大数据时代是如何到来的,跟那些主要因素有关系

企业数据分析系统的数据来源是各个业务系统或手工数据，这些数据的格式、内容等都有可能不同。如果不进行数据治理，数据的价值难以发挥。只有对数据标准进行规范，管理元数据、数据监控等，才能得到高质量的数据。得到规范的数据后，才可在此基础上进行主题化的数据建模、数据挖掘、数据分析等。

2013年被众多的IT人定义为中国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在交通、电信、金融部门被广泛推动。各大银行对Hadoop的规划、POC尤其风生水起，带动了一波大数据应用的热潮，这个热潮和当初数据仓库进入中国时的2000年左右很相似：应用还没有想好，先归集一下数据，提供一些查询和报表，以技术建设为主，业务推动为辅。这就导致了这股Hadoop热潮起来的时候，传统企业都是以数据归集为主的，而BAT这样的企业则天生以数据为生，早早进入了数据驱动技术和业务创新的阶段。

随着Hadoop技术的提升，数据如何进来，如何整合，开展什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是，同传统数仓时代一样，垃圾进垃圾出，如何破？相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题：数据治理难的不是技术，而是流程，是协同，是管理。 睿治数据治理平台平台架构

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户获得更好的数据洞察力，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，并通过标准评估确保数据在复杂数据环境中维持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量，并可以提升开发和数据管理的一贯性和效率性。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，建立数据监管，形成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性以及合法性，降低数据管理成本，减少因数据不可靠导致的决策偏差和损失。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等处理工作。既可以用于问题数据的修正，也可以用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助企业创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化改进商业流程并提高业务的响应速度。

数据资产：汇集企业所有能够产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，快速了解企业资产，发现不良资产，为管理员提供决策依据，提升数据资产的价值。

数据交换：用于实现不同机构不同系统之间进行数据或者文件的传输和共享，提高信息资源的利用率，保证了分布在异构系统之间的信息的互联互通，完成数据的收集、集中、处理、分发、加载、传输，构造统一的数据及文件的传输交换。

生命周期：管理数据生老病死，建立数据自动归档和销毁，全面监控展现数据的生命过程。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各种数据安全策略，确保数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。

叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点。

谈大数据时代的数据治理 当前要做的是功能框架的完善，而完善的着力点则是“数据资产目录”：用资产化的视角来管理一个企业的数据，只有把数据作为资产来认识和管理，大数据项目才能达成预期，也能够治理好。大数据时代带来的价值，个人认为主要有两个，一个是技术架构，主要是架构理念的进步，另外一个更重要的则是对数据的重视。大数据时代是数据的时代，IT向DT转型，不单单是BAT，所有的IT公司，未来都在数据这两个字上。

对于一个企业来说，把数据作为资产，才是建设大数据的最终目的，而不是仅仅是因为Hadoop架构带来性价比和未来的扩展性。当一个企业把数据作为资产，他就像管理自己名下存折、xyk一样，定期梳理，无时无刻不关心资产的变化情况，关注资产的质量。

而资产目录就是管理资产的形式和手段，他像菜单一样对企业的资产进行梳理、分门别类，提供给使用者；使用者通过菜单，点选自己需要的数据，认可菜单对应的后端处理价值，后厨通过适当的加工，推出相应的数据服务；这是一个标准的流程，而这些流程之上，附着一整套数据管理目标和流程。

大数据平台以数据资产目录为核心，将元数据、数据标准、主数据、数据质量、数据生命周期、数据轮廓等信息在逻辑层面关联起来，在管理层面上整合成统一的整体，构建起数据管理体系，全面的支持数据服务等具体应用。

大数据平台实现了数据存储、清洗和应用。在数据汇入和汇出的过程中，需要对数据的元数据进行统一记录和管理，以利于后续的数据应用和数据血缘分析。数据质量一直是数据集成系统的基础工作，对数据的各个环节设置数据质量检查点，对数据质量进行剖析、评估，以保证后续应用的可信度。

在数据收集的过程中，随着数据维度、指标的聚集，如何找到所需的业务指标及属性，并且评估相关属性的业务及技术细节，需要对收集的所有数据进行业务属性，并进行分类，建立完善的数据资产目录。

数据资产目录是整个大数据平台的数据管理基础，而数据资产目录由于数据的多样性，在使用的过程中，必然涉及数据权限的申请、审批管控流程，而管控流程的建立依赖于相应岗位的设立和对应职责的建立。

