關于大數據產品報告范文
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篇一：中國大數據行業調查報告
公司使用大數據的基本情況
無論你是來自互聯網行業、通信行業，還是金融行業、服務業或是零售業，相信都不會對大數據感到陌生。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%的公司已經在生產環境實踐大數據，并有成功的用例/產品；24.5%的公司已經做了足夠的了解，開發準備就緒；基本不了解的只占3000+用戶的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%是進行海量數據的離線處理，比如大數據BI；23.2%是為了大量數據的實時處理，比如在線交互式分析；40.3%的公司的大數據平臺則同時負責這兩種業務。
大數據平臺主要負責的業務
傳統觀念下，大數據往往是大型互聯網公司的玩物。然而，通過本次調查，我們卻發現在那些對大數據平臺有需求的公司中，研發團隊規模遠沒有我們想象的大，29.11%的研發團隊僅有1-10人，次居第二的10-50人的規模占到了25.77%,兩種規模的研發團隊就超過了一半。可見，當下大數據的需求已不止步于大型公司。
研發團隊規模
從傳統架構到大數據時代應用程序架構的轉變往往都會遇到一些問題和挑戰。在對計算框架門檻調查中，非專業人士難于入手這一難題的比例達到了46.5%，這對企業人才的培訓提出了迫切的要求。
當下計算框架使用過程中存在的問題
打造大數據平臺需要企業克服諸多問題和挑戰，尤其是安全性和可靠性方面。
大數據平臺打造的主要挑戰
大數據技術現狀
大數據技術在開發者或從業人員的應用中逐步走向成熟，這些成熟的技術在開發人員的探索中得到了初步的穩定發展，公司的使用便是對這些技術的肯定。包括開發語言，數據分析語言、數據庫等在內的大數據工具，究竟哪個更適合自己的業務，相信開發者們都有自己的評判標準。
在眾多的開發語言中，大數據平臺開發者們尤為青睞Java，占到了總比例的65%，遠遠超過其他開發語言。值得一提的是，Hadoop本身就由Java實現的。
大數據開發語言
在大數據分析語言中，SQL的使用比例達到了64%，是R語言使用者人數的2倍之多。我們從中不難看出SQL-on-XXX項目的前景；同時從R的支持率上，也看到了更多非技術人員，比如數據分析師對低門檻分析類語言的需求。
大數據分析通常用的語言
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，當然這點與Hadoop原生支持是分不開的。
大數據存儲中適合的數據庫
對存儲在HBase或Cassandra這樣NOSQL數據庫中的數據進行復雜查詢，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：大數據時代的數據格式特性 首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從IT角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：
結構化信息這種信息可以在關...
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的硬盤的容量）。大數據浪潮的到來也為企業帶來了新一輪的挑戰。對于有準備的企業來說這無疑是一座信息金礦，能夠合理的將大數據轉換為有價值信息成為未來企業的必備技能。恰逢此時，CSDN專門針對企業相關人員進行了大規模問卷調研，并在數千份的調查報告中總結出現今企業大數據業務的現狀。在此我們也將調研結果展示與此以供大家參考。
大數據時代的數據格式特性
首先讓我們先來了解一下大數據時代的數據格式特性。從IT角度來看，信息結構類型大致經歷了三次浪潮。必須注意這一點，新的浪潮并沒取代舊浪潮，它們仍在不斷發展，三種數據結構類型一直存在，只是其中一種結構類型往往主導于其他結構：
結構化信息——這種信息可以在關系數據庫中找到，多年來一直主導著IT應用。這是關鍵任務OLTP系統業務所依賴的信息，另外，還可對結構數據庫信息進行排序和查詢；
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布在網絡上的信息。半結構化信息是以內容為基礎，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創建或利用一種更易于人們感知和交互的結構。 企業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%的企業服務器數量在100臺以內，而擁有100至500臺占據了22%的比例。500至2000臺服務器則占據剩下28.4%的比例。可以看出面對大數據現今大部分企業還沒有完善其硬件基礎架構設施。
以現階段企業內大數據處理基礎設施的情況來看50%的企業面臨大數據處理的問題（中小企業在面對大數據的解決之道應遵循采集、導入/處理、查詢、挖掘的流程）。
但這只是暫時狀況，“廉價”服務器設施會隨著企業業務的發展逐漸被淘汰出歷史的舞臺，在未來企業基礎架構體系的硬件選用上，多核多路處理器以及SSD等設備會成為企業的首選。Facebook的Open Compute Project就在業界樹立了榜樣，Open Compute Project利用開源社區的理念改善服務器硬件以及機架的設計。其數據中心PUE值也是領先與業內的其他對手。
而在具有大數據處理需求的企業中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，公司將被迫增加基礎設施的部署。專利費用將一直增加，而開源技術，則省了這筆一直持續的專利費。對于急需改變自己傳統IT架構的企業而言，傳統的結構化數據與非結構化數據的融合，成了所有人關心的問題。
企業面對大數據處理的挑戰與問題
現今大數據呈現出“4V + 1C”的特點。既Variety：一般包括結構化、半結構化和非結構化等多類數據，而且它們處理和分析方式有區別；Volume：通過各種設備產生了大量的數據，PB級別是常態；Velocity：要求快速處理，存在時效性；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于復雜是現今企業數據系統架構面臨的主要問題。其實大數據的基礎架構首要需要考慮就是前瞻性，隨著數據的不斷增長，用戶需要從硬體、軟件層面思考需要怎樣的架構去實現。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的發展趨勢。
應用部署過于復雜也催生了大數據處理系統管理員這一新興職業，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，當需要添加硬件時需保證集群仍能夠穩定運行。同時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、讀寫速度（讀寫速度是指數據從端點移動到處理器和存儲的速度）以及海量數據是企業面臨大數據處理急需解決的技術挑戰。眾所周知隨著大容量數據（TB級、PB級甚至EB級）的出現，業務數據對IT系統帶來了更大的挑戰，數據的存儲和安全以及在未來訪問和使用這些數據已成為難點。同時大數據不只是關于數據量而已。大數據包括了越來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，廢棄虛偽無用的數據，是數據挖掘技術的最重要的應用。
企業內部數據分析與挖掘工具應用現狀 云時代企業數據挖掘面臨如下三點挑戰。挖掘效率：進入云計算時代后，BI的思路發生了轉換。以前是基于封閉的企業數據進行挖掘，而面對引入互聯網應用后海量的異構數據時，目前并行挖掘算法的效率很低；多源數據：引入云計算后，企業數據的位置有可能在提供公有云服務的平臺上，也可能在企業自建的私有云上，如何面對不同的數據源進行挖掘也是一個挑戰；異構數據：Web數據的最大特點就是半結構化，如文檔、報表、網頁、聲音、圖像、視頻等，而云計算帶來了大量的基于互聯網模式提供的SaaS應用，如何梳理有效數據是一個挑戰。
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