大數據引領我們走向數據智能時代

1、大數據引領我們走向數據智能化時代BigData專題報告易歡歡 yihhgjzq MSN： SAC執(zhí)業(yè)編號：2 主要內容什么是大數據？海量非結構化數據本身+處理方法大數據為什么重要？決定了企業(yè)是否有未來和業(yè)務可延伸范圍國外處于什么樣的一個情況？萬馬奔騰，搶占大數據高地大數據由哪些方面組成？技術、改造、數據提供商、展現方式大數據在中國的機遇？投資重點、規(guī)模巨大、長期大數據專題可能的演進路徑相關投資標的什么是大數據？ 海量數據本身+處理方法指數型增長的海量數據所有研究都表明，未來數年數據量會呈現指數增長。根據麥肯錫全球研究院（MGI）估計，全球企業(yè)2010年在硬盤上存儲了超過7EB（1EB等于10億

2、GB）的新數據，而消費者在PC和筆記本等設備上存儲了超過6EB新數據。1EB數據相當于美國國會圖書館中存儲的數據的4000多倍。事實上，我們如今產生如此多的數據，以至于根本不可能全部存儲下來。例如，醫(yī)療衛(wèi)生提供商會處理掉他們所產生的90%的數據（比如手術過程中產生的幾乎所有實時視頻圖像）。存儲、分類、統(tǒng)計、建模、預測的技術手段能夠在不同的數據類型中，進行交叉分析的技術，是大數據的核心技術之一。語義分析技術、圖文轉換技術、模式識別技術、地理信息技術等等，都在大數據分析時獲得應用。大數據為什么重要？決定企業(yè)是否有未來、業(yè)務可延伸范圍更高一層數據層面整合企業(yè)內外部挖掘內心需求經過大數據改造的IT不再

3、是一個冷冰冰的系統(tǒng)，而變成了推動業(yè)務發(fā)展，挖掘客戶內心需求的真正推動劑；大數據將催生更多的應用領域需求。產生新的用戶量、給用戶產生行為指紋用戶在線的每一次點擊，每一次評論，每一個視頻點播，就是大數據的典型來源?；ヂ摼W企業(yè)之所以取得令人矚目的成績，其核心的本質就是包括用戶網絡操作的大數據，進行記錄和分析，形成用戶“行為指紋”，從而洞悉用戶的潛在的、真實的需求，形成預判。這是傳統(tǒng)企業(yè)花費重金都難以企及的夢想。所有傳統(tǒng)的產品公司都只能淪為這種新型用戶平臺級公司的附庸。國外什么情況？萬馬奔騰，搶占大數據高地衍生于亞馬遜、Google等互聯網公司前瞻來看，隨著互聯網對網民的理解，網民對網絡的反作用，互聯

4、網將變得越來越智能。它在滿足你需求的同時，也在創(chuàng)造新的需求。前者的代表是Google，后者的典型則是Facebook。谷歌的盈利在于所有的軟件應用都是在線的。用戶在免費使用這些產品的同時，把個人的行為、喜好等信息也免費的送給了Google。因此Google的產品線越豐富，他對用戶的理解就越深入，他的廣告就越精準。廣告的價值就越高。這是正向的循環(huán)，谷歌好用的、免費得軟件產品，換取對用戶的理解；通過精準的廣告，找到生財之道。顛覆了微軟賣軟件拷貝賺錢的模式。成為互聯網的巨擘?；ヂ摼W越來越智能Google精確掌握用戶行為、獲取需求IBMOracleEMCMicrosoft角力大數據 EMCEMC的大數

5、據解決方案專注于使組織更有效地使用他們從不同來源產生的數據，包括網絡上，網頁上，消費者，監(jiān)控系統(tǒng)和傳感器。EMC的數據計算產品事業(yè)部正在開發(fā)分析工具以解決大數據現象。EMC的大數據解決方案包括40多個產品。2010年7月收購數據庫軟件供應商Greenplum，花費3億美元2009年七月收購數據復制解決方案提供商Data Domain，花費24億美元不一定和大數據完全相關，EMC從2009年起收購了Archer Technologies, SourceLabs, FastScale Technology, Configuresoft, and Varonis Systems。IBMIBM的策略是

6、提供一個全面的方法來解決前所未有的信息爆炸提出的挑戰(zhàn)，因為信息量無論在流量、種類、速度還是活力上都是爆炸式增長IBM一直致力于擴大對包括數據倉庫中的大數據、信息流和結構化數據的分析在過去四年中，IBM已經投入超過120億美元進行了23項相關并購，其中包括：2010年9月收購數據庫分析供應商Netezza公司，花費17億美元2010年10月收購網絡分析軟件供應商Coremetrics2009年10月收購數據分析和統(tǒng)計軟件提供商SPSS, 花費12億美元2009年1月收購業(yè)務規(guī)則管理軟件供應商ILOG, 花費3億4千萬美元2007年花費20億美元收購商務智能軟件供應商Cognos微軟微軟提供了高性

