【正文】 納漢.“大數(shù)據(jù)”,2012(2):30~31[7],2012[8],2010[9],2012(20):23~24[10],2012(9):71~72[11]. 2013[12]王珊,王會(huì)舉,覃雄派等. 架構(gòu)大數(shù)據(jù):挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào), 2011(10): 1741~1752[13] ,且行且思[J].程序員,2013(2).[14] :淘寶數(shù)據(jù)王國(guó)的構(gòu)建[J].廣告大觀(媒介版),2012(9).[15] [J].程序員,2013(2).[16] [J].張江新經(jīng)濟(jì),2013(2)30。第一，將數(shù)據(jù)質(zhì)量作為底線，確保原材料的可靠性；第二，平衡數(shù)據(jù)安全與開放，掌握好安全的度，實(shí)行部分開放；第三，落實(shí)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，培養(yǎng)一批懂?dāng)?shù)據(jù)的員工，用數(shù)據(jù)來決策業(yè)務(wù)。然而目前大數(shù)據(jù)推薦信息都是人工運(yùn)營(yíng)，運(yùn)營(yíng)強(qiáng)度極大，且具有個(gè)人偏好，隨機(jī)性大。阿里擁有大量交易信息，比搜索信息復(fù)雜同時(shí)含金量高，所以要求其具備雄厚的數(shù)據(jù)加工能力。以防范數(shù)據(jù)外泄問題為初衷的”聚石塔”產(chǎn)品，雖然要求應(yīng)用開發(fā)商將數(shù)據(jù)庫放在聚石塔里，但其仍可以直接通過數(shù)據(jù)導(dǎo)出和數(shù)據(jù)庫遷移等方式將數(shù)據(jù)拿出來，更有甚者根本就不把數(shù)據(jù)庫放在聚石塔里，而是低成本自建數(shù)據(jù)庫，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施完全掌控。但因兩者應(yīng)用有本質(zhì)區(qū)別，信息重要程度不等，所以需要采取不同的安全保護(hù)級(jí)別，增加了數(shù)據(jù)安全管理難度。此時(shí)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量也顯得格外迫切了。阿里作為交易平臺(tái)，本身就是一個(gè)海量的數(shù)據(jù)庫，擁有豐富而全面的信息。當(dāng)前大數(shù)據(jù)面前有數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)三座大山，阿里大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的發(fā)展則必須要翻山越嶺。此外，傳聞近期阿里還將收購(gòu)移動(dòng)APP數(shù)據(jù)公司友盟等。今年4月29日阿里以5。2011年淘寶收購(gòu)CNZZ網(wǎng)絡(luò)技術(shù)服務(wù)公司，第二年CNZZ推出”云推薦”內(nèi)容推薦引擎。在數(shù)據(jù)戰(zhàn)略架構(gòu)上，阿里早在3年前就開始布局。同時(shí)成立了數(shù)據(jù)委員會(huì)，由淘寶網(wǎng)商業(yè)智能部負(fù)責(zé)人車品覺出任首任會(huì)長(zhǎng)。發(fā)放貸款以后，阿里通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)貸款商家的交易、退貨、評(píng)分等經(jīng)營(yíng)情況，能方便了解客戶還款能力，一旦客戶交易情況下滑，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出預(yù)警。阿里金融是大數(shù)據(jù)衍生產(chǎn)品開發(fā)的一個(gè)范例，它不僅使交易數(shù)據(jù)容易標(biāo)準(zhǔn)化，還將非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)一并錄入到數(shù)據(jù)庫中，類似賣家和買家的聊天記錄、評(píng)價(jià)、店鋪信用等。阿里金融——純粹基于互聯(lián)網(wǎng)信用的小額信貸平臺(tái)。2012年12月阿里推出了淘寶時(shí)光機(jī)，通過分析顧客自注冊(cè)為用戶以來的行為，用幽默生動(dòng)的語言告知顧客淘寶的成長(zhǎng)，以及與該用戶有相類似喜好的其他用戶的統(tǒng)計(jì)行為，從而了解到該顧客的喜好，預(yù)測(cè)其消費(fèi)信息。通過聚石塔，商家不僅可享受虛擬主機(jī)及云數(shù)據(jù)庫等基礎(chǔ)云技術(shù)、數(shù)據(jù)推送、數(shù)據(jù)集成等云端服務(wù)，未來還可享受強(qiáng)大的物流、訂單、賬戶權(quán)限等開放與升級(jí)。聚石塔——提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。其中包含了品牌、店鋪、產(chǎn)品的排行榜，購(gòu)買人群的特征分析(年齡、性別、購(gòu)買時(shí)段、地域等等)。數(shù)據(jù)魔方——大規(guī)模開放式新型BI類數(shù)據(jù)產(chǎn)品。2009年4月和12月，商業(yè)智能部團(tuán)隊(duì)又開發(fā)出可以預(yù)警的”KPI系統(tǒng)”和提供給業(yè)務(wù)部門使用的”數(shù)據(jù)門戶”。