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基于大数据的企业战略管理：理论基础与市场机遇探究（一）( 三 )


尽管企业在技术进步方面面临着种种挑战 ， 不过 ， 或许正是如此 ， 一个专门从事大数据收集、存储、分析和解释的大 数据行业就如雨后春笋般地蓬勃发展了起来 。 众多初创公司忙着搭建大数据平台、开发大数据分析应用软件等 ， 旨在通过 为公共、专业部门的客户提供大数据分析服务的同时 ， 一步步发展、提升大数据分析工具和数据分析的能力 ， 把以往的内部 数据分析的方法远远地甩在身后 。
也正是因为如此 ， 大数据研究机构也在世界各地的大学中层出不穷地涌现了出来 ， 他们 致力于培养大数据人才 ， 以便为这项日渐走强的业务储备更多的人力资源 。 从资本市场来看 ， 大数据项目吸引投资达到9位 数（上亿美元）已经司空见惯 ， 一个新兴的高科技行业就这样如火如荼地发展了起来 。
迄今为止 ， 大数据行业的许多知识都是由身处学术环境（大数据应用企业或大学、科研机构等）的数据科学家们通过 对大数据本质属性的研究、探索而获得的 ， 他们将这些属性概括为8个V：数据量大（Volume）、速度快（Velocity）.类型多 （Variety）、准确真实（Veracity）、可变（Variability）、“可行性”（Viability）、“可视化”（Visualization）、“价值 ”（Value） 。 为了 行文方便 ， 我们简称这些属性为“8个V” 。
2.1 大数据的特性——8个“V”
早期的大数据概念建立在三个特性之上：体积（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety） 。
体积（Volume） ， 代表数据量大 ， 描述了大数据存在的规模 。 一些企业或组织 ， 每小时、每天都会产生或收集到多达 1TB （Terabyte , 1TB=1024G_译者注）的数据 ， 这是一种纯粹意义上的爆炸式数据增长 。
事情到此才刚刚开始 ， 随着社交媒体大规模的社会化趋势和技术的显著进步 ， 数据量还在继续增长 。 可喜的是 ， 存储技术的发展和存储成本的持续降低, 使得这些“海量”数据的存储管理在经济上更加可行 。
第二个核心特性速度（Velocity）指的是：数据处理速度、存储速度和检索速度 。 伴随着越来越多的传感器的使用、 各种连接设备的不断引入以及全球范围内越来越多的软件应用 ， 数据流转的速度越来越快 。 技术的日新月异 ， 也使得在多媒体介质中追踪数据、直观地观察数据变为可能 。
多样性（Variety） 。 除了我们熟悉的传统的软件程序产生的数据 ， 更多的数据来自于网页（web）、网页日志文件、搜索 索引、社交媒体论坛、电子邮件、文档、传感器数据、图形、音频、视频片段、GPS信号等等 ， 这些数据不同于我们熟悉的“传 统数据” ， 它们更多的是半结构化、非结构化的数据 。
随着大数据现象日渐被重视 ， 又有一些大数据特性被人们识别总结了出来 ， 例如 ， 越来越多的研究人员同意准确性 （Veracity）也是大数据的一个特性 。 “准确性”与数据质量紧密相关 ， 为了确保数据的及时、准确、一致、完整等质量特性, 需要将数据质量划分为不同的维度进行分析研究 。
另有一些学者认为可变性（Variability）是大数据的又一个重要特性 ， 这是一种将数据变化本质作为研究的视角 ， 是数据可变性问题的讨论基础 。
就此而言 ， 数据的定义、意义都在发生着深刻的变化 ， 这一切变化均源于不断发展的媒体形式（博客、社交媒体、视频等） 及从中收集、整理、存储这些庞大的非结构化数据所带来的全新挑战 。 同理 ， 一些人认为’数据相关性”是另外一个重要的因素 。
相关性 ， 或称可行性（Viability）关系到一种与企业决策相关联的数据分析方法 ， 这种分析方法旨在选择一些分析数据来 预测组织决策的结果 ， 这无疑对企业组织来说是非常重要的 。 还有 ， 可视化（Visualization）也是大数据一个非常有潜力 的重要特性 ， 该特征将数据分析结构进行了易于理解的描述 。


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