大講台談如何運用大資料完善資料中心平台

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       隨著大資料的各個領域的深入應用，大資料的價值正逐漸凸顯，而大資料的核心價值在於從海量的複雜資料中挖掘出有價值的資訊，通過大資料技術進行更快地分析、更準確地預測，發掘出新的業務模式，創造新的商業發展機會。
　　因此，大資料時代下，企業迫切需要思考如何應用大資料技術改造完善已有資料中心平台，提升企業的資料處理能力，提高資料分析水平，將大資料融入企業的整體資料方案。CDA資料分析師覆蓋了國內企業招聘資料分析師所要求的所有技能，包括統計知識、軟體應用（SPSS/SAS/R等）、資料採礦、資料庫、報告撰寫、項目經驗等。CDA資料分析師的就業前景可選擇於通訊、醫學、銀行、證券、保險、製造、商業、市場研究、科研、教育等多個行業和領域。，根據三個不同的等級勝任不同的資料分析工作任務。學員學習完後，可以申請由工業和資訊化部教育與考試中心頒發的資料分析師認證。
　　1、部署大資料分散式處理架構
　　分散式處理架構是大資料時代下資料中心架構的基本特徵，包括分布式儲存和分散式運算。分布式儲存採用了可擴充的系統架構，利用多台儲存伺服器分擔儲存負荷，它不但提高系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴充。分散式運算將大量的分析計算任務分解為若干小任務，然後將分解後的任務分配到不同的處理節點，最後將計算結果綜合起來得到最終的結果。分散式運算具有更強的並行計算能力和擴充性，且適合多類型資料的混合處理，因此，電網企業需要在原有資料中心架構基礎上，構建分散式處理架構，提升資料存放區和處理能力。
　　2、研究構建大資料分析處理架構
　　梳理電網企業資料中心現有的技術架構，研究大資料關鍵技術，結合目前行業主流的大資料處理架構，重點研究基於大資料平台的資料中心資訊基礎架構，在保護企業現有資訊化投資的基礎上，探索適合自身的大資料解決方案，將大資料融入企業整體資料方案。利用大資料技術改造完善資料中心分析處理架構，研究融合結構化資料、即時資料、位置資料和非結構化資料的大資料資訊基礎架構，構建企業級大資料分析與挖掘平台，實現不同類型資料的融合整合與關聯分析，支撐大資料分析應用，提升資料分析和挖掘能力。
　　3、利用大資料分析創造價值
　　資料的核心是發現價值，駕馭資料的核心是分析。如何駕馭大資料，如何在海量資料中挖掘有價值的資訊是重中之重，因此企業更應專註於資料中隱藏的價值，通過應用大資料技術分析，充分挖掘資料的核心價值，不斷最佳化商務程序，降低管理成本，輔助企業做出科學的決策，為企業的持續創新與發展積蓄力量。
　　資訊的影響力取決於資料關聯的能力，彙總多個大資料集所獲得的新的洞察力要遠遠超出單一大資料集所獲得的洞察力。例如種子公司與農作物保護供應商和氣象部門合作就綜合利用了多個大資料集，包括天氣資料、土壤濕度資料、土壤類型資料、種子資料和其他資料，對這些資料進行交叉關聯分析，可以協助種植戶收穫更高的產量。而在電力企業，將來自配電、用電、客戶、天氣等不同資料來源的資料經過轉換、整合，將會產生新的業務價值。對電力交易資料、氣候資料與客戶家庭年齡結構、生活習慣等因索融合分析，瞭解客戶用電行為，滿足客戶的差異化需求，並通過探尋深層需求開闢新的增值業務空間。
　　4、如何讓資料驅動業務
　　如何讓資料驅動業務，這是大資料時代下資料中心必須思考的關鍵問題。傳統資料中心疲於應付業務部門的需求，而大資料時代下，資料的複雜性決定了資料中心需要更加快速地應對業務需求的變化和不確定性，因此資料中心必須山資料的保管者和服務者轉變為資料的管理者和決策者，從被動的響應業務部門的要求轉變為主動向業務部門提供資料服務。
　　資料驅動業務是指資料作為一種生產力將資料分析挖掘的資訊即時、主動地反饋給業務決策者並影響、反哺企業業務的過程。
　　在大資料時代下，可以對企業業務進行全過程分析、全方位監控、類比預測，即時進行反饋，並及時調整決策改善業務發展方向，使得業務可以從資料上立即得以感知，業務可以用資料評價並山資料決策，才能真正發揮大資料的實用價值。

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