CIO如何將3V大數據轉化為商業智能

CIO如何將3V大數據轉化為商業智能

大數據是指每天淹沒業務組織的大量數據。這些數據可以是結構化的也可以是非結構化的，有可能被挖掘以獲取有價值的業務見解。但是，數據量并不像組織處理數據那樣重要。正是這種分析可以幫助企業選擇正確的策略，采用更有效的流程并做出更明智的決策。

定義大數據的三個概念是：

數量：從商業交易和社交媒體到傳感器和機器對機器數據，數據的爆炸產生了對用于分析和高級存儲的新技術的需求。

速度：當今的信息以前所未有的速度傳播，需要及時處理。如今，數據移動已減少到幾分之一秒。傳感器，條形碼讀取器和智能計量等技術可用于處理大量的實時數據。

種類：結構化或非結構化的數據有多種格式。從數字數據到電子郵件，文本文檔，音頻，視頻和財務交易，企業必須弄清楚如何管理和繪制大量以多種不同，有時不兼容的格式存儲的信息之間的聯系。

IT運營分析（ITOA），也稱為大數據分析和高級分析，可以幫助公司應對日益增長的數據復雜性。

大多數部門管理著大量且每天都在增長的機器數據，包括從傳感器和連接的機器到GPS設備和儀表的任何數據，但是許多組織無法以原始格式利用任何數據。完全忽略原始數據的公司可能會忽略可能影響戰略業務決策的寶貴信息。ITOA系統可以為公司實時監視和分析數據，以幫助他們從大量的多結構數據中獲取見解。

當太多數據成為問題時

既然業務已經開始轉移到云中，并且流程已經擴展到了移動網絡，那么下一步就是密切關注不斷變化的部分。

隨著APP體系結構的進步和數據庫技術的發展，數據管理器及其操作對等方已經很難管理數據量。這要求數據驅動的IT管理實踐。集中式數據庫性能監視平臺可以監視，管理和優化每種數據庫類型（無論位于何處）的數據庫性能。它提供了單視圖操作工具，可以最大化數據庫驅動的APP和服務的性能以及可用性。

公司如何將數據轉化為智能

大多數大數據計劃的目標是改變組織訪問數據的方式，并利用它來獲取更好的業務見解。為了增強靈活性，可以實施開源技術。通過集中式分析，一個平臺可以從整個公司提取數據并將其處理為有意義的數據。公司可以通過完整的運營視圖來確定任何感興趣或沖突的領域。

新型的ITOA解決方案不僅可以為公司解釋數據做出未來決策，還可以在任何特定的關鍵績效指標（KPI）偏離規范時發送有針對性的實時警告，從而幫助企業避免潛在的災難。他們可以捕獲，分析和生成模式，以立即識別變量的不規則性，例如：

自然發生的負載或APP使用模式。IT基礎結構KPI，例如中央處理器（CPU）利用率，數據庫存儲級別，活動連接。最終用戶的APP體驗，例如響應性，緩慢性，可用性。

數據無處不在，比以往任何時候都更容易訪問。但是，數據量巨大和復雜性使得許多組織無法利用其優勢。運營分析是新一代的解決方案，可以將數據量解釋為有用的業務見解，并將這些見解實時提供給公司，以幫助他們取得成功。

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