大数据平台的数据管理架构规划，通过数据物理集中和数据逻辑整合，彻底摆脱企业“数据竖井”的困境。大数据平台数据管理架构分为功能架构、流向规划和数据架构三个层面。

数据管理功能架构：借鉴DAMA数据管理和DMM数据成熟度理论，着眼于数据管理技术和数据管理流程融合，组织数据管理功能。

数据流向规划架构：规划整个大数据平台的数据流向，并在数据流入、数据整合、数据服务的具体环节实现精细化管理。

数据管理的数据架构：以数据资产目录为核心，数据项为最小管理单元，将技术元数据（实体、属性和关系）、业务元数据和管理元数据（数据标准、主数据、数据质量、数据安全）融合为彼此紧密联系、密不可分的整体，共同构成精细化管理的数据基础。

数据管理在整个大数据平台不仅仅是一个主要功能模块，它还是整个企业层面数据治理的重要组成部分，它是技术和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下组织机构之前的协调合作。如何利用统一的数据管理模块对企业所有进入到数据湖的数据进行有效管控，不单单取决于数据管理模块本身，也取决于元数据的合理采集、维护，组织结构及制度的强力支持保证。

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理参照了DAMA对于数据管理的九个管理目标，并进行裁剪，并对部分管理目标进行了合并，并参照了CMMI制定DMM数据成熟度目标，采用循序渐进，逐步完善的策略对管理目标进行分阶段完成，制定完整的管控流程和数据治理规范，以便持续的对数据进行管理，递进实现DMM定义的成熟度目标。

亿信睿治数据治理管理平台和DAMA的对应关系如下：

谈大数据时代的数据治理 大数据平台数据管理的核心内容是数据资产目录，围绕数据资产目录的数据流入、数据整合、数据服务都是数据管理的核心。数据管理主要管理数据的流动，以及管理流动带来的数据变化，并对数据底层的数据结构、数据定义、业务逻辑进行采集和管理，以利于当前和未来的数据使用。为了更好的对数据进行管理和使用，制度层面的建设、流程的设立必不可少，同时也兼顾到数据在流动过程中产生的安全风险和数据隐私风险。

因此数据管理介入到完整的数据流转，并在每个节点都有相应的管理目标对应，整个数据流框架如下图所示：

谈大数据时代的数据治理 企业在建制大数据平台的同时，对进入数据湖的数据进行梳理，并按照数据资产目录的形式对外发布。在发布数据资产之后，则对进出数据湖的数据进行严格的出入库管理，保证数据可信度，并定期进行数据质量剖析检查，确保数据资产完善、安全、可信，避免“不治理便破产”的谶言。

一个好的企业应该未雨绸缪，从现在开始就应该着手准备，为企业的后期的数据收集和分析做好准备，企业可以从下面六个方面着手，这样当面临铺天盖地的大数据的时候，以确保企业能够快速发展，具体为下面六点。

目标

几乎每个组织都可能有源源不断的数据需要收集，无论是社交网络还是车间传感器设备，而且每个组织都有大量的数据需要处理，IT人员需要了解自己企业运营过程中都产生了什么数据，以自己的数据为基准，确定数据的范围。

准则

虽然每个企业都会产生大量数据，而且互不相同、多种多样的，这就需要企业IT人员在现在开始收集确认什么数据是企业业务需要的，找到最能反映企业业务情况的数据。

重新评估

大数据需要在服务器和存储设施中进行收集，并且大多数的企业信息管理体系结构将会发生重要大变化，IT经理则需要准备扩大他们的系统，以解决数据的不断扩大，IT经理要了解公司现有IT设施的情况，以组建处理大数据的设施为导向，避免一些不必要的设备的购买。

重视大数据技术

大数据是最近几年才兴起的词语，而并不是所有的IT人员对大数据都非常了解，例如如今的Hadoop，MapReduce，NoSQL等技术都是2013年刚兴起的技术，企业IT人员要多关注这方面的技术和工具，以确保将来能够面对大数据的时候做出正确的决定。

培训企业的员工

大多数企业最缺乏的是人才，而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才，对于一些公司，特别是那种人比较少的公司，工作人员面临大数据将是一种挑战，企业要在平时的时候多对员工进行这方面的培训，以确保在大数据到来时，员工也能适应相关的工作。

培养三种能力

Teradata大中华区首席执行官辛儿伦对新浪科技表示，随着大数据时代的到来，企业应该在内部培养三种能力。第一，整合企业数据的能力；第二，探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力；第三，进行精确快速实时行动的能力。

做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进企业快速发展。

大数据，是大数据文件，还是大量的数据文件要多大，KB，MB，GB，TB，PB，EB还是说是大范围的数据，包括文本，图像，视频。。。

至少到2014年，大数据还没有一个准确的范畴定义。这是IEEE关于大数据的特别报告集里的说法。这里的问题就在于，一个大字，每天都在变：更多的设备被应用到日常生活，每天都有超越以往所有的比特在网络产生，流动，湮灭，同样，每天都有更多的超越以往的对这些比特流的使用，应用在发生，而这样的使用，应用，又进一步产生更大量的数据流。。。

