關(guān)于大數據產(chǎn)品報告范文
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篇一：中國大數據行業(yè)調查報告
公司使用大數據的基本情況
無(wú)論你是來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、通信行業(yè)，還是金融行業(yè)、服務(wù)業(yè)或是零售業(yè)，相信都不會(huì )對大數據感到陌生。據調查報告顯示，32.5%的公司正在搭建大數據平臺，處于測試階段；29.5%的公司已經(jīng)在生產(chǎn)環(huán)境實(shí)踐大數據，并有成功的用例/產(chǎn)品；24.5%的公司已經(jīng)做了足夠的了解，開(kāi)發(fā)準備就緒；基本不了解的只占3000+用戶(hù)的13.5%。
現有公司大數據的使用情況
其中，大家對大數據平臺提出的的主要需求有：36.5%是進(jìn)行海量數據的離線(xiàn)處理，比如大數據BI；23.2%是為了大量數據的實(shí)時(shí)處理，比如在線(xiàn)交互式分析；40.3%的公司的大數據平臺則同時(shí)負責這兩種業(yè)務(wù)。
大數據平臺主要負責的業(yè)務(wù)
傳統觀(guān)念下，大數據往往是大型互聯(lián)網(wǎng)公司的玩物。然而，通過(guò)本次調查，我們卻發(fā)現在那些對大數據平臺有需求的公司中，研發(fā)團隊規模遠沒(méi)有我們想象的大，29.11%的研發(fā)團隊僅有1-10人，次居第二的10-50人的規模占到了25.77%,兩種規模的研發(fā)團隊就超過(guò)了一半�？梢�(jiàn)，當下大數據的需求已不止步于大型公司。
研發(fā)團隊規模
從傳統架構到大數據時(shí)代應用程序架構的轉變往往都會(huì )遇到一些問(wèn)題和挑戰。在對計算框架門(mén)檻調查中，非專(zhuān)業(yè)人士難于入手這一難題的比例達到了46.5%，這對企業(yè)人才的培訓提出了迫切的要求。
當下計算框架使用過(guò)程中存在的問(wèn)題
打造大數據平臺需要企業(yè)克服諸多問(wèn)題和挑戰，尤其是安全性和可靠性方面。
大數據平臺打造的主要挑戰
大數據技術(shù)現狀
大數據技術(shù)在開(kāi)發(fā)者或從業(yè)人員的應用中逐步走向成熟，這些成熟的技術(shù)在開(kāi)發(fā)人員的探索中得到了初步的穩定發(fā)展，公司的使用便是對這些技術(shù)的肯定。包括開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，數據分析語(yǔ)言、數據庫等在內的大數據工具，究竟哪個(gè)更適合自己的業(yè)務(wù)，相信開(kāi)發(fā)者們都有自己的評判標準。
在眾多的開(kāi)發(fā)語(yǔ)言中，大數據平臺開(kāi)發(fā)者們尤為青睞Java，占到了總比例的65%，遠遠超過(guò)其他開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。值得一提的是，Hadoop本身就由Java實(shí)現的。
大數據開(kāi)發(fā)語(yǔ)言
在大數據分析語(yǔ)言中，SQL的使用比例達到了64%，是R語(yǔ)言使用者人數的2倍之多。我們從中不難看出SQL-on-XXX項目的前景；同時(shí)從R的支持率上，也看到了更多非技術(shù)人員，比如數據分析師對低門(mén)檻分析類(lèi)語(yǔ)言的需求。
大數據分析通常用的語(yǔ)言
在大數據存儲上，HBase則以67.55%的比例位居榜首，遠超其他數據倉庫，當然這點(diǎn)與Hadoop原生支持是分不開(kāi)的。
大數據存儲中適合的數據庫
對存儲在HBase或Cassandra這樣NOSQL數據庫中的數據進(jìn)行復雜查詢(xún)，Solr、Elasticsearch、Splunk等主流的搜索引擎差距并不大。
篇二：大數據調研報告
摘要：大數據時(shí)代的數據格式特性 首先讓我們先來(lái)了解一下大數據時(shí)代的數據格式特性。從IT角度來(lái)看，信息結構類(lèi)型大致經(jīng)歷了三次浪潮。必須注意這一點(diǎn)，新的浪潮并沒(méi)取代舊浪潮，它們仍在不斷發(fā)展，三種數據結構類(lèi)型一直存在，只是其中一種結構類(lèi)型往往主導于其他結構：
結構化信息這種信息可以在關(guān)...
