做大数据领域的“福尔摩斯”，挖掘数据关系的真正价

众所周知，DT时代数据呈爆炸性增长，动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超过了现有传统的计算机技术和信息系统的处理能力。因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

对于企业来说，如何在大数据中淘金挖掘价值是最大的难题。面对数据量以及数据类型的复杂多变，挖掘工作越来越复杂，也越来越难以控制。对于新型大数据来说，哪个方向是重点，哪个分析是关键？为什么新型数据这么难以控制？针对企业来讲，究其根本的原因，是我们还没有找到数据与数据之间最重要，也是挖掘工作中最关键的因素——“关系”。

数据挖掘新Icon：数据关系

DT时代下，大数据得到重视的原因之一是因为它包含了新的信息，但是，多数人都认为造成大数据挑战的主要原因是大数据的体量巨大，数据体量其实并不是让大数据与众不同的原因。关于大数据背后的价值体现，最具有挑战性和挖掘性的是不同数据类型和不同格式数据关系，找到它们之间的联系，并挖掘出价值才是DT时代最应该做的。

大数据中的“大”得到的关注度最多，但往往大数据的“关系”才是真正具有挑战性的。新的数据源多种多样，新的格式也富于变化，同时，信息类型也是新的。弄清楚如何从数据中提取出我们所需要的数据关系，往往比要弄清楚改如何扩展分析流程投入的精力更多。

在大数据市场上，数据类型可算是多不胜数，但大致可以归结于显性数据和隐性数据，顾名思义，只关心显性数据的做法已经落后，对于隐性数据的合理化使用才是现如今大数据时代的根基，尤其是在云计算发到的今天，对于网络及社交收集和传递的活动接近“隐性”，尤其是在国家安全、情报分析等实际工作中，关联出显性与隐性数据的关系，让更多的数据被组织、被关联，才算得上是数据的深挖。对于大数据来说，寻找“关系”是我们有效且有力的数据挖掘手段。

明略数据Icon：SCOPA

数据被关联后，所呈现出来的内容和价值会有所不同。关系在数据分析中的份量不可小觑。对于智者来说，把数据“关系化”是有效利用大数据的实现方法。那么，对于普通人来讲，如何实现对大数据深挖，如何找到这些关系呢？明略数据将数据关系做了很深入的研究与探索，就像是将这些智者的思维逻辑进行了展示一样，用SCOPA的技术力量，呈现出大数据时代下数据关系的逻辑与操控。与此同时，大数据也得以拓展我们的认知与发展，在企业不断收集纷繁复杂的数据的时候，SCOPA帮助客户将数据合理关联关系，真正挖掘客户企业中的沉淀数据资产使之凸显价值甚至发挥更大截止。

明略数据技术合伙人兼SCOPA产品经理 任鑫琦

明略数据产品SCOPA的智慧及SCOPA产品Logo

明略数据SCOPA任鑫琦表示：SCOPA可以在数十亿实体和数百亿的关系网中，实时进行关系挖掘、路径推演、全文检索、时空分析等手段，并通过强大灵活的交互方式，达到完全可控、可操作的数据分析新模式。

数据挖掘的新Icon是数据关系，为了展现出数据关系的内容与逻辑，明略数据SCOPA在企业海量且多样的数据中，智能分析和挖掘数据间的关联，并可以将全量数据归一为业务人员能够理解的本体关系模型，从繁至间，让复杂的关系呈现出简单化展示。做好数据关系，还原数据本质，才是激发数据最大价值的惟一途径。

找到关键点 你就正在向成功迈步

如果你所在的企业正在利用大数据，那么你需要掌握和了解哪些关乎大数据的重要技术手段和流行趋势。过去的许多年，企业积累的数据越来越多，尤其是到了最近几年，数据累积的节奏开始加速。以至于在今天的数据格式往往呈现出新颖化的趋势，与之对应的数据的分析模式也呈现出多样化的提升与进阶。

当下的大数据局势，“新颖、多样”已经不足以完全体现，各种角度与维度的扩充，让数据源不断丰富与扩充，却速度惊人，面对这样的趋势与挖掘工作，我们既要面临数据库的不断更新与扩大，更多的是要处理数据源，以及不同的数据格式所引发出的数据分析瓶颈与处理手段上的问题。

当我们开始思考这些问题的同时，大数据已经在改变着企业实体的业务模型与业务实质，作为每一个互联网企业，很有必要也很有需求的找寻出新型数据的处理模式与方法。考量企业利润的同时，请先思考一下：对“新”的数据源于挖掘方法，我们有没有与时俱进呢？

为了在DT时代获取价值，也为了企业在DT时代的业务转型与创新，我们应该有针对性的去收集这些新型数据，同时找到数据中的关键点，关键点可谓是数据时代大门的钥匙，也是企业迈向成功的因素之一。

是时候修炼数据“内功”了

数字转型的加速以及各种数据源和技术的不断出现，会让我们手足无措，在统一数据分析的环境中，如何去融合各种可用的分析技术，如何博采各种新技术之长，是DT时代难以处理的瓶颈与问题，所以说，选择“对”的大数据分析技术，是在自身领域中拥有持续竞争力的“内功”。身处DT时代，数据关系是核心也是价值的根源，在DT时代不断发展进取的我们，是时候该有针对性的研究“关系”，把自身的的内功做足，才能一掘数据背后的大价值。