今天的 EB 級大數(shù)據(jù)為捕捉推動(dòng)創(chuàng)新的洞察提供了無數(shù)機(jī)會。從更準(zhǔn)確地預(yù)測到提高運(yùn)營效率和更好的客戶體驗(yàn)，大數(shù)據(jù)和復(fù)雜的分析使用推動(dòng)了可以改變我們世界的進(jìn)步——改善生活、治愈疾病、保護(hù)弱勢群體和節(jié)約資源，甚至更多其他的。

無論是做哪一樣，重要的是要了解大數(shù)據(jù)的工作原理，最大化的發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值。在企業(yè)讓大數(shù)據(jù)進(jìn)行服務(wù)之前，應(yīng)該考慮數(shù)據(jù)如何在眾多位置、來源、系統(tǒng)、所有者和用戶之間流動(dòng)。管理這些包括傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的“大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”有五個(gè)關(guān)鍵步驟：制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略；分析數(shù)據(jù)；識別大數(shù)據(jù)源；做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策；訪問、管理和存儲數(shù)據(jù)。

制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

在較高的層面上，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略是一項(xiàng)計(jì)劃，旨在幫助您監(jiān)督和改進(jìn)您在組織內(nèi)外獲取、存儲、管理、共享和使用數(shù)據(jù)的方式。大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略為海量數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)成功奠定了基礎(chǔ)。在制定戰(zhàn)略時(shí)，重要的是要考慮現(xiàn)有及未來的業(yè)務(wù)目標(biāo)技術(shù)計(jì)劃。這需要像對待任何其他有價(jià)值的業(yè)務(wù)資產(chǎn)一樣對待大數(shù)據(jù)，而不僅僅是應(yīng)用程序的副產(chǎn)品。

了解大數(shù)據(jù)的來源

• 設(shè)備數(shù)據(jù)來自物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 和其他連接設(shè)備，這些設(shè)備從可穿戴設(shè)備、智能汽車、醫(yī)療設(shè)備、工業(yè)設(shè)備等流入 IT 系統(tǒng)。您可以在大數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)對其進(jìn)行分析，決定保留或不保留哪些數(shù)據(jù)，以及哪些需要進(jìn)一步分析。 如，某軍工廠設(shè)備數(shù)據(jù)采集及應(yīng)用。
• 社交媒體數(shù)據(jù)源自 Facebook、YouTube、Instagram 等上的互動(dòng)。這包括以圖像、視頻、語音、文本和聲音形式存在的大量大數(shù)據(jù)——對營銷、銷售和支持功能非常有用。這些數(shù)據(jù)通常采用非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式，因此對消費(fèi)和分析提出了獨(dú)特的挑戰(zhàn)。如：互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用。
• 公開可用的數(shù)據(jù)來自大量開放數(shù)據(jù)源，例如美國政府的 data.gov、CIA World Factbook 或歐盟開放數(shù)據(jù)門戶。如：最全的中國開放數(shù)據(jù)(Open Data)及政府公開數(shù)據(jù)平臺匯總匯集了大量開放數(shù)據(jù)。
• 其他大數(shù)據(jù)可能來自數(shù)據(jù)湖、云數(shù)據(jù)源、供應(yīng)商和客戶。

訪問、管理和存儲大數(shù)據(jù)

現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)提供了快速訪問大量和類型的大數(shù)據(jù)所需的速度、大量和靈活性。除了可靠的訪問之外，公司還需要集成數(shù)據(jù)、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、提供數(shù)據(jù)治理和存儲以及為分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的方法。一些數(shù)據(jù)可能存儲在本地的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫中——但也有靈活、低成本的選擇，通過云解決方案、數(shù)據(jù)湖和 Hadoop 存儲和處理大數(shù)據(jù)。

分析大數(shù)據(jù)

一種是借助網(wǎng)格計(jì)算或內(nèi)存分析等高性能技術(shù)，組織可以選擇使用所有大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。另一種方法是在分析數(shù)據(jù)之前預(yù)先確定哪些數(shù)據(jù)是相關(guān)的。無論哪種方式，大數(shù)據(jù)分析都是公司從數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值和洞察力的方式。大數(shù)據(jù)越來越多地為當(dāng)今的高級分析工作提供支持，例如人工智能。但是選擇正確的數(shù)據(jù)采集方式，從而使你的數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)!

做出智能的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策

管理良好、可信的數(shù)據(jù)可以得到可信的分析和可信的決策。為了保持競爭力，企業(yè)需要抓住大數(shù)據(jù)的全部價(jià)值并以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式運(yùn)營——根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的證據(jù)而非直覺做出決策。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的好處是顯而易見的。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的組織表現(xiàn)更好，在運(yùn)營上更具可預(yù)測性，并且利潤更高。

最重要的工作——數(shù)據(jù)采集

盡管您已經(jīng)了解了數(shù)據(jù)工作原理，但是第一步數(shù)據(jù)需要采集存儲以及復(fù)雜的數(shù)據(jù)管理和先進(jìn)的分析技術(shù)。Dyson 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)適用于多源數(shù)據(jù)采集，可以定制化開發(fā)并私有化部署的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。系統(tǒng)提供從數(shù)據(jù)采集，爬蟲撰寫，任務(wù)調(diào)度，數(shù)據(jù)清洗合并到數(shù)據(jù)存儲一站式服務(wù)，讓政府和企業(yè)能夠快速獲取海量的目標(biāo)數(shù)據(jù)。

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