根據IDC的調查報告預測到2020年全球電子設備存儲的數據將暴增30倍，達到35ZB（相當于10億塊1TB的硬盤(pán)的容量）。大數據浪潮的到來(lái)也為企業(yè)帶來(lái)了新一輪的挑戰。對于有準備的企業(yè)來(lái)說(shuō)這無(wú)疑是一座信息金礦，能夠合理的將大數據轉換為有價(jià)值信息成為未來(lái)企業(yè)的必備技能。恰逢此時(shí)，CSDN專(zhuān)門(mén)針對企業(yè)相關(guān)人員進(jìn)行了大規模問(wèn)卷調研，并在數千份的調查報告中總結出現今企業(yè)大數據業(yè)務(wù)的現狀。在此我們也將調研結果展示與此以供大家參考。
大數據時(shí)代的數據格式特性
首先讓我們先來(lái)了解一下大數據時(shí)代的數據格式特性。從IT角度來(lái)看，信息結構類(lèi)型大致經(jīng)歷了三次浪潮。必須注意這一點(diǎn)，新的浪潮并沒(méi)取代舊浪潮，它們仍在不斷發(fā)展，三種數據結構類(lèi)型一直存在，只是其中一種結構類(lèi)型往往主導于其他結構：
結構化信息——這種信息可以在關(guān)系數據庫中找到，多年來(lái)一直主導著(zhù)IT應用。這是關(guān)鍵任務(wù)OLTP系統業(yè)務(wù)所依賴(lài)的信息，另外，還可對結構數據庫信息進(jìn)行排序和查詢(xún)；
半結構化信息——這是IT的第二次浪潮，包括電子郵件，文字處理文件以及大量保存和發(fā)布在網(wǎng)絡(luò )上的信息。半結構化信息是以?xún)热轂榛A，可以用于搜索，這也是谷歌存在的理由； 非結構化信息——該信息在本質(zhì)形式上可認為主要是位映射數據。數據必須處于一種可感知的形式中（諸如可在音頻、視頻和多媒體文件中被聽(tīng)或被看）。許多大數據都是非結構化的，其龐大規模和復雜性需要高級分析工具來(lái)創(chuàng )建或利用一種更易于人們感知和交互的結構。 企業(yè)內部大數據處理基礎設施普遍落后
從調查結果可以看出，接近50%的企業(yè)服務(wù)器數量在100臺以?xún)�，而擁�?00至500臺占據了22%的比例。500至2000臺服務(wù)器則占據剩下28.4%的比例�？梢钥闯雒鎸Υ髷祿F今大部分企業(yè)還沒(méi)有完善其硬件基礎架構設施。
以現階段企業(yè)內大數據處理基礎設施的情況來(lái)看50%的企業(yè)面臨大數據處理的問(wèn)題（中小企業(yè)在面對大數據的解決之道應遵循采集、導入/處理、查詢(xún)、挖掘的流程）。
但這只是暫時(shí)狀況，“廉價(jià)”服務(wù)器設施會(huì )隨著(zhù)企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展逐漸被淘汰出歷史的舞臺，在未來(lái)企業(yè)基礎架構體系的硬件選用上，多核多路處理器以及SSD等設備會(huì )成為企業(yè)的首選。Facebook的Open Compute Project就在業(yè)界樹(shù)立了榜樣，Open Compute Project利用開(kāi)源社區的理念改善服務(wù)器硬件以及機架的設計。其數據中心PUE值也是領(lǐng)先與業(yè)內的其他對手。