那么。就是大数据是什么

大数据是各种 IT 技术发展的汇聚点

光纤通信，DSL接入，Wifi，LTE，等等等等的通信连接转换设备，越来越多的带宽，越来越低廉的价格，使得网络大数据传输成为可能。

光学技术与半导体集成电路技术使得大规模的数据存储成为可能。

各种 sensor 技术使得数据的日常获取越来越便捷。

数据库技术的长时间发展与广泛应用提供了足够的，初始的结构化数据的来源，并提供了新数据处理方式的原始脉络。

人工智能技术，包括图像视频文本的理解分析，原始数据的结构化挖掘，自然语言处理，机器学习等等等，使得从已有数据中获得新的惊喜知识成为每天都在发生的事情。

摩尔定律使得数据处理的成本越来越低廉，但是效率却越来越高。

移动通信技术使得每个人每个时刻在每个地方都在为数据的越来越大做出贡献。

网络信息检索技术，使得数据/知识的应用与分布越来越扁平化。

基于上述各项技术的发展，越来越多的应用领域得到了新的推动助力。

随着信息化时代的发展，电脑、手机等高科技充斥着在生活之中。

“大数据”是近年来IT行业的热词。大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来。

大数据又称巨量资料。指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。数据量大、数据种类多、要求实时性强，数据所蕴藏的价值成为了它的闪光点。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据的挖掘。

一个做传统CT培训的人，在看完《大数据时代下的历史机遇及挑战》后，突然发现，这个在13年还刚刚出道的词汇，好像可发引领未来的潮流。所以在机缘巧合之下，报了北航的大数据专业的在职研究生。学完了近两年多的课程，同时也学完了IBM在网络上的大数据课程后。首先，感觉。要搞大数据，势必要有一定的代码基础，其次，你的代码逻辑及编程习惯也是至关重要的。因为无论多大的数据，首先你要有自己对于这些数据的理解，然后再来谈应用。不能光凭拍拍脑袋就去做决定。毕竟，数据摆在那里，如何去运用，如何去使用这些数据才是最为重要的。在这里，个人比较认可的一种观念就是：最有价值的数据是掌握到运营商手中的。这也就牵出今天讨论的主题：大数据与CT,IT的关系？

看到新闻，AT&T要开始新一轮的转型。所有的网络设备要开始向SDN的方向转变。这一点，也许做传统CT的不了解，通俗的来说，也就是BAT这样公司的运维人员现在要开始兼职做网络运维的工作了。对于华为，中兴的用服工程师来说，只是会敲几行代码，传几个新版本，升级设备的日子将一去不复返了。因为自动化运维，以及大数据收集会大大减少维护人员的数量。就像有的时候，我会说在IT界的跨界竞争一样，你会C，他会JAVA，但人家黑客直接用汇编这种底层语言来写你的BUG，那你所会的在人家面前那就是不堪一击。特别是家庭终端ONU上就有体现，利用现有光猫的漏洞，扩展你的功能。

软件改变世界，网络链接世界。而下一个结合点，势必会在ICT融合上，因为运营商掌握到的数据是最有价值的。而基于这些数据的相关分析又可以辅助IT做出相应的产品，更加贴近用户的需求。通信链加速，用户内容分发，数据分析及展现，好像大数据时代下的各样新技术都层出不穷。但是否贴近用户，为用户所接受，才是一个产品发展下去的动力。

罗胖在跨年演讲时说到，这是一个造点的时代。而在大数据时代，如何造点？这一点一直是我所思考的，结合自身这些年所掌握的技术，正是接入这一块的。对于IT来说，是用户家庭的入口。而这一点，最好的结合，就是电信的CDN，还有就是迅雷快鸟这类产品。把加速的事留给运营商，收费的事留给专业的迅雷。实际上，这种结合的点，在16年还会有许多。再往下去思考，用户产生的相关数据，如何收集，如何分析，推送相关的产品这一点，相信还是要用到数据挖掘及分析。

总之，IT与CT正在逐步融合，而大数据在其中将会产生后发动力。相应的技术创新会以跨界的形式突破与改变我们原来的认知观念。对于这种变革，重要的不是你会什么，而是你是否能够在短时间内学会相应的内容。还是那一点，真正在工作中的学习是以你专注的程度及克服困难的大小来计算的，而不是你学习时间的长短。

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（1）大数据时代的提出

最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，他认为数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

（2）大数据时代的来临

随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片，数据计量单位已从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB来衡量。

（3）大数据时代的特点

如果简单来理解什么是大数据，我们只要抓住大数据的四个特点，大量、高速、多样、价值。具体来讲就是数据体量巨大，数据的爆发性增长迫切的需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据；数据类型繁多，广泛的数据来源决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统的应用；价值密度低，现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。相比于传统的小数据，大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据；数据分析处理速度快，主要通过互联网传输。大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。

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