大資料“黑科技”來襲 請拭目以待！

根據 idc的一項調查報告中指出：企業中80%的資料都是非結構化資料，這些資料每年都按指數增長60%。

透過其增長速度，我們可見一斑。同時有 報道 也 指出 ： 平均隻有1% — 5%的資料是結構化的資料。 那麼何為 非結構化資料 ? 顧名思義 ，

是存儲在檔案系統上的資訊，而 并非資料庫 。

如今，這種迅猛增長的 且體積龐大的 資料 類型 在企業裡消耗着複雜而昂貴的 系統資源， 如何更好的 挖掘這些 具有潛在價值的不同類型的

資料 檔案，而不是因為處理它們卻幹擾日常的 業務 工作?當然 ， 你可以 選擇聘請大資料專家團隊 ，但 人力的成本和專業性 總會有 帶來 局限性

與不足 。 對此，來自矽谷的大資料科技公司taste analytics表示，2016年将是中國大資料覺醒的一年，taste

analytics将帶着來自美國矽谷的技術力量以及大資料産品，深入中國市場，為中國企業提供專業、便捷的大資料解決方案。

它是大資料中的“黑科技”

這裡所說的“黑科技”不是非人類自力研發，淩駕于人類現有的科技之上的知識，而是從使用者角度出發，能夠解決實際困難的高、精、尖it技術。

對于資料的解讀來說，每個企業都有不同的方式方法。但在企業各自的資料分析過程中，暴露出的問題所在不盡相同。首先是跨平台資料聯通問題，業務部分需要的資料來源一旦複雜，尤其是和現有的社交、電商資料相關聯，大資料部門不得不需求設計、調用研發并開展定制化開發和部署工作。其次是，資料分散問題，這個問題基于資料無法聯通的衍生問題，例如企業從crm系統中将使用者導入到分類時，其中合作、代理、協作、邀請等各類資料混在，資料分散問題嚴重，大資料部門猶如“漂洋過海來看你”的感覺。更不用說如何確定資料準确性、影響資料的因素、長期對資料進行檢測等有關大資料的工作，在資料采集、分析、呈現的一系列問題中，企業使用者捉襟見肘。

面對大資料的瓶頸，“黑科技”登場的時候到了。作為來自矽谷的大資料分析公司，taste analytics帶來了signals資料分析平台。為什麼說它是“黑科技”，且從三個方面來解釋一下：

第一，資料采集層，signals內建了上百個資料接口，其中包括亞馬遜、天貓、yelp、twitter、facebook、apple store、google play store等，并且這個數字還在飛速擴大。

值得一提的是，2016年，taste analytics正在和國内的知名第三方資料提供商進行戰略合作，将為中國企業提供更多本地化的資料。

第二，資料分析層，也就是對于非結構化和結構化資料進行深度地機器分析。這個層次的黑科技在于taste analytics研發出了最為先進的分析技術——預測性分析，企業可以享受到結構化和非結構資料的精準分析結果，并對市場行為作出及時的預估與預測。

第三，圖像可視化層，signals平台會把資料分析結果進行可視化輸出，并提供出十餘種圖像可視化模式，且支援自定義分析，有意思的是，signals平台可以根據使用者不同的喜好，設計有價值且有特點的圖像展示，友善使用的同時，提升使用體感。

“黑科技”在中國

2016年是taste analytics的“中國服務元年”。其相關産品已實作了本土化工作，包括産品使用中文化、雲服務部署落地化、技術支援規模化等。有理由相信，taste analytics所帶來的大資料“黑科技”，必定将在中國市場落地開花。

本文轉自d1net（轉載）