大数据分析 ：利用向外扩展技术深入挖掘商业价值

现在最大的问题在于，专用型大数据分析工具到底能否在已经具备商务分析基础设施的企业当中确切起效。很多企业已经制定了数据仓储策略，而新型大数据解决方案则公然对其业已部署的传统机制发起挑衅。与此同时，向新型数据分析基础设施转移意味着我们将面临大量设计与实施方面的挑战，其中包括数据整合、数据安保、数据治理、数据可视化以及解决数据复杂性等等。

商务智能不断膨胀

传统商务智能的设计思路在于对结构化数据加以分析，从而提取出具备实用性的结论性信息。然而由于相关数据集往往太过陈旧或者规模有限，因此分析得出的结论也经常存在局限性。此外，结构化数据仅仅是企业掌握的业务数据中的一小部分。不少分析人士估计，结构化数据在企业整体数据总量中的占比恐怕只有5%左右。

大数据技术的兴起让商务智能迎来了一系列关键性发展趋势，相关方案包括以下几种能力：

• ·同时利用结构化与非结构化数据，并将数据汇聚成单一的信息逻辑集、进而加以可视化处理。

• 在分析时引导结构变化，因此能够通过对结构化或者非结构化物理数据的底层结构进行去耦来实现灵活性。

• 利用现有或者近实时数据，允许关键性应用程序、业务流程以及相关人员查看到每分钟进行更新的当前数据。

• 在云环境下访问来自外部的数据源，因此能够让商务智能分析工具获取到企业之外的数据、进而实现数据分析流程的强化或者改进。

• 甚至政府机构也着手提供按需数据，正如世界各地不断涌现的数据供应商根据需求为企业用户提供关键性商务智能服务支持一样。

• 将数据分析与业务流程及应用程序加以绑定，从而允许三者以无需人为干预的自动化方式实现问题处理。

大数据分析能够通过将规模庞大且在复杂程度、格式以及时间线方面有所不同的数据整合成单一的结构化输出结果，从而实现更出色的分析效果。大数据分析机制可以把文本、语音、流数据以及非结构化数据分析结合成统一结构，进而帮助企业通过动态分析模式从相关信息中获取到不同角度的审视结论。这些模式能够获取一切适用于分析机制的数据形式，其中包括多维、单维、面向对象以及实时流程等等。

请大家记住，最为通行的趋势在于最大程度汇聚结构化与非结构化数据。其中非结构化数据可能来自多种数据源类型，包括：

• 网络页面

• 视频与音频文件

• 文档

• 来自设备或者其它数据库的流数据

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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