前言：為了準確描述中國大數據市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展趨勢，解析大數據發(fā)展的各階段對IT技術(shù)的需求，2013年6月，中橋國際調研咨詢(xún)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)中橋）對中國480家最終用戶(hù)的IT管理者和專(zhuān)業(yè)人員，就大數據市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展趨勢展開(kāi)了調查。之后中橋首席分析師王叢，將結合其在歐美數據中心領(lǐng)域十幾年的市場(chǎng)調研積累，對中國大數據市場(chǎng)趨勢的調查數據進(jìn)行解析，以詮釋中國大數據市場(chǎng)和技術(shù)趨勢。同時(shí)，會(huì )通過(guò)在線(xiàn)講座（ www.webinars-china.com ），和中國讀者解讀中國大數據市場(chǎng)趨勢，以及大數據對IT技術(shù)、IT架構、IT管理以及IT格局的影響。中橋結合對中國大數據市場(chǎng)的的調研數據和分析，將分成四個(gè)系列對“中國大數據價(jià)值和趨勢”進(jìn)行解讀。在系列1里，中橋將主要就大數據分析未來(lái)24個(gè)月以及企業(yè)的大數據分析重點(diǎn)投入進(jìn)行解析。
大數據分析未來(lái)24個(gè)月市場(chǎng)趨勢
我們在大數據的調研中了解到，中國各型企業(yè)正在逐步意識到大數據的業(yè)務(wù)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，并且鑒于數據量的迅猛增長(cháng)和大數據分析所帶來(lái)的巨大價(jià)值，在未來(lái)24個(gè)月內，不論是企業(yè)級（78.1%）還是中小企業(yè)用戶(hù)（71.8%），都將會(huì )在大數據分析上進(jìn)行投入，通過(guò)部署新的數據分析方案來(lái)提高大數據創(chuàng )造價(jià)值的效率。這其中，考慮未來(lái)12-24個(gè)月在新的數據分析方案上進(jìn)行投入的中小企業(yè)用戶(hù)比例甚至高于企業(yè)級用戶(hù)，鑒于中小企業(yè)在中國市場(chǎng)的龐大數量，可以想見(jiàn)這將對大數據分析形成一股極大的推動(dòng)力。
大數據分析的演進(jìn)過(guò)程
我們再從大數據分析的不同階段來(lái)看，大數據是一個(gè)演進(jìn)過(guò)程。傳統商業(yè)智能通過(guò)增加數據類(lèi)型和數據來(lái)源、提高分析速度，應對越來(lái)越多的數據子集，逐步演進(jìn)為大數據數據分析。大數據通過(guò)IT創(chuàng )造價(jià)值的兩個(gè)主要維度是數據分析頻率、數據來(lái)源和種類(lèi)，主要分為三個(gè)階段。
第一階段：批量分析：數據主要以來(lái)自企業(yè)內部結構化數據（如生產(chǎn)、管理數等據）為主。目的是通過(guò)數據分析降低生產(chǎn)開(kāi)支，提高資金周轉和物流效率，提高業(yè)務(wù)智能決策能力。這一階段用戶(hù)主要IT投資重點(diǎn)是如何提高數據分析頻率，以及增加大數據分析數據種類(lèi)，為逐步向大數據分析架構演進(jìn)做好IT架構和資源，大數據分析流程準備。
第二階段：近實(shí)時(shí)分析：數據分析類(lèi)型從傳統的結構化數據逐步演進(jìn)為結構化，非結構化（音視頻、社群等）和半結構化數據（包括系統日志、客戶(hù)信息）。除了降低生產(chǎn)開(kāi)支，提高決策效率的同時(shí)，通過(guò)大數據分析提升利潤和銷(xiāo)售增長(cháng)，以及提升優(yōu)質(zhì)客源獲取和持有效率成為主要目的。數據分析子集數量相對批量分析更大。近實(shí)時(shí)分析對從分析準備、處理到呈現的時(shí)效性更強，提高了對數據處理能力和分析速度的要求。
