高防服务器

　　过去十年中，大数据来自业务需求和技术创新的结合许多以大数据为核心战略的公司在21世纪初就已经非常成功著名的例子包括苹果，亚马逊，脸谱和Netflix的。

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　　许多业务驱动的因素是它们成功的核心，并 解释了为什么大数据迅速成为业界最令人垂涎的话题之一。可以确定的六个主要业务驱动因素：

　　数字化社会的来临 技术成本急剧下降; 经过云计算实现连接; 增加对数据科学的了解; 社交媒体应用; 即将推出的物联网(IOT)。

　　在这篇文章中，我们将简单的说明每个业务驱动因素。经过降低营运成本创造新的收入来源，每一项都会增加了企业的竞争优势。

　　1. 数字化社会的来临

　　大数据时代，随着企业业务的发展与信息化建设的成熟，企业内逐渐积累了海量的业务数据，企业决策者逐渐认识到这些数量庞大、晦涩难懂的数据背后蕴含着巨大的商业价值。充分利用这些数据的商业价值，快速有效的数据分析成为企业进行准确商业决策至关重要的一环。

　　2. 技术成本直线下降

　　与收集和处理大量不同(各种各类)数据相关的技术变得越来越便宜。数据存储和处理器的成本不断下降，使小型企业和个人能够参与大数据的各种分析与解析活动。对于储存设备的容量，经常引用的摩尔定律仍然认为储存密度(因此容量)是每两年翻一番。技术成本的暴跌已经不在话下 。

　　除了储存成本的急剧下降之外，大数据之所以可以让人类承受且应用的第二个关键因素是开源大数据软件框架的开发。最流行的软件框架(现在几乎被认为是大数据的标准)是用于分布式储存和处理的Apache Hadoop。由于这些软件框架在开源中具有高可用性，因此在组织中启动大数据的工作变得越来越便宜

　　3. 尽可能完善自己的数据资源。我们手上握有什么样的数据资源，我们数据资源的质量如何？

　　企业需要关注和梳理我们有什么样的数据，以前是关注企业的流程，IT的流程、业务流程再造。现在大多数企业这些 IT 基础和应用的建设都已经完成了，更加关心的应该是在我们的企业里到底握有什么样的数据资源，在不同的行业我们的数据主题是不一样的。

　　比如电商零售行业，我们考虑更多的可能是消费数据、涉及到用户、产品、消费记录。因为我们可以围绕这些数据比如做用户画像、精准营销、定制化的产品、产品的市场定位分析等等。

　　比如制造生产行业，我们涉及更多的数据可能是产品本身、我们的生产流程、供应商等。因为我们可以围绕这些数据比如做我们的生产质量检查、降低生产成本、工艺流程再造等。

　　在过去的十年中，数据科学和数据科学家这个名词已经变得非常流行。2012年10月，“哈佛商业评论”称数据科学家为“21世纪最性感的工作”，其他许多出版物近年来都在这个新的工作岗位上描述了许多，也助推了对数据科学家(以及类似职位)需求的增加，许多人积极参与数据科学领域。

　　因此，关于数据科学的知识和教育已经非常专业化，并且每天都有更多的信息可用。虽然统计和数据分析以前大多仍然是一个学术领域，但它很快成为学生和社会人士的一项热门话题

　　自助式数据探索分析价值：

　　转化企业数据分析模式，从被动式变为主动式，更深层次探索数据价值

　　帮助企业决策者第一时间获取数据分析报告，提高企业决策竞争力

　　为企业各层面决策者、业务人员、IT人员提供通用的应用环境，节约企业成本

　　自助式数据可视化分析将不仅仅是一种趋势，它将是新的常态。基于自助式数据分析的数据驱动型决策是企业商业战略的支柱。