前言：為了準確描述中國大數據市場和技術發(fā)展趨勢，解析大數據發(fā)展的各階段對IT技術的需求，2013年6月，中橋國際調研咨詢（以下簡稱中橋）對中國480家最終用戶的IT管理者和專業(yè)人員，就大數據市場和技術發(fā)展趨勢展開了調查。之后中橋首席分析師王叢，將結合其在歐美數據中心領域十幾年的市場調研積累，對中國大數據市場趨勢的調查數據進行解析，以詮釋中國大數據市場和技術趨勢。同時，會通過在線講座（ www.webinars-china.com ），和中國讀者解讀中國大數據市場趨勢，以及大數據對IT技術、IT架構、IT管理以及IT格局的影響。中橋結合對中國大數據市場的的調研數據和分析，將分成四個系列對“中國大數據價值和趨勢”進行解讀。在系列1里，中橋將主要就大數據分析未來24個月以及企業(yè)的大數據分析重點投入進行解析。
大數據分析未來24個月市場趨勢
我們在大數據的調研中了解到，中國各型企業(yè)正在逐步意識到大數據的業(yè)務價值和商業(yè)價值，并且鑒于數據量的迅猛增長和大數據分析所帶來的巨大價值，在未來24個月內，不論是企業(yè)級（78.1%）還是中小企業(yè)用戶（71.8%），都將會在大數據分析上進行投入，通過部署新的數據分析方案來提高大數據創(chuàng)造價值的效率。這其中，考慮未來12-24個月在新的數據分析方案上進行投入的中小企業(yè)用戶比例甚至高于企業(yè)級用戶，鑒于中小企業(yè)在中國市場的龐大數量，可以想見這將對大數據分析形成一股極大的推動力。
大數據分析的演進過程
我們再從大數據分析的不同階段來看，大數據是一個演進過程。傳統商業(yè)智能通過增加數據類型和數據來源、提高分析速度，應對越來越多的數據子集，逐步演進為大數據數據分析。大數據通過IT創(chuàng)造價值的兩個主要維度是數據分析頻率、數據來源和種類，主要分為三個階段。
第一階段：批量分析：數據主要以來自企業(yè)內部結構化數據（如生產、管理數等據）為主。目的是通過數據分析降低生產開支，提高資金周轉和物流效率，提高業(yè)務智能決策能力。這一階段用戶主要IT投資重點是如何提高數據分析頻率，以及增加大數據分析數據種類，為逐步向大數據分析架構演進做好IT架構和資源，大數據分析流程準備。
第二階段：近實時分析：數據分析類型從傳統的結構化數據逐步演進為結構化，非結構化（音視頻、社群等）和半結構化數據（包括系統日志、客戶信息）。除了降低生產開支，提高決策效率的同時，通過大數據分析提升利潤和銷售增長，以及提升優(yōu)質客源獲取和持有效率成為主要目的。數據分析子集數量相對批量分析更大。近實時分析對從分析準備、處理到呈現的時效性更強，提高了對數據處理能力和分析速度的要求。
第三階段：實時分析：數據來源和種類更加豐富，不僅限于企業(yè)內部的生產數據、用戶數據和社群網站，還會納入來自于第三方數據（競爭實時監(jiān)控，目標用戶群體采購行為監(jiān)控等）。主要目的是可以通過實時分析，通過前瞻性，實現業(yè)務突破創(chuàng)新。通過系統驅動實時“行動”，提升企業(yè)在全球市場核心競爭力，優(yōu)化企業(yè)優(yōu)質資源持有率。此外，實時分析對于數據分析和根據分析結構觸發(fā)動態(tài)業(yè)務決策（價格、庫存、打包服務）速度要求更為苛刻。不僅給計算、網絡提出更高要求，也大大提高了對數據存儲容量、性能和動態(tài)資源配置能力要求。
不同規(guī)模企業(yè)的數據分析投入重點
再從大數據分析環(huán)節(jié)來看，整個分析過程從數據采集管理，到數據分析呈現主要包括以下四大環(huán)節(jié)：
- 數據采集管理：將企業(yè)內部數據有效采集管理。逐步形成從數據采集階段的數據分類管理規(guī)范化和標準化。
- ETL：大數據分析的準備工作，從不同的應用實現數據的抽取、清理、轉換、加載。
- 分析：根據業(yè)務需求進行批量，近實時或實時分析。
- 呈現：將大數據的分析結果呈現，以支撐智能的戰(zhàn)略決策和業(yè)務決策，或者自動化根據實時數據分析觸發(fā)商業(yè)行為，加大業(yè)務對市場的反應效率和利潤的捕捉能力。
那么就上述4個環(huán)節(jié)，不同規(guī)模的企業(yè)側重點又將如何呢？中橋的調研結果顯示，未來12個月，企業(yè)級用戶的大數據相關IT投入重點放在數據分析ETL（抽取，遷移，加載）和商業(yè)智能（BI），占比均為50%；中小企業(yè)的IT投入重點則在數據倉庫（50.5%）和ETL（抽取，遷移，加載）（41.6%）。這也與不同企業(yè)所處的數據分析階段有關。
具體來說，企業(yè)級用戶正從大數據分析第一階段，向第二階段演進，更側重于如何通過大數據分析和商業(yè)智能（BI）最大限度地提高用戶使用體驗，降低優(yōu)質客戶流失。中小企業(yè)側重于如何通過商業(yè)智能提高生產效率，利潤和發(fā)展空間;如何通過對用戶采購行為分析，判斷潛在業(yè)務發(fā)展空間，通過業(yè)務創(chuàng)新，實現以“小”搏“大”、以“速度”搏“規(guī)模”的目的。
目前中國市場大數據分析集中在如何完善商業(yè)智能效率
此外，中橋還對中國市場大數據分析的IT投入進行了調研，結果顯示，未來24個月，企業(yè)的IT投入大多數都將圍繞數據的商業(yè)智能（BI）展開。未來12個月，31.4%的受訪者選擇整合不同業(yè)務數據，實現商業(yè)智能這一方面進行IT投入，還有30.1%的受訪者選擇在提高結構化數據（如數據庫）商業(yè)智能效率上進行最重要的IT投入。未來12-24個月，選擇整合數據以實現商業(yè)智能的比例為22.9%；選擇提高結構化數據（如數據庫）商業(yè)智能效率的比例為22.4%。這表明數據的商業(yè)智能和商業(yè)效率是大數據時代企業(yè)的焦點，也直接影響到企業(yè)的業(yè)務發(fā)展和數據的價值挖掘。
大數據分析對企業(yè)的IT資源也存在一定的需求，包括分析方式、計算節(jié)點、存儲技術、IT架構 ，中橋將在系列2里進行詳解。
