1月24日悉，大數據技術的發展為企業提供了豐富的信息寶庫。以前，商業智能（BI）和分析應用程序主要使用存儲在關系數據庫和數據倉庫中的結構化數據，例如交易和財務記錄。許多不符合關系模型的潛在有價值的數據都沒有被使用。

大數據環境可用于處理、管理和分析許多不同類型的數據。現在可供組織使用的數據包括客戶數據庫和電子郵件、互聯網點擊流記錄、日志文件、圖像、社交網絡帖子、傳感器數據、醫療信息等。

然而，即使是許多藍籌公司要大限度地發揮大數據環境的商業潛力也面臨體挑戰。根據2021年1月發布的一份年度調查報告，只有39.3%的受訪者表示他們的組織將數據作為業務資產進行管理，只有24%的人表示他們已經創建了一個數據驅動的組織。

為幫助大大小小的公司從系統數據中獲得更多價值，這份面向企業的大數據綜合指南介紹了大數據的優勢、相關挑戰以及有效使用大數據的最佳實踐等內容，具體內容如下：

（1）大數據對企業的重要性

在開發大數據平臺和工具之前，許多組織只能將一小部分數據用于運營和分析應用程序。其余數據通常成為所謂的暗數據，這些數據雖然會被處理和存儲，不會被進一步使用。有效的大數據管理流程使企業能夠更好地利用其數據資產。

有效管理數據擴展了公司可以運行的數據分析類型和可以獲得的商業價值。大數據為機器學習、預測分析、數據挖掘、流分析、文本挖掘以及其他數據科學和高級分析學科創造了更多機會。通過這些學科，大數據分析應用程序可以幫助企業更好地了解客戶、識別運營問題、檢測欺詐交易和管理供應鏈等。

如果做得好，則能夠實現更有效的營銷和廣告活動、改進業務流程、增加收入、降低成本和強大戰略規劃，這些都可以帶來更好的財務結果和競爭優勢。此外，大數據有助于在醫療診斷和治療、科學研究和智慧城市倡議、執法和其他政府項目方面取得突破。

（2）大數據有哪些類型？

大數據類型廣泛。雖然大數據系統一般不用于交易處理，但它們通常存儲交易信息、客戶記錄、財務信息、股票市場數據和其他形式的結構化數據，用于超出通常由傳統數據支持的基本商業智能和報告應用程序的分析。

然而，真正區分大數據環境的是它們對不適合關系數據庫的非結構化和半結構化數據的支持。非結構化數據，通常被稱為原始數據，是指沒有固定組織原則、未經過濾的信息，包括網頁日志、文本文檔、XML、JSON、圖像、視頻和音頻文件。多達80%的企業數據是非結構化的。非結構化數據的大小需要可擴展的分析才能產生見解。在非結構化數據中，無用數據量大于價值。提取隱藏在此類文件中的價值需要強大的技能和工具。半結構化數據的示例包括來自網絡、網站、服務器和移動應用程序的活動日志，以及來自物聯網設備和工業設備的數據。（未完待續 瑞莉 供稿）

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標題名稱：數據助力：TechTarget網站發布企業大數據綜合指南（連載一）
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