大数据——理想与现实的差距

IBM最近进行了一项调查，希望借此搞清楚大数据技术的市场炒作和实际应用的差距。结果表明：28%的公司已经应用或实施了大数据，47%的公司计划使用，24%准备了解此项技术。

在2012年中期，由IBM主导进行的“Big Data @ Work”调查，调查对象包括来自95个国家横跨26个行业的1144位专业人士。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院基于此项调查结果，共同撰写名为 2012分析研究——大数据技术的实际应用（需要注册）的报告。

这份报告从4个维度定义了大数据：

• 海量——大数据最显著的特点。略超50%的受访者认为，1TB-1PB的才是大数据，少数受访者认为一般提到都是几个PB或是ZB。
• 多样性——大数据包括了多种数据，从结构化、半结构化到非结构化的数据，从企业内部数据到外部数据。这些数据包括多种类型，如文本、二进制、传感器数据、微博、Web数据、点击数据、日志、音频、视频，等等。
• 快速——当前，数据产生的比以前更快，对这些数据进行实时处理更加困难。
• 真实——报告中将它作为描述数据的可靠性的第四个维度。外部或内部的因素可能会影响到数据的质量，所以分析结果也会受到影响，因此需要考虑这一点。

下面是对“Big Data @ Work”调查结果的总结：

• 28%的组织已经开始应用大数据技术，或是实施了大数据的项目，47%在计划中，24%仅仅是想了解大数据究竟是什么。
• 大数据项目中，以客户为中心的占49%，运营优化占18%，风险和财务管理占15%，为建立新商业模型的占14%，员工协作占4%
• 大数据技术项目一般开始于内部的结构化数据，然后发展到半结构化数据，最后到非结构化数据。

下面这幅图描述了实施大数据的公司使用的主要平台组件：

有意思的是，大数据的主要来源不是来社交媒体、RFID或是硬件设备的传感器，而是来自于交易（88%）、日志数据（73%）、事件（59%）、电子邮件（57%），之后才是社交媒体（43%）、传感器（42%）、外部Feeds（42%）、RFID或POS设备（41%）、文本（41%）、地理位置（40%）、音频（38%）、图像或视频（34%）。

经调查，各公司应用大数据技术的动机主要分为以下方面：查询和报表（91%）、数据挖掘（77%）、数据可视化（71%）、预测建模（67%）、优化（65%）、模拟（56%）、自然语言文本（52%）、地理位置分析（43%）、数据流分析（35%）、视频分析（26）%以及语音分析（25%）。

这份在线的自愿调查的参与者来自各大洲，参与者中的多数是商业专家（54%），包含行政管理（16%）、市场（15%）、研发（10%）、综合管理/运营（8%）、金融（5%），其余的46%则代表IT人士。

查看英文原文： Big Data – Distinguishing Between Hype and Reality

感谢 马国耀对本文的审校。

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