关注数据的4V 大数据应用还需预防七大风险

ZDNet至顶网CIO频道 7月13日 北京报道今天,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。