隨著信息技術特別是信息通訊技術的發展，互聯網、社交網絡、物聯網、移動互聯網、云計算等相繼進入人們的日常工作和生活中，全球數據信息量呈指數式爆炸增長之勢。根據國際數據公司IDC發布的研究報告，預計全球數據量大約每兩年翻一番，到2020年全球將達到35ZB的數據信息量。隨著前所未有巨量數據信息的聚集， “大數據”已得到廣泛關注。本文將分企業數據、機器數據和社會化數據三類，針對企業數據處理面臨的挑戰、機器數據應用場景、社會化數據帶來的變革展開討論。
1、企業數據處理面臨的挑戰
中國的企業已經認識到大數據蘊含著巨大的商業價值，但國內互聯網巨頭作為率先使用大數據技術的用戶，僅僅是基于開源軟件自主開發大數據應用，未形成企業級的個性化應用。
(1)非結構化和結構化數據的統一及整合
隨著互聯網和通信技術的迅猛發展，企業中的數據類型早已不是單一的以文本為主的結構化數據，還充斥著廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等之中的網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等多類型的數據。這些數據稱為非結構化數據。據統計，企業中85%的數據屬于非結構化數據。但是企業現有的數據處理方法僅適用于結構化數據，無法將大量的非結構化數據與結構化數據進行統一、整合，就無法發掘數據中的價值。
(2)跨業務平臺數據的關聯
當今企業環境中存在著：不同業務模塊的數據分布在不同的系統平臺，這些被割裂的數據在單一業務平臺無法得到有效利用；不同業務模塊的數據無法實現共享、關聯；僅對關鍵業務的數據進行收集、整合和利用，非關鍵業務的數據被忽視等現狀。企業中的數據由于業務模塊的劃分而被割裂開來．單一業務模塊的數據價值遠遠小于所有業務模塊數據關聯起來進行分析運用，企業將如何實現跨業務平臺數據的關聯與整合將面臨巨大的挑戰。
(3)面向數據的實時分析
隨著經濟的飛速發展，企業所面臨的市場行情也在瞬息萬變，企業曾經慣用的事后處理機制已經不能應對，企業需要實時洞察業務運營狀態，以便迅速應對不斷變化的市場形勢。
企業業務的運營狀態將體現在海量數據的快速處理和有效進行實時分析的基礎上。但隨著大數據的爆炸式增長，與企業相關的數據可能在無限量的不斷增長，這些不斷變化的數據，需要企業進行全面、實時的分析。
(4)數據驅動的戰略決策
社交網絡、移動互聯網、企業信息化近幾年迅猛發展，不斷產生的海量數據將越來越影響企業從戰術到戰略制定的各個方面。麻省理工學院斯隆管理學院教授Erik Brynjolfsson表示，基于數據分析的決策實現的生產率增長，要比任何其他因素5%-6%。這種生產率增長能夠決定大多數行業的勝負。
企業決策行為將基于數據和分析而做出，而非基于經驗和直覺，這對于企業是一個巨大的挑戰。
2、機器數據應用場景分析
機器數據是由機器產生的數據，也是大數據最原始的數據類型，包括了日志文件、各種歷史記錄、Web服務器日志等。它們會由網絡交換機、企業應用系統、網絡以及安全設備等產生。
龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論而對物聯網、電子商務、醫療，還是電信、金融領域，在大數據時代，滿足機器數據存儲、管理、檢索、分析、可視化等應用需求，結合IT運維、系統安全、搜索引擎、電子商務等特定應用的需求實現大數據環境下機器數據的存儲、管理、檢索和分析。
(1)IT運營管理
大數據時代，面對日益膨脹增長的數據與IT系統，如何提高IT運維管理水平，降低IT運營的風險，保障業務正常、高效運行，已經成為大家越來越關注的焦點。實現機器數據良好的IT運營管理，包括：
統一管理：實現日志的統一收集、集中檢索與分析，對各種設備、操作系統、應用的日志進行統一的實時監測與可視化分析：通過海量日志快速分析與檢索系統，協助管理員快速發現、關注與定位事件；及時發現設備運行異常情況，并第一時間通過郵件或短信通知管理員，為排查故障爭取時間。
關聯分析：分析故障發生前后，所有相關IT設備、系統、應用的非正常運行狀態，發現可疑的關聯問題；對系統的非正常運行狀態進行分析，挖掘日志內容之間的關聯性，定期生成相應的關聯分析圖、聚類分析圖等日志分析圖譜：系統自帶一些分析規則，將這些分析規則的分析結果推薦給用戶，為用戶的決策提供參考意見。
(2)IT系統安全和日志審計
政府機構經過多年信息化建設，為方便業務開展和更好的服務民眾，在系統內搭建了多個應用系統，但各類數據庫和信息資源在方便開展業務的同時，數據信息的安全、違規操作、異常訪問等問題日益突出，個別事件還在社會上產生較大的負面影響。
實現機器數據的IT系統安全，包括：
基于敏感信息的用戶行為檢測：基于關鍵字的敏感信息定義：預先定義一組敏感信息關鍵字，系統對日志的用戶訪問行為進行掃描和檢測，如果發現某個用戶查詢了系統預先定義的關鍵字，則認為該用戶訪問了敏感信息：基于工作角色與數據資源匹配的敏感信息定義：對系統內的用戶進行工作角色定義，每個角色授予一定的數據資源訪問權限。如果發現某個用戶訪問的數據資源超出了其工作角色限定的范圍，訪問的信息與工作范圍不匹配，則可認為是訪問敏感信息。
