企业如何实现对大数据的处理与分析？

对企业而言，因为长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值?哪些数据能够暂时不用处理?这些都是部署和实施大数据分析平台以前必须梳理的问题点。如下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。

随着两化深度融合的持续推动，全面实现业务管理和生产过程的数字化、自动化和智能化是企业持续保持市场竞争力的关键。在这一过程当中数据必将成为企业的核心资产，对数据的处理、分析和运用将极大的加强企业的核心竞争力。但长期以来，因为数据分析手段和工具的缺少，大量的业务数据在系统中层层积压而得不到利用，不但增长了系统运行和维护的压力，并且不断的侵蚀有限的企业资金投入。现在，随着大数据技术及应用逐渐发展成熟，如何实现对大量数据的处理和分析已经成为企业关注的焦点。

对企业而言，因为长期以来已经积累的海量的数据，哪些数据有分析价值?哪些数据能够暂时不用处理?这些都是部署和实施大数据分析平台以前必须梳理的问题点。如下就企业实施和部署大数据平台，以及如何实现对大量数据的有效运用提供建议。

第一步：采集数据

对企业而言，不管是新实施的系统仍是老旧系统，要实施大数据分析平台，就须要先弄明白本身到底须要采集哪些数据。由于考虑到数据的采集难度和成本，大数据分析平台并非对企业全部的数据都进行采集，而是相关的、有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。好比企业只是想了解产线设备的运行状态，这时候就只须要对影响产线设备性能的关键参数进行采集。再好比，在产品售后服务环节，企业须要了解产品使用状态、购买群体等信息，这些数据对支撑新产品的研发和市场的预测都有着很是重要的价值。所以，建议企业在进行大数据分析规划的时候针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易知足业务的目标。

大数据的采集过程的难点主是并发数高，由于同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操做，好比火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，因此须要在采集端部署大量数据库才能支撑。而且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片也是须要深刻的思考问题。

第二步：导入及预处理数据

采集过程只是大数据平台搭建的第一个环节。当肯定了哪些数据须要采集以后，下一步就须要对不一样来源的数据进行统一处理。好比在智能工厂里面可能会有视频监控数据、设备运行数据、物料消耗数据等，这些数据多是结构化或者非结构化的。这个时候企业须要利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库或者分布式存储集群，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。对于数据源的导入与预处理过程，最大的挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量常常会达到百兆，甚至千兆级别。

第三步：统计与分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以知足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可使用hadoop.数据的统计分析方法也不少，如假设检验、显着性检验、差别分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。在统计与分析这部分，主要特色和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

第四步：价值挖掘

与前面统计和分析过程不一样的是，数据挖掘通常没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各类算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具备Hadoop的Mahout等。该过程的特色和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，而且计算涉及的数据量和计算量都很大，经常使用数据挖掘算法都以单线程为主。

总结

为了获得更加精确的结果，在大数据分析的过程要求企业相关的业务规则都是已经肯定好的，这些业务规则能够帮助数据分析员评估他们的工做复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。制定好了相关的业务规则以后，数据分析员须要对这些数据进行分析输出，由于不少时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，若是项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会致使许多项目须要不断地重复和重建。最后，因为分析平台会长期使用，但决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有不少的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，如今的不少数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，能够保持数据分析结果的持续价值。

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