大数据挖掘技术在企业创新中的应用
大数据挖掘技术在企业创新中的应用
2016-06-22 15:07:39 来源：36大数据
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2016-06-22 15:07:39 来源：36大数据
摘要：随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内。
关键词：
大数据
2、大数据技术的背景、概念和意义
2.1大数据的产生背景
大数据热潮诞生的先决条件是计算机存储能力的迅速扩大和成本的一再降低。得益于半导体技术在过去20年里持续快速的发展，今天我们用500元人民币就能轻松买到一块能装得下63万本《红楼梦》的1T 容量的移动硬盘;价值2000元的一块PC硬盘甚至能存储下全世界迄今为止所有的音乐内容。在很多大型互联网公司里，拿一台较好配置的服务器，就可以一举装下美国国家图书馆里所有纸质书的内容——纵观整个人类文明发展史，今天人类拥有了史无前例的海量信息的存储能力，并且这个能力仍然在日新月异的向前发展着。
与此同时，人类创造数据的能力也同样在高速增长。传统社会只有文人墨客、达官显贵才能青史上留下只言片语，而互联网时代里所有人都能轻松成为数据的生产者，例如Facebook上每月被用户分享500亿条新信息，全球的社交网络每天产生1亿张新照片。能够产生和采集数据的方式也越来越多——电脑、手机、电视、汽车……一切都在大踏步的向“智能化”迈进。
我们对数据进行挖掘和处理的能力也遵照着“摩尔定律”在飞速的发展。这些IT技术在数据产生、存储、挖掘、运用方面的逐步成熟，让数据驱动产生价值的门槛越来越低，终于大数据时代的脚步匆匆到来了。
2.2大数据的“4V”要素
大数据(Big Data)概念最早的提出者是麦肯森咨询公司和IBM公司的科学家们。在大数据的定义中，有如下“4V”要素是必须的：Volume, Variety, Velocity, Value，具体含义如下：
图1：大数据的4V要素
Volume：具备超出典型数据库软件收集、存储、管理和分析能力的数据集;
Variety：具备多样性的，结构化、半结构化、非结构化等多种类型的数据形式;
Velocity：具备快速、实时的数据处理能力;
Value：具备从稀疏的数据中挖掘高价值内容的意义。
4V要素之间存在密切的关联关系：Volume是所有工作的基础，构建一个容量足够巨大的数据处理平台才能保证其上的应用;基于Volume进一步有Variety，用于多样化数据的处理;Velocity保证了系统有实时数据处理的能力;最终的Value体现了数据所能发挥的价值，大数据最重要的并非“大”，也并非“数据”本身，而是人们如何认识和使用它，尽最大可能挖掘出其中价值，正所谓吹尽黄沙始见金。
2.3大数据价值和企业信息化
数据价值的最直观应用就是在企业管理里，这个过程和企业信息化的发展往往交织在一起。在1980s年代及以前，企业的各类业务、财务数据都是通过账簿记录，这种方式查阅和统计的效率都很低，可靠性也不高。从1990s年代末开始，金融业、电信业、大型零售等行业企业率先将核心交易数据电子化，2000年以后随着IT技术的进步，越来越多的企业将信息化纳入议程，ERP(Enterprise Resource Planning)、MIS(Management Information System)系统蓬勃发展，设计、制造、进存销等业务管理逐步数据化，这些数据被大家意识到是企业最宝贵的资产，随之而起的统计报表技术也渐渐完善。2010年以后，更多种类的数据，包括客户的浏览数据、反馈数据等在一些企业中也都开始记录并逐步进行个性化建模和分析，数据驱动的CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理开始在精准运营和个性化服务方面崭露头角，基于数据分析的预测技术也逐步开始出现。
图2：数据价值的最直观应用就是在企业管理里
从过去到未来，数据的价值在一点一滴的凸显，注意这个过程是动态变化的，十年以前的大数据在如今看来根本不算很大;而同样的，今天的大数据在若干年后也将不再被认为是大数据。数据容量、速度、多样性、复杂度方面在今天来看无法想象的事情，几年之后都将完全被颠覆;唯一不变的，是对数据的思考和分析的方法，和利用数据来产生附加价值的出发点。
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责编：pingxiaoli
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