淘數(shù)據(jù)——阿里嚴(yán)格意義上的第一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。第一類是針對(duì)消費(fèi)者，提供各類商品及店鋪信息、促銷信息等，方便其購(gòu)物與消費(fèi)；第二類是針對(duì)店鋪以及賣方，提供消費(fèi)者的消費(fèi)行為、網(wǎng)絡(luò)使用行為、媒體接觸及使用行為、市場(chǎng)發(fā)展及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)與信息等，協(xié)助其掌握店鋪管理動(dòng)態(tài)和商品銷售效果；第三類是可以提供給社會(huì)及第三方機(jī)構(gòu)，提供銷售數(shù)據(jù)、購(gòu)買數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)等，幫助其了解電商企業(yè)以及淘寶的發(fā)展?？偟膩碚f，阿里大數(shù)據(jù)主要由以下三種途徑產(chǎn)生：第一種是來自淘寶網(wǎng)外部的數(shù)據(jù)，如相關(guān)的廣告點(diǎn)擊，搜索引擎的搜索數(shù)據(jù)、SNS上的推薦與鏈接；第二種是直接訪問帶來的數(shù)據(jù)，包括瀏覽器訪問、軟件訪問等；第三種是淘寶網(wǎng)站內(nèi)部的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，是最大的數(shù)據(jù)來源。根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，目前淘寶網(wǎng)擁有近5億的注冊(cè)用戶數(shù)，在線商品數(shù)量超過8億件，頁面瀏覽量達(dá)到20億規(guī)模，每天產(chǎn)生4億條產(chǎn)品訊息。據(jù)他透露，阿里集團(tuán)擁有的數(shù)據(jù)達(dá)到30P(1P=100萬GB)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)采集是至關(guān)重要的。86億美元入股新浪微博，這一系列舉措使得阿里生態(tài)系統(tǒng)藍(lán)圖漸漸明朗，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略方向更加清晰。在去年9月份的網(wǎng)商大會(huì)上，馬云則將阿里巴巴的未來定位為”平臺(tái)、金融和數(shù)據(jù)”三大核心業(yè)務(wù)。目前淘寶網(wǎng)的消費(fèi)投訴率不到1%，低于實(shí)體零售商。所有信息資源都托管在云端，由云計(jì)算強(qiáng)大的服務(wù)器集群和虛擬化技術(shù)提供冗余、災(zāi)備、數(shù)據(jù)備份和自動(dòng)故障恢復(fù)等功能，專業(yè)的IT管理團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)維護(hù)電商企業(yè)數(shù)據(jù)，提供專業(yè)化的信息安全與保密方案。另一方面，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠全面、及時(shí)、精確地監(jiān)測(cè)并獲取各類網(wǎng)絡(luò)異常行為或網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)進(jìn)行安全分析和預(yù)防性分析，以便度量企業(yè)安全級(jí)別和安全風(fēng)險(xiǎn)，更有針對(duì)性地設(shè)計(jì)、實(shí)施信息安全方案，應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)，尋找攻擊源，識(shí)別釣魚攻擊，防止詐騙和阻止黑客入侵等。電商系統(tǒng)不可能防止外部數(shù)據(jù)商挖掘個(gè)人信息，各社交網(wǎng)站均不同程度地開放用戶所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，外部數(shù)據(jù)提供商能夠通過收集、監(jiān)測(cè)、分析這些數(shù)據(jù)得出用戶的信息體系，常規(guī)的安全方案與措施無法滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)非線性增長(zhǎng)的需求，用戶隱私安全問題將更為顯著。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)成為國(guó)家和企業(yè)的核心資產(chǎn)，大數(shù)據(jù)藍(lán)海成為未來競(jìng)爭(zhēng)的制高點(diǎn)。淘寶每天數(shù)以千萬計(jì)的交易產(chǎn)生大量的交易時(shí)間、商品價(jià)格、購(gòu)買數(shù)量等交易數(shù)據(jù)和利益相關(guān)方的年齡、職業(yè)、地址等個(gè)人特征信息，從這些海量數(shù)據(jù)中，淘寶實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行各類店鋪排名和個(gè)性化智能推薦；進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)分析，得到電商用戶所需的個(gè)性化信息與產(chǎn)品，便于開展精準(zhǔn)營(yíng)銷；商家根據(jù)歷史信息和”淘寶指數(shù)”進(jìn)行生產(chǎn)、進(jìn)銷存計(jì)劃；買家得以獲得更符合個(gè)性化需求的商品信。