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目前,数据正成为国家发展的重要战略资源和核心创新要素。国务院出台《促进大数据发展行动纲要》将大数据定位推动经济转型发展、重塑国家竞争优势、提升政府治理能力的重要战略。随着大数据的发展,其应用已经渗透到农业、工业、 商业、服务业、医疗领域等各个方面,成为影响产业发展的一个重要因素。

为了进一步加快实施国家大数据战略,推动大数据产业健康快速发展,工信部与7017年1月,编制了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》。并指出,到2020年我国大数据产业体系基本形成,大数据业务收入突破1万亿元 ,年均复合增长率保持30%左右。

数字化转型驱动业务从业务驱动(B2C)向用户驱动(C2B)以及物联网和人工智能时代的数据驱动(D2B)转型。在高效获得新客户、提高用户体验,实现个性化研发、生产自动化,以及提高全球协作效率和全球竞争力的驱动下,大数据进入了高速发展期。据 IDC 预 计,全球数据总量增长率将维持 50%左右,2020 年全球数据总量将达到 40ZB;中国将达到 8.6ZB,占全球的 21%。预计未来几年,随着应用效果的 逐步显现,中国大数据市场规模还将维持 40%左右的高增长。

未来24个月,国内大数据应用(实时/近实时)市场快速增长

中桥最新调研数据显示,大数据分析(实时/近实时)在企业级用户中部署率为20.7%,远高于中小企业用户的部署,在未来的两年内有34.7%的所有受访者部署大数据应用,其中包括34.6%的中小企业用户,可以看到,中小企业用户在未来两年内对大数据应用的部署有快速的增长趋势。

企业都在哪些方面加大战略的投资力度?

为了加快数据价值在不同行业和产业的价值体现,多途径快速挖掘并释放数据价值,不断优化经营决策来推动增长,企业开始加大对大数据战略的投资力度。中桥调研数据显示,商业智能(BI)、数据分析ETL(抽取、迁移和加载)和数据仓库在企业IT对大数据投入榜单上位居前三。可见,如何有效的搜集、分析、管理、利用数据,提升商业智能分析的性能与速度,将对企业的创新与可持续发展起到至关重要的作用。

大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求,使数据能够从量变到质变,真正产生价值。可以说,数据分析ETL、商业智能和数据仓库这是大数据分析的最基本和重要的环节,企业将所收集到的数据汇聚到数据仓库,以进行数据全生命周期的监管;通过ETL对多种数据进行抽取、迁移,最后加载到关系型或非关系型数据库中;通过商业智能对市场实时洞察。因此,对上述三大领域的投入,其最终目的都是为了提升数据价值,从而助力企业业务发展。

大数据机遇与挑战并存

大数据挑战和机遇并存,大数据在未来几年逐步进入落地应用阶段,未来的大数据发展依然存在诸多挑战。如我国发展大数据产业还面临着“信息孤岛”的挑战,跨部门、跨行业的数据共享仍不顺畅,有价值的公共信息资源和商业数据开放程度较低;数据相关管理技术和架构落后,大数据处理能力差;数据安全能力和防范意识差,导致数据泄露等等。因此,大数据应用仍有一段较长的路要走。

如何通过加强面向大数据的IT基础设施建设,满足数据仓库性能需求,打破大数据从导出、加载(ETL)到分析呈现的性能瓶颈,结合批量分析,近实时和实时分析以及数据自动交互,推动数字化向智能化的提升,成为众多企业面临的重要任务。

大数据核心分析能力需要强大的后台支撑

企业需要首先加大大数据的应用和相关基础设施的构建,不仅要考虑数据中心的高稳定性、高安全性、高可扩展性,还要考虑IT基础设施的高度冗余和高度节能,更需要解决大规模节点数、高速内部网络的构建、以及强大的数据备份能力,满足对于大数据环境下数据中心高性能、高可扩展性、高安全性和高可用性的要求。

大数据更需要突破存储瓶颈

移动互联、社交网络、数据分析、云服务等应用迅速普及,对数据中心提出革命性需求,作为数据载体和驱动力量,存储系统成为大数据基础架构中最为关键的核心。存储系统作为数据中心最核心的数据基础,除了要具备高性能、高安全、高可靠等特征之外,还要有虚拟化、并行分布、自动分层、弹性扩展、异构资源整合、全局缓存加速等多方面的特点,才能满足具备大数据特征的业务应用需求。

大数据更需要突破计算瓶颈

随着对大数据分析的实时性和准确性要求越来越高,未来的大数据应用对计算平台也提出了巨大挑战,尤其是对承载计算平台的服务器性能,其CPU的主频、内存的容量和I/O带宽,将会是影响大数据处理的关键因素。鉴于此,市场上还专门推出面向海量数据处理、存储的一体化的大数据一体机,帮助企业用户实现高性能数据查询、可对大量实时业务数据进行查询和分析的功能。但是,如何契合自身业务需求,选择适合自己的大数据分析平台也是企业面临的重要问题。

全方位加强数据安全管理

伴随着大数据技术和应用的快速发展,在大数据生命周期的各个阶段、各个环节,越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。比如,大数据传输环节,除了存在泄漏、篡改等风险外,还可能被数据流攻击者利用等。我国“十三五”规划纲提出要实施国家大数据战略,为保障大数据发展战略的顺利实施,应大力加强数据安全管理,提供安全保障体系,确保大数据产业又好又快发展。

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