大数据时代企业需要数据分析

　　21世纪人们的生活与生硬刻板的数据中心、产品和硬件不同，人们的现实生活充满活力，而这些活力主要体现在数据给予生活的改变。近日，IDC发布了一份对于未来数字星球增长的新预期，数字显示，中国只占整个数据产生总量的3%，未来的8年这个数据将占到全球数据数量的22%，中国迎来了大数据的时代。

　　数据的堆积离不开大数据的分析，而学术界和产业界对于大数据已经过了讨论概念的阶段，现在人们更加关注于用什么样的技术和方法来进行大数据价值挖掘，以及如何真正为企业和客户带来价值。

　　而事实上，大数据的分析和大数据的挖掘是一个非常难的技术，不管是产品需要上，还是从技术创新上，新的方法论和新的算法都需要不断培养大数据的人才，以及灵活运用大数据的技术。

　　现阶段，很多公司的数据的增长超过了预期，大规模的数据量和高速度的数据增长让企业措手不及。面对大数据的问题，很多业内厂商都在寻找新的商机来不断的扩充自己的市场。而很多企业开始想方设法的把大数据存储起来，不断的尝试新的大数据存储架构。找到了存储数据的方法，企业下一步动作就是进行大数据分析。

　　提到大数据分析，很多人会想到Hadoop的大数据的解决方案。其实远远不止这些，Hadoop的特点明显，具有扩展性、纠错能力、方便使用等等。但是真正处理大企业的数据的时候，不仅仅有非结构化的数据，还有结构化的数据。这样不同的数据的种类和新的应用的需求，使得简单的只靠Hadoop处理大数据是不适合的，最理想的方式是怎么能够把原有的传统的关系数据库、或者在生态领域的先进的技术和成型的数据分析的方法和流程能够和Hadoop生态环境的可扩展性有机的结合，这才是大数据分析最理想的解决方案。

　　通过传统的生态系统和Hadoop系统的结合，可以不断的提高大数据的存储能力和分析能力，还能把大数据的分析工具使用到具体的企业业务中去。近年来，大数据的分析工作不断的嵌入到客户的应用中去，在应用当中实现大数据的价值，获得巨大的商机。