實(shí)時(shí)性的海量數(shù)據(jù)分析越來越成為電商的核心競(jìng)爭(zhēng)力，大數(shù)據(jù)的價(jià)值關(guān)鍵在于信息分析和利用。這種豐富的IT基礎(chǔ)設(shè)施和彈性處理能力能夠廉價(jià)、快捷地輸出給中小企業(yè)。電商系統(tǒng)必須具備無以倫比的快速?gòu)椥蕴幚砟芰?，能夠處理突發(fā)的訪問量、海量訂單和客戶瀏覽請(qǐng)求，而且需要根據(jù)需求和業(yè)務(wù)量的上漲不斷擴(kuò)容服務(wù)器和增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備。7億戶，在線商品數(shù)達(dá)到8億件，最多每天有6000萬人訪問淘寶網(wǎng)，平均每分鐘出售4。淘寶商品具備數(shù)十種屬性，還包括視頻、圖像等多媒體數(shù)據(jù)，淘寶用戶可以通過顏色、價(jià)格、品牌等幾十種屬性在海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行智能檢索和過濾，檢索的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率很高。另外，還能實(shí)現(xiàn)信息推送服務(wù)、熱點(diǎn)信息推送、信息推薦等新型信息檢索服務(wù)。商品的豐富性直接影響電商的競(jìng)爭(zhēng)力，而海量的商品數(shù)目、繁雜的分類體系以及復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化的商品屬性數(shù)據(jù)等都需要IT基礎(chǔ)設(shè)施具備足夠的靈活性和強(qiáng)大的檢索能力。幾種大數(shù)據(jù)處理模式的比較分析見表1，可見，Map Reduce大數(shù)據(jù)處理模式具有相對(duì)顯著的優(yōu)勢(shì)。圖2 Map Reduce并行計(jì)算流程基于Map Reduce計(jì)算模型編寫分布式并行程序的主要編碼工作就是實(shí)現(xiàn)map和reduce函數(shù)，其他的分布式存儲(chǔ)、工作調(diào)度、負(fù)載平衡、容錯(cuò)處理、網(wǎng)絡(luò)通信等復(fù)雜問題均由Map Reduce框架負(fù)責(zé)處理。Map Reduce將數(shù)據(jù)處理任務(wù)抽象為一系列的map（映射）和reduce（化簡(jiǎn)）操作對(duì)，分別完成數(shù)據(jù)的過濾和聚集操作，并通過簡(jiǎn)單的界面進(jìn)行管理。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)實(shí)時(shí)響應(yīng)能力較高，但對(duì)于TB級(jí)或PB級(jí)別的大數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)挖掘的檢索速度則急劇下降，但引入HDFS與RDBMS相結(jié)合的機(jī)制可以充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)高效率的數(shù)據(jù)挖掘與決策支持。從HDFS角度來看，Hadoop的節(jié)點(diǎn)由存儲(chǔ)并提供定位塊服務(wù)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（data node）和管理分布式文件系統(tǒng)命名空間的命名節(jié)點(diǎn)（name node）組成，HDFS主從結(jié)構(gòu)的體系架構(gòu)設(shè)計(jì)大大簡(jiǎn)化了分布式系統(tǒng)架構(gòu)。Map Reduce框架云計(jì)算架構(gòu)由大規(guī)模低端服務(wù)器組成服務(wù)器集群，提供海量存儲(chǔ)空間和大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力，具備可靠性、擴(kuò)展性以及高可用性，因此中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所、中國(guó)移動(dòng)、百度和淘寶、網(wǎng)易等電子商務(wù)平臺(tái)都使用主流云計(jì)算平臺(tái)Hadoop架構(gòu)進(jìn)行Web搜索、大數(shù)據(jù)分析等。數(shù)據(jù)庫集群是將集群技術(shù)引入數(shù)據(jù)庫。大數(shù)據(jù)處理模式從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫集群演進(jìn)到云計(jì)算Map Reduce大規(guī)模并行處理架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)的分解處理和結(jié)果合并，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)可處理數(shù)據(jù)規(guī)模的無限擴(kuò)展，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)已被認(rèn)為是繼云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT產(chǎn)業(yè)又一次顛覆性的技術(shù)變革。大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)云計(jì)算架構(gòu)云計(jì)算是新型分布式網(wǎng)絡(luò)計(jì)算架構(gòu)，特別適合向各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、軟件等在線服務(wù)，NIST認(rèn)為這種架構(gòu)具有5個(gè)關(guān)鍵功能、3種服務(wù)模式和4種部署式。