而在具有大數據處理需求的企業(yè)中52.2%的日數據生成量在100GB以下，日數據生成量100GB到50TB占據了43.5%，而令人驚訝的是，日數據生成量50TB以上也有4.4%的份額。數據量持續的增長(cháng)，公司將被迫增加基礎設施的部署。專(zhuān)利費用將一直增加，而開(kāi)源技術(shù)，則省了這筆一直持續的專(zhuān)利費。對于急需改變自己傳統IT架構的企業(yè)而言，傳統的結構化數據與非結構化數據的融合，成了所有人關(guān)心的問(wèn)題。
企業(yè)面對大數據處理的挑戰與問(wèn)題
現今大數據呈現出“4V + 1C”的特點(diǎn)。既Variety：一般包括結構化、半結構化和非結構化等多類(lèi)數據，而且它們處理和分析方式有區別；Volume：通過(guò)各種設備產(chǎn)生了大量的數據，PB級別是常態(tài)；Velocity：要求快速處理，存在時(shí)效性；Vitality：分析和處理模型必須快速變化，因為需求在變；Complexity：處理和分析的難度非常大。
從圖中我們可以看出資源利用率低、擴展性差以及應用部署過(guò)于復雜是現今企業(yè)數據系統架構面臨的主要問(wèn)題。其實(shí)大數據的基礎架構首要需要考慮就是前瞻性，隨著(zhù)數據的不斷增長(cháng)，用戶(hù)需要從硬體、軟件層面思考需要怎樣的架構去實(shí)現。而具備資源高利用率、高擴展性并對文件存儲友好的文件系統必將是未來(lái)的發(fā)展趨勢。
應用部署過(guò)于復雜也催生了大數據處理系統管理員這一新興職業(yè)，其主要負責日常Hadoop集群正常運行。例如直接或間接的管理硬件，當需要添加硬件時(shí)需保證集群仍能夠穩定運行。同時(shí)還要負責系統監控和配置，保證Hadoop與其他系統的有機結合。而多格式數據、讀寫(xiě)速度（讀寫(xiě)速度是指數據從端點(diǎn)移動(dòng)到處理器和存儲的速度）以及海量數據是企業(yè)面臨大數據處理急需解決的技術(shù)挑戰。眾所周知隨著(zhù)大容量數據（TB級、PB級甚至EB級）的出現，業(yè)務(wù)數據對IT系統帶來(lái)了更大的挑戰，數據的存儲和安全以及在未來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和使用這些數據已成為難點(diǎn)。同時(shí)大數據不只是關(guān)于數據量而已。大數據包括了越來(lái)越多不同格式的數據，這些不同格式的數據也需要不同的處理方法。充分利用有用的數據，廢棄虛偽無(wú)用的數據，是數據挖掘技術(shù)的最重要的應用。
企業(yè)內部數據分析與挖掘工具應用現狀 云時(shí)代企業(yè)數據挖掘面臨如下三點(diǎn)挑戰。挖掘效率：進(jìn)入云計算時(shí)代后，BI的思路發(fā)生了轉換。以前是基于封閉的企業(yè)數據進(jìn)行挖掘，而面對引入互聯(lián)網(wǎng)應用后海量的異構數據時(shí)，目前并行挖掘算法的效率很低；多源數據：引入云計算后，企業(yè)數據的位置有可能在提供公有云服務(wù)的平臺上，也可能在企業(yè)自建的私有云上，如何面對不同的數據源進(jìn)行挖掘也是一個(gè)挑戰；異構數據：Web數據的最大特點(diǎn)就是半結構化，如文檔、報表、網(wǎng)頁(yè)、聲音、圖像、視頻等，而云計算帶來(lái)了大量的基于互聯(lián)網(wǎng)模式提供的SaaS應用，如何梳理有效數據是一個(gè)挑戰。
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