大数据有大难度 分析项目知易行难
TT中国 12年06月25日 15:29 【转载】 作者：TechTarget中国 责任编辑：王振
导读：“大数据”已经成为商业智能(BI)、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。越来越多的企业开始关注BI和分析供应商，希望可以解决大数据环境中的业务问题。
“大数据”已经成为商业智能(BI)、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一，当然也是最热门的流行语之一。越来越多的企业开始关注BI和分析供应商，希望可以解决大数据环境中的业务问题。不幸的是，要在大数据中获得可见性是说起来容易做起来难。而且，随着供应商不断攻破大数据分析项目的各种难题，投放到市场的产品种类越来越繁多，企业要想选择最能满足他们需求的一款产品也相当不易。
那么，到底什么才是真正的大数据呢?最近，IT电子杂志eWeek的一篇报道对大数据做了如下定义(其中部分参考了Gartner公司对这一提法的定义)：“大数据指结构化与非结构化数据跨网络传输到处理器和存储设备的数量、种类和速度，以及这些数据转化为企业业务建议的过程。”
这样说来大数据就等于数据管理和数据分析，漏掉了关于大数据所面临的业务挑战中很重要的一个方面——复杂度。例如，大数据部署经常涉及到各方面信息，包括来自社交媒体网络、电子邮件、传感器、Web活动日志以及其它数据源的信息等，这些数据很可能与传统的数据仓库系统不兼容。
在许多情况下，所有分离的数据都需要整合，以便在更广泛的层面上产生影响。这可能对业务规则、表连接和大数据分析系统的其它组件关系重大。在考虑存储和查询管理的时候，大数据由于其复杂度，与传统数据完全不同;正因为如此，分析数据库和数据分析软件供应商不得不加快脚步帮助公司处理大数据问题。
理解大数据是评估技术需求和实施大数据分析规划的第一步，然后根据日益庞大和多样化的数据集，理解市场、理解企业在实现商业价值与发挥竞争优势中所遇到的阻碍因素。
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