電商數(shù)據(jù)分析的兩大趨勢(shì)和挑戰(zhàn)是：數(shù)據(jù)量的膨脹；數(shù)據(jù)深度分析需求的增長(zhǎng)。電子商務(wù)中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫系統(tǒng)的發(fā)展當(dāng)前，電子商務(wù)的數(shù)據(jù)大規(guī)模存在且持續(xù)增長(zhǎng)，表現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用為大規(guī)模、分布式、異構(gòu)性，使得電商數(shù)據(jù)倉(cāng)庫系統(tǒng)發(fā)生了顯著變化：數(shù)據(jù)量由TB級(jí)升至PB級(jí)，并仍在持續(xù)爆炸式增長(zhǎng)。后互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，PC服務(wù)器成為電商企業(yè)最廣泛使用的IT基礎(chǔ)設(shè)施，隨著業(yè)務(wù)量的發(fā)展，電商企業(yè)大量使用了PC服務(wù)器集群技術(shù)和小型機(jī)技術(shù)，用于滿足日益增長(zhǎng)的在線業(yè)務(wù)交易量。因?yàn)橄到y(tǒng)早已計(jì)算好，如果顧客的購(gòu)物車中有不少啤酒、紅酒和沙拉，那么80%的可能需要買配酒小菜和相關(guān)佐料。值得強(qiáng)調(diào)的是，以上所述并非僅是概念化場(chǎng)景。更好地進(jìn)行顧問式營(yíng)銷。Ad Exchange為出價(jià)高的DSP匹配相關(guān)廣告代碼，并最終作出廣告。而如今有了RTB，廣告需要盯住的不是滿地跑的”學(xué)生”，而是那個(gè)喜歡看廣告的目標(biāo)客戶；廣告市場(chǎng)上賣的也不是傳統(tǒng)意義上的廣告位，而是訪問這個(gè)廣告位的具體用戶。在美國(guó)，通過大數(shù)據(jù)的幫助，RTB（實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)廣告）能把炙手可熱的目標(biāo)用戶拍賣給廣告商。然而隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)界樂觀地預(yù)期：這些錢或許將被一一撿回來。眾所周知，時(shí)下市場(chǎng)上大部分廣告并非”點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”模式，而是”主從”模式。實(shí)現(xiàn)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)智能廣告模式。利用大數(shù)據(jù)中的語義搜索功能，系統(tǒng)能理解自然語言的含義，包括理解工作的頭銜、技能、行業(yè)、教育背景等，除此之外，系統(tǒng)還可以做到智能地處理拼寫錯(cuò)誤、縮寫、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等更多問題，也能識(shí)別相同的詞在不同語境中的含義，以更好地為營(yíng)銷管理服務(wù)。如果某個(gè)客人是某酒店的老主顧，那么該大數(shù)據(jù)系統(tǒng)就會(huì)向酒店提供個(gè)性化服務(wù)，清楚告知酒店經(jīng)理人這位客人的習(xí)慣和喜好，如是否喜歡景觀房間、是否吸煙、是否喜歡大床、喜歡什么樣的早餐，甚至從事什么工作、有哪些商務(wù)需求等等。通過獲取更豐富的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)站瀏覽數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)和地理追蹤數(shù)據(jù)等，可以繪制出更完整的消費(fèi)者行為描述。據(jù)稱，集成整合了Essbase服務(wù)技術(shù)的Oracle大數(shù)據(jù)平臺(tái)，已經(jīng)能為用戶提供面向策略級(jí)、未知信息分析預(yù)測(cè)能力和個(gè)性化自助式定制等。這些企業(yè)可將這些數(shù)據(jù)與交易記錄結(jié)合起來，并利用大數(shù)據(jù)工具展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見，此類方法已經(jīng)幫助這些領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。對(duì)營(yíng)銷決策數(shù)據(jù)進(jìn)行更好的優(yōu)化。在幾年之前，其可能被束之高閣，價(jià)值亦無法被有效挖掘。而研究顯示，這些信息只能滿足企業(yè)正常營(yíng)銷管理需求中15%的量能，并不夠給出一個(gè)重要洞察和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。目前，全流量審計(jì)方案具備強(qiáng)大的實(shí)時(shí)檢測(cè)能力與事后回溯能力，并可將安全工作人員的分析能力、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)與運(yùn)算能力組合在一起，是一種較完整的解決方案。借助大數(shù)據(jù)創(chuàng)新處理技術(shù)應(yīng)對(duì)APT 安全攻擊。