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[导读]        时至今日,我们的数据管理能力日益提升,但数据分析能力则相对落后。尽管工具与流程皆已齐备,但仍然缺少充足的数据科学家人员。      早期大数

        时至今日,我们的数据管理能力日益提升,但数据分析能力则相对落后。尽管工具与流程皆已齐备,但仍然缺少充足的数据科学家人员。
  
  早期大数据技术采纳方指明令人感兴趣的跨行业发展可能性
  
  根据2012年《福布斯》杂志发表的文章,早期大数据技术采纳方主要来自金融服务、电信、制造(特别是消费级产品)以及政府领域。
  
  早期采纳方在起步阶段会使用其新近安装的大数据基础设施(例如HDFS、MapReduce以及NoSQL数据库等等)以实验各类新型应用。根据 Pacific Crest公司收集到的数据,各早期采纳方往往希望利用这些方案处理数据中心日志信息(包括服务器、路由器以及各类物联网传感器等),旨在实现网络分析与 IT系统性能监控。在此基础之上,亦有相当一部分企业尝试利用大数据技术进行财务数据(欺诈检测)与Web数据(情感分析以实现个性化体验)分析。
  
  初步实验对于了解大数据基础设施收益、潜力与不足之处非常重要。然而根据CapGemini于2014年发布的报告,试水性实验的成功比例并不算 高。其失败原因主要有三:1)将数据分散在多个不同团队中,因此访问难度较原始设计更高。2)数据被安置于遗留系统当中,导致将其导出至大数据基础设施变 得非常困难。3)缺少统一而明确的全局性数据管理与数据分析方案,这使得工作人员难以从数据内提取信息。而随着此类问题的一一克服,近来我们发现成功案例 变得愈发普遍。事实上,目前全球各地对于大数据基础设施及其附加方案的兴趣都呈现出快速升温之势。

大数据应用崛起 下一阶段发展方向在哪里?
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