观点•技术

可视化分析领导者Qlik基于QlikSense推出Qlik欧洲杯应用程序，集合了历届欧洲杯数据，让用户仅需点击鼠标即可足球专家。该应用程序包括1960年以来所有球队和球员的数据，全世界的球迷都可以分析、比较和对比自己喜爱的球队和球员，评估在今年的比赛中他们有无获胜的把握。

如果把大数据比作野马，那商业智能就是企业手中的缰绳。野马奔跑的方向正确与否，取决于骑手手中的缰绳。同样的，企业能否从海量数据中获取有商业价值的信息，取决于商业智能提供的数据分析方法和工具。

每到年末之交，总会有许多关于“来年BI趋势”的文章，此类文章多数是提供一些预测性的观点，内容通常都乏善可陈。因此，我在撰写这类预测文章时决定将目光放得更为长远些，用Qlik现有的信息去预测五年后的情况。

每年二月，Gartner会发布对商业智能和分析平台的市场评估。"魔力象限"在业内已众所周知。每个平台有两个指标：前瞻性(横轴)和执行力(纵轴)。

近年来，我们一直热衷于思考，究竟什么样的技术手段可以帮助企业在缩短决策时间的同时提高决策效率？如何通过科学合理的大数据分析了解企业的运营现状并做出预判，从而降低企业的经营风险？

商业智能(BI)通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。

根据Gartner2015年BI魔力象限研究报告显示，商业智能分析市场正处于全面过渡时期。大多数公司都在选择新一代数据挖掘工具或者交互式分析平台。尽管他们选择的这些平台并不是解决手头工作最适合的工具，但是他们非常想更好地去管理整个企业的数据。

大数据时代，开源技术Hadoop成为企业部署应用的首选平台。Hadoop将也成为云部署的杀手级应用，未来随着企业对Hadoop的应用拓展会有长足发展。

目前全球大数据企业主要分为两大阵营。一部分属于单纯以大数据技术为核心的新兴企业，希望为市场带来创新方案并推动技术发展。另有一些原本打理数据库与数据仓储业务的老牌厂商，他们打算利用自身优势地位冲击大数据领域，将现有安装基础及产品线口碑推广到新一轮技术浪潮当中。

当我们环顾数据中心的时候，你很难忽略所有基础架构所产生的大数据的潜力价值。有服务器和应用程序的日志，有网络和存储产生的传输日志，以及数据库和应用程序产生的元数据，等等，可以说数据中心每天每时每刻都在产生庞大的数据。

IDC预测，到2016年，65%的企业的基础设施投资目标将会是互动系统和洞察系统，而不是继续维护现有的记录系统。

企业数据架构正在成形，并且对快数据的处理与现在所说的大数据处理方法是不同的。在本文中，笔者会阐释企业数据架构的设想，而此架构可以让企业实现对快速数据和大数据的整合。

在Hadoop的2.XYarn版中，不会存在HA的问题。但在Yarn中，主控节点中只有一个是活动的，只有这一个主控节点为客户端提供服务，其他主控节点在这期间没有发挥任何作用。

随着创新的不断发生，新类型的数据受到了越来越多CIO的关注。这种独特的动力以令人难以置信的速度推动着创新和新技术的采用，并导致企业管理数据方式产生了巨大变化。

无论什么样规模的公司在做大数据的时候，都应该经历四个阶段：爬、走、跑、冲刺。爬表示公司在大多数时间执行基本任务。走是公司掌握基本任务之后开始对协调任务处理良好，但是复杂任务还处理不太好。