將大數(shù)據(jù)時(shí)代全方位創(chuàng)新工作和智慧城市發(fā)展緊密結(jié)合。包括IBM 、EMC 、HP、Microsoft等在內(nèi)的IT 巨頭，紛紛加速收購(gòu)相關(guān)大數(shù)據(jù)公司進(jìn)行技術(shù)整合，尋找數(shù)據(jù)洪流大潮中新的立足點(diǎn)。實(shí)際上已經(jīng)有一些運(yùn)營(yíng)商借助大數(shù)據(jù)Hadoop云工具管理與分析網(wǎng)絡(luò)中的用戶數(shù)據(jù)，為日常運(yùn)維及制定市場(chǎng)戰(zhàn)略等提供有效支撐。大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)以智慧創(chuàng)新理念融合大數(shù)據(jù)與云計(jì)算，在大數(shù)據(jù)洪流中提升知識(shí)價(jià)值洞察力，實(shí)施高效實(shí)時(shí)個(gè)性化運(yùn)作，建立有效增值的商業(yè)模式，確保應(yīng)對(duì)A PT 之類的新型安全威脅。（2）企業(yè)應(yīng)該從技術(shù)層面上采用先進(jìn)的隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)用戶的隱私保護(hù)，解決由于過度開發(fā)或者深度營(yíng)銷可能造成的用戶隱私侵犯等等問題。信息加總和數(shù)據(jù)整合，對(duì)隱私的穿透力不僅僅是“1＋1＝2”的，很多時(shí)候，是大于 2 的。然而這些數(shù)據(jù)經(jīng)常包含消費(fèi)者的真實(shí)信息，如在淘寶網(wǎng)上交易時(shí)的真實(shí)姓名、家庭住址以及銀行賬號(hào)等重要的真實(shí)信息，逐漸引起了我們對(duì)個(gè)人隱私的擔(dān)憂。大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)用戶在互聯(lián)網(wǎng)的評(píng)論、圖片、視頻、個(gè)人信息、興趣愛好、交易信息、訪問的網(wǎng)站等等均被企業(yè)記錄在案。然而，目前絕大多數(shù)中小型企業(yè)都沒有專門的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)部門和情報(bào)分析專家，即使是在一些大型的企業(yè)中，具有競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)職能的部門也常常處于分散、被動(dòng)、輔助的地位。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)最重要的資產(chǎn)之一，決策行為將日益基于數(shù)據(jù)分析做出，而不是像過去更多憑借經(jīng)驗(yàn)和直覺。僅僅坐擁大數(shù)據(jù)并不夠，對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和挖掘能力已成為企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。該報(bào)告的第一個(gè)挑戰(zhàn)就是“數(shù)據(jù)”問題，即：“如何收集、保存、維護(hù)、管理、分析、共享正在呈指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)是我們必須面對(duì)的一個(gè)重要挑戰(zhàn)”。也就是說，未來的信息提煉需要IT技術(shù)人員和行業(yè)專家的共同合作。這一方面降低了情報(bào)分析的時(shí)效，另一方面也丟失了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隱含的關(guān)系，而這些關(guān)系很有可能是非常重要的情報(bào)。首先在存儲(chǔ)上就是一個(gè)非常嚴(yán)重的問題。其次，企業(yè)需要重構(gòu)其IT架構(gòu)，加大基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力，租用足夠的空間，進(jìn)一步加強(qiáng)信息化投資和建設(shè)，適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求。對(duì)于中小型電子商務(wù)企業(yè)來說，擁有大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)將顯得更加的突出和嚴(yán)峻。此外，挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值類似沙里淘金，由于大數(shù)據(jù)價(jià)值密度低的特性更加增添了數(shù)據(jù)收集工作的巨大性和繁重性。當(dāng)今極速爆炸的信息量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了大部分企業(yè)IT架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力，其實(shí)時(shí)性要求也大大超越了現(xiàn)有的計(jì)算能力。數(shù)據(jù)就是電子商務(wù)企業(yè)的財(cái)富和金礦，誰擁有大數(shù)據(jù)，誰就有制勝的砝碼，誰就可能成為大贏家。如果采取無所作為、固守原狀的鴕鳥政策，那么企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)工作將會(huì)失去未來的發(fā)展機(jī)會(huì)，甚