微软助企业应对大数据挑战

文 本刊记者 王柳

大数据不仅要解决“大”的问题，更重要的是如何将挖掘分析的结果直观呈现出来，转换为用户真正需要的洞察力。

步入大数据时代后，企业面临的挑战不仅是急剧增加的数据容量、种类和速度，还有如何发掘数据价值，像如何通过社交网络数据决定企业的品牌和产品定位？如何让企业的线上竞争策略更加高效？如何才能更准确吸引目标用户？

处理全数据

市场研究机构IDC的调研结果显示，到2020年全球数据容量将达到35 ZB（即35万亿TB），且数据的类型和种类将更加复杂。多数分析师认为，其中高达85%的新数据都是非结构化的数据。

巧妇难为无米之炊，想要挖掘大数据的价值，首先要收集存储。微软大数据解决方案的数据管理平台可以无缝地存储和处理包括结构化、非结构化和实时数据在内的所有类型的数据。像其推出的HDInsight是一种适合企业使用的、基于HDP的Hadoop服务，它将Windows的简易性和可管理性带给Hadoop，提供了结合Hadoop的扩展平台，并为大数据提供了灵活且可扩展的云，用户可以根据自己的需求选择平台。

让数据为我所用

如能搜集全世界相关数据作为参照系来分析企业收集的大数据资料，更能够提高数据分析结果的代表性并提升对企业的指导价值。微软大数据解决方案，通过将数据和模型与公开的数据服务相结合，实现了突破性的数据发现。通过使用Windows Azure Marketplace中的应用程序和智能挖掘算法，用户还能发现更多隐藏的信息与数据挖掘模式。此外，微软大数据解决方案还能通过企业信息化管理工具将原始数据转换成可靠一致的数据，并通过SQL Server 分析服务的高级分析功能来实现数据的精炼。

雅虎通过将其庞大的存储在Apache Hadoop开源框架中的数据整合到微软SQL Server 2008 R2当中，成功地帮客户提高了广告投放的效率，并成功让广告商增加了在雅虎网站的广告投放费用。

大数据落地有方法

美国得克萨斯大学研究表明，数据利用率提高10%，财富100强中企业人均产出会提高14.4%，零售、咨询服务行业人均产出会分别提高49%、39%，食品、建筑、钢铁等传统行业人均产出也可提高20%以上。但据Forrester Research对大量大型企业调研结果显示，企业大数据的利用率仅为12%左右。主要是大数据的分析结果不够直观。

微软全球高级副总裁、大中华区董事长兼首席执行官 贺乐赋：“微软就是通过先进算法帮助用户更高效地挖掘有用数据。”

微软全球高级副总裁，大中华区董事长兼首席执行官贺乐赋（Ralph Haupter）在不久前微软大数据媒体沟通会上表示：“微软就是通过先进算法帮助用户更高效地挖掘有用数据，再以用户最熟悉、最直观的形式表现出来，从而帮助用户做出决策。”

微软大数据解决方案可以让客户通过熟悉的工具，比如由Hive add-in for Excel生成的Excel界面，从Hadoop功能中获取有价值的洞察力。也可经由企业熟悉的BI工具，如SQL Server 分析服务、PowerPivot以及通过Hive Open Database Connectivity驱动生成的Power View来分析Hadoop中的非结构化数据。通过集成.NET和新的JavaScript库，微软简化了Hadoop中的编程。开发者可以在JavaScript中使用新的JavaScript库来轻松编写程序，然后通过一个简单浏览器来部署他们的JavaScript代码。