用戶異常訪問行為自動檢測：通過對用戶異常訪問行為的檢測，識別非法訪問行為。監測登錄時間異常：例如發現非工作時間訪問，或長期不活躍，某段時間突然活躍訪問敏感信息：監測登錄地點異常：例如發現非習慣工作地點的異常伸地址訪問：監測訪問行為異常：短時間內大數據量訪問，類似下載行為或機器爬蟲訪問行為：持續訪問敏感信息：短時間、持續訪問敏感信息。
(3)用戶行為分析
機器數據應用之——基于用戶行為分析的業務創新，用戶分析包括了用戶來源統計、訪問量統計、訪問軌跡分析、網站用戶流失原因分析等。大數據的預測能力正在被探索，機器數據的用戶行為分析讓精細衡量成為可能。
用戶來源統計：包括用戶的IP、來源地區、來路域名和頁面；訪客操作系統、游覽器等信息；Robots/Spiders的統計：對不同文件類型的統計信息。
訪問量統計：包括訪問量/訪問次數/頁面瀏覽量/點擊數/數據流量等：用戶在不同時段的訪問量情況，精確到每月、每日、每小時的數據；用戶在網站的停留時間、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數、回訪相隔天數；注冊用戶和非注冊用戶，分析兩者之間的瀏覽習慣。
訪問軌跡分析：分析用戶的訪問路徑，發現最常訪問的路徑，進行網站路徑優化。
網站用戶流失原因分析：找到系統里最近一批非活躍用戶(先前活躍，但某個時間點后較長時間不訪問本系統)：對該組用戶的最近訪問軌跡進行關聯規則挖掘，挖掘訪問規律；根據訪問規律分析流失原因：某個頁面或功能的不可用或不友好。
以上的用戶分析，可以應用在各個領域，例如可以實現搜索引擎優化、文檔推薦應用、社交網絡的文檔推薦與人物推薦、電子商務推薦引擎的相關工作、招聘網站的推薦引擎、其他用戶行為分析等。
3、社會化數據驅動市場調研和營銷變革
隨著社交網絡的流行，國內外社會化媒體得到了迅猛發展。集中在社會化媒體上龐大的用戶群及發生的用戶行為將會產生巨量的數據回饋，這些包括評論、視頻、照片、地理位置、個人資料、社交關系等由用戶在社會化媒體中產生或分享的各類信息即為社會化數據。
社會化數據與以前采集的靜態的、事務性數據完全不一樣，它具有實時性和流動性。人們在社會化媒體上通過交流、購買、出售和其他日常生活活動以免費的方式提供著大量信息。這些數據由每個網民的微行為匯集而成，蘊含著巨大的價值，將帶來企業在市場調研和營銷方面的變革。
(1)數據支撐“智慧”的市場調研
傳統的市場調研是根據提前設計好的調查問卷來搜集市場資料，這種方式具有很大的局限性。社會化媒體的流行，使社會化媒體平臺上匯集了龐大的的用戶群。如此巨大的用戶群及其產生的大量用戶行為為市場調研提供了大量的一手資源，為企業提供了分析消費者群體特征的機會。
社會化媒體天生的開放性，使消費者獲得了更多的話語權，消費者在社會化媒體上自愿的表達自己的想法，消費者在社會化媒體上談論的話題面非常廣，不僅局限于調查問卷中的話題，而且這些話題充斥著情感因素。這樣一方面使市場調研人員獲取了大量來自于消費者的一手資源；另一方面彌補了市場問卷由于提前設定問題而存在的局限性。同時，社會化數據的實時性，使市場調研人員可以在第一時間確認理解和追蹤消費者的反饋，制定更科學的營銷決策，從而發起合適的營銷活動。
(2)數據帶來市場營銷的掘金潮
國內社交網絡市場規模龐大并正快速增長。現在幾乎所有文章、廣告、視頻都鼓勵用戶進行社交分享及評論，我們已經進入社交網絡爆炸發展的時代。
社交網絡在全球的火爆，社會化媒體迅猛的發展、導致了整個用戶市場環境的變化。用戶接觸和獲取信息的渠道和方式、用戶與商家產生交互及購買行為的渠道和方式、用戶之間產生交流和分享體驗的渠道和方式都在發生全面而深刻的變化，用戶已經從以信任由生產商、渠道商、傳統媒體所構建的垂直信息渠道，轉變為更愿意相信來自朋友或陌生網友口口相傳的水平信息渠道，用戶已經從原來簡單同質化的物質需求發展為個性化的需求，用戶變得更加主動和理性。
用戶已經遷移到社會化媒體，傳播路徑在泛化，用戶行為在變化，企業不僅發現了潛在的危機，同時隨著社會化數據積聚增加，企業也發現了以社會化數據為支撐的市場營銷蘊含的巨大價值。
用戶在線社交生活中所發生的行為軌跡和所創造的內容尤為珍貴。社會化數據使得人們的行為和情緒的細節化測量成為可能。挖掘用戶的行為習慣和喜好，從凌亂紛繁的數據背后找到更符合用戶興趣和習慣的產品和服務，并對產品和服務進行針對性地調整和優化，社會化數據將為企業市場營銷帶來巨大的價值。
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本文標題：大數據的應用及帶給企業的挑戰
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