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随着技术的进步,企业的数据量还将继续增加。除了针对数据量的调查,本次调研还试图量化数据的性质对于促进大数据增长的作用。调查采访了受访者们两个单独的问题:不同类型的数据所产生的数据量,以及可能导致大数据分析的数据类型。
调查显示,目前正在大规模产生的海量数据预计也将用于大数据分析。IT专业受访者们表示,目前产生最大数据量的来源为结构化的事务处理数据和电子邮件数据,分类占到数据量的62.7%和53%。这两大数据来源所产生的数据也是可用于大数据分析的最流行的两种数据类型。
后起之秀:社会化媒体内容
鉴于大多数IT用户将能够处理大量数据的能力作为大数据最为重要的益处。大容量的数据类型就更可能被用于先进的分析了。
然而,也有例外的情况发生。社会化媒体内容即是如此。相对而言,仅有较少的企业(26.9%)表示,社交媒体正在产生大量的数据信息,但是社会媒体的数据信息则占到了大数据分析很高的权重(40.5%)。
虽然从社会媒体所产生的数据量是巨大的,大多数企业尚未开始捕获并分析这些数据集。随着社会媒体流动性和影响力的继续增加,更多的企业将转向这方面平台的洞察,届时大数据技术有望在这个过程中发挥关键性的作用。相同的动机驱动因素在利用大数据来分析数字丰富的数字媒体,如视频、音频、图像方面占到的比例更高(37.3%)。
分析当前和未来的状况
该调查还研究了不同类型的业务在当前所支持和采用的先进的分析方法,并预计其将在未来的发展趋势。
顶级商务功能方面,目前正在采用和执行的高级分析包括:业务报告(71.9%),规划和预测(56.8%)和预算(53.5%),这几项在未来先进的分析性能预测中排名很低。
调查表明,目前的分析主要用于执行操作的角色。更具战略性的业务功能,如战略管理(64.8%),利润模型(58.7%),企业绩效管理(58.6%)和研发(58.3%),预计在未来的先进分析应用中将占主导地位。
这一发现表明,香港地区的企业非常了解大数据分析的战略价值。先进的分析方法是将从当前的业务支持更多转向发挥战略方面的作用。随着企业对于更大量数据和更多类型数据的收集的增加,以及分析模型演进,预计企业将在未来利用大数据分析进行战略决策。
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