我国的大数据萌芽于2012年前后，虽然起步较晚，但发展速度很快。经过10多年的快速发展，大数据产业进入到了创新发展、深度融合的新阶段。近几年大数据在互联网、智慧城市、智能交通、现代农业、区块链等领域的深度应用取得了非常多的优秀成果，数据价值得到了实际体现。

随着大数据技术越来越先进、涉及领域越来越广泛，大数据可以为企业带来的帮助也越来越多了。在这个问题上，大数据专家肖冠宇很有发言权。

肖冠宇认为，企业的数据大部分以内部自动化系统产生的结构化数据为主，如财务系统产生的财务数据、人力资源系统产生的人事数据、业务系统产生的日志数据、客户关系系统产生的营销数据等，这些内部系统之间是相互独立的，如果只是简单的把各系统产生的数据存储起来，不做任何分析挖掘，这些数据就不会产生任何价值，可能还会给企业带来更多的存储和维护成本。

肖冠宇开发的大数据日志分析系统在行业内的企业中得到了应用，借助这个系统，企业能够轻松处理海量日志数据，挖掘数据更多潜在价值，提升企业在市场的竞争力，帮助企业更好的发展。

“大数据日志分析系统的设计从企业的整体业务视角出发，将各系统的数据整合到大数据分析系统中，利用数据分析模型对大数据进行分析挖掘，以可视化的方式将分析结果展现给企业决策者，就会为企业决策者做出更准确的判断提供数据支撑。大数据日志分析系统不仅可以帮助企业科学合理的向前发展，还可以帮助企业更加高效的满足客户需求，提高客户满意度。”肖冠宇说。

“所以我认为，企业应该让大数据日志分析系统帮助他们挖掘潜在价值，”肖冠宇说，“现在许多国内外的云服务厂商在大数据分析硬件、软件、服务等方面做的都非常好，国外像亚马逊云、国内像阿里云等云厂商的产品丰富，使用方便。”

不过，肖冠宇也表示，目前云厂商还存在一些优势和缺点：“优势是技术实力强，自身有很多复杂的业务场景已经落地使用的实践经验，产品得到了充分验证；缺点是一些中小型企业的个性化需求可能不太容易满足，如果针对单个企业的个性化需求进行定制化研发，费用可能会比较高，中小型企业很难承担高昂的研发费用。”

“现阶段，对中小企业来说一套低成本可定制开发的大数据解决方案是非常重要的。大数据日志分析系统提供了一套可定制化开发的Open API，企业可以将大数据日志分析系统作为大数据存储和分析的通用系统，企业根据自身的个性化需求基于Open API开发新功能。这样企业就可以随着业务的不断发展，结合自身需要，不断增强企业自身的数据分析能力，开拓更多的市场。如果企业没有自己的研发工程师，也可以将适配的第三方开源软件接入到大数据日志分析系统，为企业扩展更多有价值的功能。”肖冠宇说。

“定制化”与“低成本”之间本身存在着矛盾，但通过大数据日志分析系统的Open API很好的解决了这个矛盾，企业花最低的成本也可以获取到大数据的高价值。技术上的创新不但帮助中小企业快速发展，还可以推动大数据产业高质量发展。

大数据向好发展离不开大数据行业人才的培养，肖冠宇从事大数据相关工作有8年多的时间，在国内大数据人才培养和技术推广方面一直在持续贡献自己的一份力量。2017年，他出版了《企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》一书，收获了许多读者的好评，这本书也让更多想学习大数据技术的技术爱好者们深入学习了大数据在企业中的实践应用。

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责任编辑：kj005