前言：為了準(zhǔn)確描述中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，解析大數(shù)據(jù)發(fā)展的各階段對(duì)IT技術(shù)的需求，2013年6月，中橋國(guó)際調(diào)研咨詢(xún)（以下簡(jiǎn)稱(chēng)中橋）對(duì)中國(guó)480家最終用戶(hù)的IT管理者和專(zhuān)業(yè)人員，就大數(shù)據(jù)市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)展開(kāi)了調(diào)查。之后中橋首席分析師王叢，將結(jié)合其在歐美數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域十幾年的市場(chǎng)調(diào)研積累，對(duì)中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，以詮釋中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)和技術(shù)趨勢(shì)。同時(shí)，會(huì)通過(guò)在線(xiàn)講座（ www.webinars-china.com ），和中國(guó)讀者解讀中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)，以及大數(shù)據(jù)對(duì)IT技術(shù)、IT架構(gòu)、IT管理以及IT格局的影響。中橋結(jié)合對(duì)中國(guó)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的的調(diào)研數(shù)據(jù)和分析，將分成四個(gè)系列對(duì)“中國(guó)大數(shù)據(jù)價(jià)值和趨勢(shì)”進(jìn)行解讀。在系列1里，中橋?qū)⒅饕�就大�?shù)據(jù)分析未來(lái)24個(gè)月以及企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析重點(diǎn)投入進(jìn)行解析。

　　大數(shù)據(jù)分析未來(lái)24個(gè)月市場(chǎng)趨勢(shì)

　　我們?cè)诖髷?shù)據(jù)的調(diào)研中了解到，中國(guó)各型企業(yè)正在逐步意識(shí)到大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)價(jià)值和商業(yè)價(jià)值，并且鑒于數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)和大數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的巨大價(jià)值，在未來(lái)24個(gè)月內(nèi)，不論是企業(yè)級(jí)（78.1%）還是中小企業(yè)用戶(hù)（71.8%），都將會(huì)在大數(shù)據(jù)分析上進(jìn)行投入，通過(guò)部署新的數(shù)據(jù)分析方案來(lái)提高大數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的效率。這其中，考慮未來(lái)12-24個(gè)月在新的數(shù)據(jù)分析方案上進(jìn)行投入的中小企業(yè)用戶(hù)比例甚至高于企業(yè)級(jí)用戶(hù)，鑒于中小企業(yè)在中國(guó)市場(chǎng)的龐大數(shù)量，可以想見(jiàn)這將對(duì)大數(shù)據(jù)分析形成一股極大的推動(dòng)力。

　　大數(shù)據(jù)分析的演進(jìn)過(guò)程

　　我們?cè)購(gòu)拇髷?shù)據(jù)分析的不同階段來(lái)看，大數(shù)據(jù)是一個(gè)演進(jìn)過(guò)程。傳統(tǒng)商業(yè)智能通過(guò)增加數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)來(lái)源、提高分析速度，應(yīng)對(duì)越來(lái)越多的數(shù)據(jù)子集，逐步演進(jìn)為大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)通過(guò)IT創(chuàng)造價(jià)值的兩個(gè)主要維度是數(shù)據(jù)分析頻率、數(shù)據(jù)來(lái)源和種類(lèi)，主要分為三個(gè)階段。

　　第一階段：批量分析：數(shù)據(jù)主要以來(lái)自企業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如生產(chǎn)、管理數(shù)等據(jù)）為主。目的是通過(guò)數(shù)據(jù)分析降低生產(chǎn)開(kāi)支，提高資金周轉(zhuǎn)和物流效率，提高業(yè)務(wù)智能決策能力。這一階段用戶(hù)主要IT投資重點(diǎn)是如何提高數(shù)據(jù)分析頻率，以及增加大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)種類(lèi)，為逐步向大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)演進(jìn)做好IT架構(gòu)和資源，大數(shù)據(jù)分析流程準(zhǔn)備。
第二階段：近實(shí)時(shí)分析：數(shù)據(jù)分析類(lèi)型從傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)逐步演進(jìn)為結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化（音視頻、社群等）和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（包括系統(tǒng)日志、客戶(hù)信息）。除了降低生產(chǎn)開(kāi)支，提高決策效率的同時(shí)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析提升利潤(rùn)和銷(xiāo)售增長(zhǎng)，以及提升優(yōu)質(zhì)客源獲取和持有效率成為主要目的。數(shù)據(jù)分析子集數(shù)量相對(duì)批量分析更大。近實(shí)時(shí)分析對(duì)從分析準(zhǔn)備、處理到呈現(xiàn)的時(shí)效性更強(qiáng)，提高了對(duì)數(shù)據(jù)處理能力和分析速度的要求。

