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中外运刘闽生：企业大数据应用之道
而传统企业，对大数据认识及应用又是一个什么样的现状，在中外运CIO刘闽生看来，大数据对电子商务、社交网络、搜索引擎价值不言而喻，对传统企业，为了带来更加便利的客户服务价值。
自国外研究机构麦肯锡的一份研究报告提出“大数据”概念后，经过过国外媒体的后续跟进报道，引起IT界一片不小哗然，逐渐成为人们耳熟能详的概念，一举成为目前各大论坛必谈话题的座上宾。
概念背后所折射出的价值有多大和覆盖的产业有多广，真的如媒体所说，将是所有企业下个金矿的开始，以及下一波IT技术革命到来的前夜？目前从企业
CIO声音来看，还是值得商榷的。
此时也许听听真正奋战在企业IT生态系统建设一线的CIO们的声音，比跟随概念有意义的多，他们的声音也许才是决定未来大数据落地的关键因素。从他们的表述中来认识以及分析大数据在企业落地的实际情况以及与概念之间的距离，才是IT企业应用大数据真正意义的一件事。
不可否认的是，随着
互联网搜索业务、电子商务以及社交网络的快速发展，大量的用户个人信息、交易信息、转账信息被积累起来，经过数年的快速发展，数据量的快速增长为大数据落地提供了真正的保障。
而传统企业，对大数据认识及应用又是一个什么样的现状，在中外运CIO刘闽生看来，大数据对电子商务、社交网络、搜索引擎价值不言而喻，对传统企业，为了带来更加便利的客户服务价值，时而会分析经营业务过程中所产生的数据也是彰显大数据价值的一面，但还未到业界说的那般应用火爆场面。
企业关注落地数据
互联网的快速发展催生出类似谷歌、Facebook、亚马逊以这样的世界级的企业，用户在使用这些互联网服务时能够产生大量的数据，谷歌产生用户的搜索行为数据、Facebook产生个人结构化与非结构化信息数据、亚马逊产生用户网上交易的结构化数据，这些企业通过多年发展积累下来的数据对企业来说是一笔有待挖掘的数据金矿，数据背后承载的也是企业未来发展风向标，大数据对互联网企业没有夸大其词，刘闽生说。
互联网企业谈的大数据，是建立在产生大量数后形成数据仓库，其中数据仓库中有结构化与非结构化的数据，而非结构化数据包括文字信息、多媒体信息、图片信息，将这些集成起来即是所谓大数据。
但传统企业不这样认为，企业不会将不同种类的数据进行集成。经过企业有目的安排将数据与文件相隔开，存储在不同的位置，然后处理已经分好类的数据。同时传统企业数据的类型在中外运CIO刘闽生看来，只有结构化数据。
企业很难产生非结构化数据原因在于传统企业是经营活动的主体，经营过程在企业原有业务结构基础上必须是结构化的数据来支撑，一般企业数据都是事先计划或者分析架构产生的数据，产生的数据一定是结构化。
对成立于2002年集海运、陆运、空货运、仓储码头服务、快递、船务代理及货运代理业务于一身的服务体系的中外运来说，在日常经营过程中产生的数据量相比传统其他类型的企业所产生结构化数据已经很多，但相比互联网产生的PB级数据量相比，中外运只能达到二十多个TB数据量大小。
其中，中外运在日常运营过程中所产生的主要数据来自于，运输目的地、发运港、运输方式、结算方式、支付方式，货币兑换价等最后形成一条数据记录。从集装箱开始到运到码头，报关、商检、装上船。上船后须通知客户什么时候结算，运费多少等最后同样会产生一条数据。以及2003年中外运将全国接近500个核算单位的企业财务系统集中北京总部后，数据每月会达到一千万条单票行。
这些数据中外运是如何处理并得到最大化应用的？在刘闽生看来数据处理分为两部分来处理，实时处理和非实时处理，实时的业务处理是将当时业务操作需要的一些数据。
责编：罗信
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