中小企业如何应用大数据技术

[2015年技术沙龙分享]

中小企业应如何做

我们不是BAT，不是大公司，没有雄厚的实力，没有大量的数据，我们应如何巧借力，让大数据在企业落地，我们如何应用大数据技术，充分发挥数据的价值？
两点建议：

1. 思维的转变
2. 打造自己的“小”大数据系统

思维的转变

理解大数据的特点

（1）大量：互联网时代，社交网络、电子商务与移动通信把人类带入了一个以“PB”为单位的新时代；
（2）多样：传统的结构化数据以及互联网多样的非结构化数据；
（3）高速：及时把握市场动态，并能快速制定出适当的运营策略，成为企业提高竞争力的关键，所以数据采集、应用和处理需要快速响应；
（4）价值：价值密度低，价值稀疏，挖掘有用信息可谓“大海捞针”。

认识云计算的发展

（1）软硬件技术的变革；
（2）存储廉价、光纤、虚拟化软件等；
（3）互联网的发展和随之而来的大规模数据；
（4）更多的中小企业应更专注于自身业务的发展。

知道数据的重要性

（1）重视数据的作用
认识到现在这个时代靠个人经验和能力已经难以进行实时决策，我们必须借助数据的力量，让数据帮助判断和预测
（2）知道管理和积累数据
利用数据思维来管理及分析自己的一些日常工作、客户、产品等数据，可以利用一些巨头公司 提供的和自身企业相关的数据服务

设计数据的应用目标和价值衡量

利用数据创造商业价值， 以数据说话，重视数据，决策依赖于真实的数据

有了大数据的思维或者说意识之后，相信会让我们彻底摆脱以往的个人经验，一切以数据说话，以数据决策，以数据创新，以数据驱动业务的发展，更好的服务于客户。

打造自己的“小”大数据系统

大数据处理流程图

面临的困难

• 没有财力、物力
• 没有技术团队（开发、运维、运营）
• 没有数据

没有数据，其实更多的是不重视数据，个人认为数据无处不在，如果我们是做SAAS服务的，通过用户的访问日志数据便可轻松了解用户的体验、甚至来源分类，建立初步的用户画像，再比如公司的日常管理、员工日常工作方面的数据，这些数据都可以指导我们如何更高的提升员工工作效率、管理过程中的问题。

技术上怎么做？

（1）分析自己的业务需求特征

• 数据类型，是结构化、半结构化还是非结构化为主;
• 数据大小，内部数据级别是GB级别、TB级别或者PB以上的级别;
• 读写量级，比如每小时写入的数据达到GB级别，或者每天写入达到TB级别等;
• 读写比例，是写为主还是以读为主;
• 并发数，大致的每秒并发数;
• 一致性，只接受强一致性还是可以接受最终一致性和弱一致性;
• 延迟度，最高能容忍的延迟度是多少，是毫秒还是秒或者更延迟;
• 分析的复杂度，需不需要引入较复杂的数据挖掘算法等。
  以上这些都会充分影响我们的大数据系统建设成本。
  （2）要有选择性使用开源工具和技术，不要闭门造车
• 要学会借力，不是从头开始构建，云计算快速发展，阿里云、百度云、腾讯云等有提供了有力的云计算、大数据技术的基础，帮助我们专注于业务的构建，而非基础的搭建。
• 不要走大而全的通用性平台路线
  应以具体的应用和场景为主，因为建一个平台有很多附加的成本和设计，我们要做的就是要能产生价值的事情
• 找一个快速体现价值的业务点
  最好是找到一个技术难度小，并且有一定的商业价值的场景来做大数据[注]技术落地的试点，并不断地进行测试和迭代来验证，而不是一味求复杂、求大，这样比较容易说服企业管理层来进行长期的投入和支持;
  每一层都要学会借力
  
  大数据构建层次

总结

• 以业务驱动技术
• 要学会借力
• 格局要“大”，入手要“小”
• 快速迭代、验证