假设有一家大公司。公司在数据存储上花费了数百万美元,就像桌子上的邮件一样,它只会堆积如山;而且如果从未对它进行过分析,那么这家公司将一无所获。

不做数据分析当然不是因为不愿意,有时候是因为分析成本太高,或者是技术性太强。大数据需要对海量数据进行分布式数据挖掘,必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

生成数据的方式有很多种。最大的问题是将所有这些数据存储在何处以及如何使用它来创造价值或者带来竞争优势。我们对诸多数据分析解决方案中的挑战进行归纳,最终确定为五个关键挑战:

容量、速度、多样性、真实性和价值。

**Volume

容量


**指的是一个解决方案必须处理的数据量。解决方案必须高效地完成这一任务,并能够在足够多的服务器上分配负载,才能处理下一个 V。

**是数据进入和流经解决方案的速度。现在许多企业都大量使用实时流数据。解决方案必须能够快速提取并处理这些数据。

**Velocity

速度

**Variety

多样性


**从多种不同的来源,提取不同类型的数据,可能会为数据分析带来各种不同的挑战。聪明的公司会构建能够处理结构化、半结构化和完全非结构化数据类型的解决方案。

**指的是数据的可信度。要想拥有可信赖的数据,必须知道数据的来源,使用数据监管链保证数据未遭篡改。收集数据并不难,难的是确保数据的准确性和一致性。

**Veracity

真实性

**Value

价值


**数据分析的关键之处就是从数据中获取价值。数据报表和 BI 可以显示关键业务决策,还会突出可以改进业务的领域。能够更轻松地查找和传达关键业务运营的详细信息。

整个数据的生命周期,将会经历收集、存储、处理、分析、获取见解这五个阶段。每个阶段都面临不同的挑战,对数据分析解决方案提出了不同的需求。很多客户也希望能够将整个数据处理流程实现自动化以减轻人力成本和时间成本的压力。

要想实现数据分析流程的自动化,必须构建数据分析管道,需要结合多种开源或商用软件,那就带来更多的挑战!

有一些客户可能会使用不同厂商的数仓方案来应对不同的场景,但这些厂商之间没有接口,没法将数据做统一的分析。

企业内部需要使用数据的人正在日益增加,企业需要在保证数据隐私和数据安全性的前提下,提供对数据的民主化访问权限,同时实施数据治理,防止数据管理不当导致的数据安全事件

伊克罗德在进行数据分析市场调研时,发现客户遇到的技术痛点主要集中在人员技能缺乏和数据安全性担忧上,我们提供完整的相关服务,包含数据分析领域的技术知识、专业技能、安全合规、隐私保护等。


想了解伊克罗德会使用什么样的服务,

如何构建安全高效的数据分析解决方案,

敬请期待下一篇推送文章!


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