7、能計算能力，并在2005年靠Windows Compute Cluster服務器進入相關市場最近，微軟的HPC部門開發(fā)了該公司的Dryad并行處理技術社區(qū)技術預覽(CTP),第一步是向Windows HPC Server的用戶提供處理大數據工具甲骨文甲骨文大數據提供的數據庫和數據庫軟件主要用于配合Sun的硬件，特別是它的最高端服務2009年7月收購專注于數據復制和實時數據集成解決方案的私人企業(yè)GoldenGate Software國外已經開始投資應用美國國務院采用大數據技術開發(fā)新的美國護照系統(tǒng)。IBM宣布投資1億美元用于大數據研究；美國IT公司開始意識到大數據技術能夠為公司創(chuàng)造價值；大數據公司

8、引入汽車行業(yè)高管人員擴展營銷業(yè)務；大數據組成？技術改造數據提供商展現方式新玩家和新模式正在出現基于SQL語言: 面對OLAP的傳統(tǒng)行和列不基于SQL或map-reduce的: 由谷歌率先發(fā)起數據流: 基于運行商數據直接生成任意圖形新平臺技術數據入口/匯聚數據平臺分析不同范圍的服務前提：傳統(tǒng)交付模式-單片或基于設備的解決方案云: 能夠充分利用物理設施的彈性，以實現處理快速增長數據的能力“數據庫將演變成一個虛擬的，基于云計算，超級可擴展的分布式平臺?！? Forrester analyst Jim Kobielus新的傳輸方案大數據的各部分組成大數據技術：圖像、音頻、視頻、非結構化、社交關系數據處

9、理技術商；現有IT系統(tǒng)改造商：大數據咨詢公司、集成商、ERP、商務智能、客戶關系管理系統(tǒng)；終端提供商向數據提供商演進：對現有客戶數據的深度把握、建立客戶之間的社交和聯系；展現方式：大型控制中心、移動終端在多樣性、體量、速度三大特征的指引下，大數據將有新型的展現方式：大型控制中心和移動終端，實現數據的實時處理和快速決策。大數據在中國的機遇？投資重點規(guī)模巨大長期云計算、物聯網從政績工程變成實用工程國內各地制定云計算“十二五”規(guī)劃云計算、物聯網園區(qū)中國各地制定或公布了云計算、物聯網等產業(yè)規(guī)劃；這些工程的初始著眼點在房地產，政績工程居多，大數據作為核心內容端，使得政績工程變?yōu)槭褂霉こ獭Ｔ朴嬎?、物聯網、

10、社交化媒體、GIS為大數據提供了豐富的數據來源。因此大數據中包括的每個用戶的身份、地點、時間、喜好、厭惡、社會關系等等大量的信息。伴隨數據挖掘和分析的技術發(fā)展，我們即將步入基于大數據的智能化時代。改變商業(yè)模式賣license賣服務從對license的需求到對整體解決方案、服務的需求易復制、利潤率高邊際成本為零賣人頭盜版客戶粘度高軟硬一體化利潤率較賣license低，需要解決復用問題因泛在計算而導致行業(yè)需求變化利用好海量的大數據，解決中國軟件公司賣人頭、賣授權、無粘度的商業(yè)模式，轉變?yōu)橐詳祿諡楹诵牡男律虡I(yè)模式。啟發(fā)各行業(yè)對IT系統(tǒng)投資新熱點不同行業(yè)中，企業(yè)信息化成熟度差異明顯；政府 等行業(yè)

11、的信息 化成熟 度明顯領先，總 體處于擴展和 整合優(yōu) 化階段 ；除金融和電信之外的服務行業(yè)的信息化建設成熟度相對較低,仍處 在成長階段。對大數據的處理需求將啟發(fā)對于IT系統(tǒng)投資新熱點，證實IT推動業(yè)務發(fā)展，增加對IT投資。從IT系統(tǒng)走向大數據決策分析未來著眼點在于服務2000制造業(yè)金融電信政府互聯網企業(yè)自動化走向初步信息化快速發(fā)展整體解決方案需求年600億投資規(guī)模信息化走向移動互聯化基本架構已經建立相對成熟500億以上投資規(guī)模手工化向自動化轉型：成熟度低成長階段中國建筑信息化投入占總收入0.03%建筑流通移動互聯化數據智能化大數據大數據專題可能的演進路徑中國互聯網重視并加大投資微博為新浪帶來巨

12、大價值馬云的判斷來自于數據分析“2008年初,阿里巴巴平臺上整個買家詢盤數急劇下滑，歐美對中國采購在下滑。海關是賣了貨,出去以后再獲得數據;而我們提前半年時間從詢盤上推斷出世界貿易發(fā)生變化了?！瘪R云對未來的預測，是建立在對用戶行文分析的基礎上。通常而言，買家在采購商品前，會比較多家供應商的產品，反映到阿里巴巴網站統(tǒng)計數據中，就是查詢點擊的數量和購買點擊的數量會保持一個相對的數值，綜合各個維度的數據可建立用戶行為模型。因為數據樣本巨大，保證用戶行為模型的準確性。因此在這個案例中，詢盤數據的下降，自然導致買盤的下降。騰訊在天津投資建立亞洲最大的數據中心；百度也在投資建立大數據處理中心；新浪推出企業(yè)微博產品，提供精準的數據分析服務。更多行業(yè)的應用政府、金融、電信等行業(yè)投資建立大數據的處理分析手段，實現綜合治理、業(yè)務開拓等目標；應用到制造等更多行業(yè)。未來IT投資重心轉移結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統(tǒng)為核心，而是圍繞大數據為核心；海量數據可以在各個部門創(chuàng)造重大的財物價