今天，主题为“海量数据 深度分析 智慧商业”的第二届大数据世界论坛在京举办。在上午的主论坛中，微软、SAS、英特尔、Splunk、Oracle和NetApp的嘉宾都分享了各自厂商在大数据领域的作为和应对方法。从几家厂商的演讲中发现，对于大数据的讨论已经不再局限于原来的3V即volume、variety、velocity（容量、类型和速度），value（价值）开始被更多地重视。

    对此，几家厂商也一致地将更多分享集中在企业如何利用大数据、从中获得价值。

    如Oracle的如何从数据源层、数据收集层、数据存储层、数据计算层、数据整合层、数据智慧层、数据消费层和数据洞察层的各个层面提供的相应解决方，诸如中间、BI等。同时来自SAS的嘉宾则更加强调利用软件进行分析在大数据时代的重要性，不应片面强调硬件的作用，更应强调高效的分析。

    每家厂商都带来了各自对于大数据的理解，但几乎都是围绕着企业的数据量越来越大、增长速度非常快、类型复杂等层面进行分析和提供相应的产品和解决方案。而对于用户而言，让大数据发挥价值，不仅仅是依赖厂商的工具，还应全面了解大数据的含义，并预估一些风险。在上午的论坛中，几位演讲嘉宾也各自表达了大数据进入企业可能的风险：

    1、企业可能会因为不了解大数据，增加了成本风险。

    2、企业需要了解自身的需求，避免方向的错误。

    3、企业应用关注大数据，还需全面考虑公司发展阶段、不同规模的需求的不同，因为大数据将会是一个过程，而不是一次性解决。

    4、目前多数企业中的数据质量都不高，企业内部应有专业的数据科学家和部门去管理，提高数据的质量和价值。

    5、企业在面对数据量增长时 需要全面考虑迁移的问题，因为投资量大。

    6、当大数据真正进入业务层面后，需要考虑实时分析可能的风险。

    7、对于数据挖掘的结果和价值，应提前做些验证，避免跟风。

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。