大資料給企業帶來的益處

當前許多企業比以往任何時候都要積極的捕獲數位化的資訊。 據IDC統計，全球範圍內，每年產生一澤位元組澤（1000000000000千百萬位元組）的資料。 推動這一海量資料是是來自全球範圍內超過50億部手機、每月在Facebook上分享的3萬億條內容、每月2萬億的互聯網搜索、以及數以百萬計的網路感應器連接到手機，汽車，集裝箱，零售包裝等等，均加速了這種資料爆炸。 大資料是一個平臺，將所有這些資料轉化為可操作的專案，方便企業進行業務決策。

阻礙大資料分析的壁壘正在迅速萎縮。 大資料雲服務，諸如亞馬遜彈性MapReduce和微軟的WindowsAzureHadoop分佈，允許企業在沒有前期的基礎設施成本的情況下部署大資料項目目，並允許他們迅速應對向外擴展的要求。 來自諸如Cloudera這樣的商業供應商的支援，可以從大資料項目目中加快開發並交付更多的價值。 捆綁伺服器選項，如甲骨文的大資料設備提供快速設置和向外擴展解決方案。 最後，模組化的資料中心設計是一種新興的方式，能夠有效地管理硬體和規模的和擴展迅速，以及成本效益。

下列企業能夠從大資料分析中獲得的最大益處：

供應鏈、物流和生產製造業——利用RFID感應器，掌上型掃描器，車載GPS和和貨物跟蹤，物流和製造過程會產生大量的資訊，以提供重要的見解，以便企業進行物流路徑優化，節約成本、提高運營效率。

線上服務和Web分析業——互聯網公司發明了專門處理大資料處理資訊，以便在互聯網大規模實施這些分析平臺。 現在，執行這些分析平臺可以讓小型線上服務公司提供領先于競爭對手的廣告，客戶智慧，容量規劃等等。 那些不能提供線上服務的企業，但與此同時卻有電子商務或其他網上交易的企業將通過點擊流從理解客戶行為和購買模式，佇列分析和其他先進的分析中大大受益。

金融服務業——金融市場產生巨大數量的股票市場和銀行的交易資料，可以説明企業最大限度地提高交易機會或識別潛在的欺詐性收費，以及其他各種用途。 新的監管法規還需要詳細的財務記錄，以保持更長的時間。

能源和公用事業——諸如「智慧電網」和電子感應器連接到機械，石油管道和設備的智慧型儀器器儀錶產生傳入的資料流程必須進行存儲和快速分析，發現並解決潛在的問題，否則會導致昂貴的甚至是災難性的失敗。

媒體和電信業——流媒體，智慧手機，平板電腦，流覽行為和文本消息在世界各地被捕獲，使用者的行為和口味是一個日益增加的潛在的寶庫。

醫療保健和生命科學領域——電子病歷系統的資料是世界上最密集敏感的系統資料，所有這些資料提供病人的治療方案和臨床研究的分析資料，對個別患者的治療方案和公眾健康管理和政策的制定有顯著的影響。

零售業和消費產品領域——零售商可以分析大量的銷售交易資料，挖掘使用者行為模式和監控消費者的品牌意識，利用社交網路資料瞭解消費者的消費傾向。

(責任編輯：蒙遺善)