第三階段：實(shí)時(shí)分析：數據來(lái)源和種類(lèi)更加豐富，不僅限于企業(yè)內部的生產(chǎn)數據、用戶(hù)數據和社群網(wǎng)站，還會(huì )納入來(lái)自于第三方數據（競爭實(shí)時(shí)監控，目標用戶(hù)群體采購行為監控等）。主要目的是可以通過(guò)實(shí)時(shí)分析，通過(guò)前瞻性，實(shí)現業(yè)務(wù)突破創(chuàng )新。通過(guò)系統驅動(dòng)實(shí)時(shí)“行動(dòng)”，提升企業(yè)在全球市場(chǎng)核心競爭力，優(yōu)化企業(yè)優(yōu)質(zhì)資源持有率。此外，實(shí)時(shí)分析對于數據分析和根據分析結構觸發(fā)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)決策（價(jià)格、庫存、打包服務(wù)）速度要求更為苛刻。不僅給計算、網(wǎng)絡(luò )提出更高要求，也大大提高了對數據存儲容量、性能和動(dòng)態(tài)資源配置能力要求。
不同規模企業(yè)的數據分析投入重點(diǎn)
再從大數據分析環(huán)節來(lái)看，整個(gè)分析過(guò)程從數據采集管理，到數據分析呈現主要包括以下四大環(huán)節：
- 數據采集管理：將企業(yè)內部數據有效采集管理。逐步形成從數據采集階段的數據分類(lèi)管理規范化和標準化。
- ETL：大數據分析的準備工作，從不同的應用實(shí)現數據的抽取、清理、轉換、加載。
- 分析：根據業(yè)務(wù)需求進(jìn)行批量，近實(shí)時(shí)或實(shí)時(shí)分析。
- 呈現：將大數據的分析結果呈現，以支撐智能的戰略決策和業(yè)務(wù)決策，或者自動(dòng)化根據實(shí)時(shí)數據分析觸發(fā)商業(yè)行為，加大業(yè)務(wù)對市場(chǎng)的反應效率和利潤的捕捉能力。
那么就上述4個(gè)環(huán)節，不同規模的企業(yè)側重點(diǎn)又將如何呢？中橋的調研結果顯示，未來(lái)12個(gè)月，企業(yè)級用戶(hù)的大數據相關(guān)IT投入重點(diǎn)放在數據分析ETL（抽取，遷移，加載）和商業(yè)智能（BI），占比均為50%；中小企業(yè)的IT投入重點(diǎn)則在數據倉庫（50.5%）和ETL（抽取，遷移，加載）（41.6%）。這也與不同企業(yè)所處的數據分析階段有關(guān)。
具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)級用戶(hù)正從大數據分析第一階段，向第二階段演進(jìn)，更側重于如何通過(guò)大數據分析和商業(yè)智能（BI）最大限度地提高用戶(hù)使用體驗，降低優(yōu)質(zhì)客戶(hù)流失。中小企業(yè)側重于如何通過(guò)商業(yè)智能提高生產(chǎn)效率，利潤和發(fā)展空間;如何通過(guò)對用戶(hù)采購行為分析，判斷潛在業(yè)務(wù)發(fā)展空間，通過(guò)業(yè)務(wù)創(chuàng )新，實(shí)現以“小”搏“大”、以“速度”搏“規模”的目的。
目前中國市場(chǎng)大數據分析集中在如何完善商業(yè)智能效率
此外，中橋還對中國市場(chǎng)大數據分析的IT投入進(jìn)行了調研，結果顯示，未來(lái)24個(gè)月，企業(yè)的IT投入大多數都將圍繞數據的商業(yè)智能（BI）展開(kāi)。未來(lái)12個(gè)月，31.4%的受訪(fǎng)者選擇整合不同業(yè)務(wù)數據，實(shí)現商業(yè)智能這一方面進(jìn)行IT投入，還有30.1%的受訪(fǎng)者選擇在提高結構化數據（如數據庫）商業(yè)智能效率上進(jìn)行最重要的IT投入。未來(lái)12-24個(gè)月，選擇整合數據以實(shí)現商業(yè)智能的比例為22.9%；選擇提高結構化數據（如數據庫）商業(yè)智能效率的比例為22.4%。這表明數據的商業(yè)智能和商業(yè)效率是大數據時(shí)代企業(yè)的焦點(diǎn)，也直接影響到企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展和數據的價(jià)值挖掘。
大數據分析對企業(yè)的IT資源也存在一定的需求，包括分析方式、計算節點(diǎn)、存儲技術(shù)、IT架構 ，中橋將在系列2里進(jìn)行詳解。
