数据仓库研究所（TDWI）最近的一项调查在企业使用数据，高级分析和这两者的交叉上提供了洞察力：大数据分析。这也表明，尽管所有的注意力都集中在Hadoop上，企业主要依靠原有设备 ― 企业数据仓库 ― 来管理大数据。

TDWI调查了325名来自他们自有级别的受访者，以及来自其他来源的征求响应，58%的响应者来自企业IT专业人士，22%来自商业赞助者或用户，另外的20%来自咨询公司。学者和供应商从调查结果中被除去。

　　换句话说，它是让你观察在真正的业务中大数据是如何被看待、处理和使用的。

　　在这份由TDWI 的资深杰出研究主管Philip Russom 撰写的40页的报告中，有很多东西要消化。 首先给我留下深刻印象的是有多少企业已经在做大数据的分析，它在调查中被等同于对大数据所应用的高级分析的应用.“事实上是一个不同的工具类型的集合，包括那些基于预测分析、数据挖掘、统计、人工智能、自然语言处理、等等”。

　　有多少企业已经实际进行大数据分析的？三分之一的企业已经在使用它。

　　第二件突出的事是（因为我以前听说过一次）大数据的分析需要一种与传统分析相比不一样的方法。你不是要问一个具体的问题。相反，你对数据进行探究，看它能告诉你什么：

　　不应该是“高级分析”，一个更恰当的词语应该是“发现分析”，因为那才是用户尝试去实现的。(有些人称之为“探索性分析”)，换句话说，利用大数据分析，用户往往是一位业务分析师在试图发现企业中之前无人知道的新的商业事实。为了做到这一点，分析师需要大量具有许多细节的数据。这些经常是企业尚未针对分析收集的数据。

　　该报告还指出，企业数据仓库不仅是大数据管理及高级分析的主要工具，它也是首选的工具。64%的人说他们已经在用企业数据仓库进行大数据分析，63%的人说这是他们的优先选择。你可以想象，因为企业数据仓库是现有的主要方法。有趣的是，企业数据仓库是否用于大数据分析与企业把自己的数据保存在仓库数据的“原始”程序密切相连。越原始的企业，他们在企业数据库中处理大数据的机会就越少。

　　该调查还被问及企业数据仓库以外的分析数据库并发现大多数公司一方面计划减少数据集市的数量和操作数据存储，但另一方面，28%的用户已经采用供应商专门设计用于大数据分析的数据库，其中30%的人说这样更好。

　　Russom写道：

　　受TDWI采访的用户将他们使用新的供应商建立的分析数据库描述成类似于一种老式的数据集市类，但有更大的数据容量，详细数据和多种数据类型。只有时间才能告诉我们新的分析数据库是否会像数据集市被我们泛滥使用。
　
　　有趣的是，Hadoop已经被24%的调查对象所使用，但是只有30%的人表示对 Hadoop和类似的分布式文件系统的倾向。

　　Russom称这种采用率为一种“可敬的存在”，但是有所保留：

　　考虑到Hadoop的开源性质，TDWI怀疑这些人中很多都只是下载来试验性地使用。Hadoop目前被过于炒作，很难判断其目前的试验性使用会演变成一种IT中的长期存在。

　　总的来说，虽然大数据和大数据供应商的前景一片光明。当被问及他们如何看待大数据时，绝大多数（70%）的人说这是一个削减成本和增加收入的机会。只有30%的人视大数据为一个问题。

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