　　第三階段：實(shí)時(shí)分析：數(shù)據(jù)來(lái)源和種類(lèi)更加豐富，不僅限于企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)和社群網(wǎng)站，還會(huì)納入來(lái)自于第三方數(shù)據(jù)（競(jìng)爭(zhēng)實(shí)時(shí)監(jiān)控，目標(biāo)用戶(hù)群體采購(gòu)行為監(jiān)控等）。主要目的是可以通過(guò)實(shí)時(shí)分析，通過(guò)前瞻性，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)突破創(chuàng)新。通過(guò)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)實(shí)時(shí)“行動(dòng)”，提升企業(yè)在全球市場(chǎng)核心競(jìng)爭(zhēng)力，優(yōu)化企業(yè)優(yōu)質(zhì)資源持有率。此外，實(shí)時(shí)分析對(duì)于數(shù)據(jù)分析和根據(jù)分析結(jié)構(gòu)觸發(fā)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)決策（價(jià)格、庫(kù)存、打包服務(wù)）速度要求更為苛刻。不僅給計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)提出更高要求，也大大提高了對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量、性能和動(dòng)態(tài)資源配置能力要求。

　　不同規(guī)模企業(yè)的數(shù)據(jù)分析投入重點(diǎn)

　　再?gòu)拇髷?shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)來(lái)看，整個(gè)分析過(guò)程從數(shù)據(jù)采集管理，到數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)主要包括以下四大環(huán)節(jié)：

• 數(shù)據(jù)采集管理：將企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)有效采集管理。逐步形成從數(shù)據(jù)采集階段的數(shù)據(jù)分類(lèi)管理規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化。
• ETL：大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)備工作，從不同的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取、清理、轉(zhuǎn)換、加載。
• 分析：根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行批量，近實(shí)時(shí)或?qū)崟r(shí)分析。
• 呈現(xiàn)：將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果呈現(xiàn)，以支撐智能的戰(zhàn)略決策和業(yè)務(wù)決策，或者自動(dòng)化根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析觸發(fā)商業(yè)行為，加大業(yè)務(wù)對(duì)市場(chǎng)的反應(yīng)效率和利潤(rùn)的捕捉能力。

　　那么就上述4個(gè)環(huán)節(jié)，不同規(guī)模的企業(yè)側(cè)重點(diǎn)又將如何呢？中橋的調(diào)研結(jié)果顯示，未來(lái)12個(gè)月，企業(yè)級(jí)用戶(hù)的大數(shù)據(jù)相關(guān)IT投入重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)分析ETL（抽取，遷移，加載）和商業(yè)智能（BI），占比均為50%；中小企業(yè)的IT投入重點(diǎn)則在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（50.5%）和ETL（抽取，遷移，加載）（41.6%）。這也與不同企業(yè)所處的數(shù)據(jù)分析階段有關(guān)。

　　具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)級(jí)用戶(hù)正從大數(shù)據(jù)分析第一階段，向第二階段演進(jìn)，更側(cè)重于如何通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能（BI）最大限度地提高用戶(hù)使用體驗(yàn)，降低優(yōu)質(zhì)客戶(hù)流失。中小企業(yè)側(cè)重于如何通過(guò)商業(yè)智能提高生產(chǎn)效率，利潤(rùn)和發(fā)展空間;如何通過(guò)對(duì)用戶(hù)采購(gòu)行為分析，判斷潛在業(yè)務(wù)發(fā)展空間，通過(guò)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)以“小”搏“大”、以“速度”搏“規(guī)模”的目的。

　　目前中國(guó)市場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析集中在如何完善商業(yè)智能效率

　　此外，中橋還對(duì)中國(guó)市場(chǎng)大數(shù)據(jù)分析的IT投入進(jìn)行了調(diào)研，結(jié)果顯示，未來(lái)24個(gè)月，企業(yè)的IT投入大多數(shù)都將圍繞數(shù)據(jù)的商業(yè)智能（BI）展開(kāi)。未來(lái)12個(gè)月，31.4%的受訪者選擇整合不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能這一方面進(jìn)行IT投入，還有30.1%的受訪者選擇在提高結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)）商業(yè)智能效率上進(jìn)行最重要的IT投入。未來(lái)12-24個(gè)月，選擇整合數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)商業(yè)智能的比例為22.9%；選擇提高結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)據(jù)庫(kù)）商業(yè)智能效率的比例為22.4%。這表明數(shù)據(jù)的商業(yè)智能和商業(yè)效率是大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)的焦點(diǎn)，也直接影響到企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展和數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘。

　　大數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的IT資源也存在一定的需求，包括分析方式、計(jì)算節(jié)點(diǎn)、存儲(chǔ)技術(shù)、IT架構(gòu) ，中橋?qū)⒃谙盗?里進(jìn)行詳解。