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 無論如何，世界已阻擋不了大數(shù)據(jù)進軍傳統(tǒng)行業(yè)的步伐。現(xiàn)在，國內(nèi)某證券公司聲稱，由于把大數(shù)據(jù)引入證券分析中，強化了數(shù)據(jù)分析的思想，使其公司預測準確率已遠遠超越同行。

大數(shù)據(jù)分析早已深入到影視劇的創(chuàng)作環(huán)節(jié)。美國視頻網(wǎng)站 Netflix運用大數(shù)據(jù)分析投拍的電視劇《紙牌屋》大獲成功，該創(chuàng)作源于用戶喜好所做的精準分析，是大數(shù)據(jù)營銷服務案例的典范。

無獨有偶，谷歌研發(fā)了一個準確率高達94%的電影票房預測模型。據(jù)其統(tǒng)計，電影相關的搜索量與票房收入之間存在很強的關聯(lián)性。

票房預測模型似乎成為大數(shù)據(jù)分析技術在電影產(chǎn)業(yè)的新驅動力。隨之，國內(nèi)某視頻網(wǎng)站聲稱其將依托大數(shù)據(jù)分析來拍電影。通過更廣泛且具象化地留存、分析用戶行為數(shù)據(jù)，影視營銷模式變革在即。

事實上，早在2011年，曼城隊助理教練大衛(wèi)·普拉特決定利用數(shù)據(jù)分析來解決球隊在表現(xiàn)方面遇到的棘手難題—角球得分不盡如人意。

在征求了數(shù)據(jù)分析師的意見后，增加了對內(nèi)旋角球的使用，戰(zhàn)術轉變產(chǎn)生了驚人的效果。在整個賽季中，其成為英超角球得分效率最高的球隊。

數(shù)據(jù)應用的新藍海

的確，世界已阻擋不了大數(shù)據(jù)進軍傳統(tǒng)行業(yè)的步伐。現(xiàn)在，國內(nèi)某證券公司聲稱，由于把大數(shù)據(jù)引入證券分析中，強化了數(shù)據(jù)分析的思想，使其公司預測準確率已遠遠超越同行。

在大數(shù)據(jù)所演繹越來越多的神話之下，中國的數(shù)據(jù)分析服務市場，給國內(nèi)處于轉型與創(chuàng)新迷茫期的IT廠商，帶來了一個極具想像力的魔幻空間。

在云計算、物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等熱點市場推動下，中國整個行業(yè)市場的大數(shù)據(jù)需求急速演變。有政府行業(yè)對海量信息高速處理需求，科研部門對高性能分析平臺的倚重等;國內(nèi)金融行業(yè)，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)大集中之后，金融IT向數(shù)據(jù)分析方向發(fā)展;

在電信行業(yè)，運營商將巨額投資引入其數(shù)據(jù)智能化轉型項目，針對精準營銷而生。旨在通過對用戶行為分析、客戶滿意度調查、生產(chǎn)能力、新產(chǎn)品研發(fā)等，進行數(shù)據(jù)整理、挖掘及數(shù)據(jù)二次加工。

智能化的數(shù)據(jù)應用對技術創(chuàng)新推動無止境…一系列由技術導向社會服務的新課題，驅使大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案及服務商乘勢而來。

這幾年，在大數(shù)據(jù)旗幟之下，國內(nèi)方案及服務商推動數(shù)據(jù)分析，導入不同行業(yè)不同應用中。為開創(chuàng)一個全新的產(chǎn)業(yè)鏈，他們紛紛啟動了各自獨特的大數(shù)據(jù)之旅。

他們聚焦于用戶，切入細分行業(yè)應用，為用戶挖掘數(shù)據(jù)價值，從而積極開拓屬于自己的新的藍海。

大數(shù)據(jù)工具的能力與積累

針對火熱的大數(shù)據(jù)，有這樣一句名言：宏觀看大數(shù)據(jù)，包括采集、存儲、分析等三個維度。而大數(shù)據(jù)的真正價值就在于分析。

隨著近10多年BI建設的推進，加上業(yè)界針對大數(shù)據(jù)的宣傳，所有行業(yè)客戶已意識到數(shù)據(jù)是企業(yè)的關鍵資產(chǎn)之一。

基于此，用戶有意識的轉型對方案商提出了更高要求。這也是近幾年方案商轉戰(zhàn)新興業(yè)務的主因。

在很多數(shù)據(jù)服務方案商看來，經(jīng)過多年的數(shù)字化普及教育，用戶已不大關心底層的IT設備架構問題，首先關心的是，服務商能否幫助自己增值，滿足業(yè)務需求，實現(xiàn)業(yè)務價值。

這也就使得市場對所有投資IT方案商提出了更高要求。需要他們從項目實際應用角度去考慮數(shù)字化建設。

著眼于數(shù)據(jù)分析，項目實施不能單單從成本考慮。而是要從數(shù)據(jù)應用的多角度、多管道以及多服務形態(tài)出發(fā)，全面打造數(shù)據(jù)綜合方案。

大數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)的是方案商的綜合能力，即既懂技術又熟悉業(yè)務，尤其是熟悉數(shù)據(jù)分析相關的理念及工具。在資源上需要加大自主研發(fā)人才的儲備和積累。

顯然，機會與挑戰(zhàn)并存。從大數(shù)據(jù)角度，方案及服務商如何將數(shù)據(jù)技術整合，高效地實現(xiàn)統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)挖掘及分析，使傳統(tǒng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值?在技術及業(yè)務理念，他們都要進行針對性的創(chuàng)新。

通常的做法是，他們從滿足客戶的需求角度來考慮打造技術及方案，在實際操作中，根據(jù)客戶和自身的特點及技術要求做綜合考量。

而在主要大數(shù)據(jù)技術平臺分析開發(fā)落地上，許多IT方案商認為，傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫并不能夠很好地解決海量數(shù)據(jù)帶來的問題，單機的統(tǒng)計和可視化工具也變得力不從心。新的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)如并行數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)格數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、云平臺、可擴展數(shù)據(jù)庫的采用，解決海量數(shù)據(jù)分析難題

現(xiàn)在一些新技術更適合與實際落地。HADOPP技術小型機集群開發(fā)，可以有效利用現(xiàn)有軟硬件資源通用/關系型數(shù)據(jù)庫搭配技術;大數(shù)據(jù)處理分析平臺，進行大數(shù)據(jù)分析過濾，提純;因為企業(yè)現(xiàn)行數(shù)據(jù)庫倉庫，運行時間很久，很難完全重新設計規(guī)劃，而且相對分析模型趨近于成熟，弊端是數(shù)據(jù)源少新開發(fā)數(shù)據(jù)分析模型。

所以，大數(shù)據(jù)平臺做為輔助源，可由通用性教據(jù)庫模型作分析。