SAP高层：“大数据是个大谎言！”

随着数以百万计的网络用户注册该服务接受监测，comScore收集到了海量数据。事实上，comScore所分析的压缩数据达到40 TB以上，每周都会新增接近150 GB。令人印象深刻的是，尽管数据量如此庞大，您却无需耗费时间焦急等待查询结果。据comScore工程事业部副总裁Ric Elert称，由于上述原因，“我们得以更加迅速地挖掘数据，并为客户提供结果。这有助于他们提高营销效率，开发出更多业务。”

此外，该公司使用列存储技术，实现了40%的压缩率。comScore表示，若使用传统方法，存储成本会比现在高很多。数据仓库副总裁Scott Smith说道：“由于我们面对的是海量数据，压缩对我们而言至关重要。我们拥有的数据储量如此庞大，是大多数人从未见过的。”

西班牙Airtel Vodafone公司的列存储数据仓库可根据公司的业务地图进行信息组织。尽管很多不同的部门都使用同样的数据，但Airtel Vodafone仍然能够有效保证信息的一致性和完整性。数据仓库将数据转换成知识，通过一个接口，将现实世界中的事实转化为有价值的商业情报。准确分析和预测客户行为的能力是Airtel Vodafone公司整体业务战略的关键所在。

有了列式数据仓库，用户可根据工作流(而不是按照企业的层级结构)需要获取信息，这提高了员工的工作效率和有效性。换言之，从事市场营销的用户与从事财务工作的用户(举例而言)使用的是相同的信息，只是他们接触数据的角度有所不同，分析目的也各不相同。数据仓库环境包含了市场营销数据库、呼叫系统、客户服务、全球移动通信系统统计数据、开票系统、收账与检索，以及所有的后勤管理信息。

如今，Airtel Vodafone拥有一个理想的运行环境，能够满足各种需求，从而让存储在各种运行环境中的数据实现快速、低成本的集成。因此，它可以直接从数据仓库平台中调用有关公司活动的详细信息或汇总信息。基于列存储的数据仓库使Airtel Vodafone公司赢得了市场份额，成为欧洲电信业中的一方诸侯。

当今，分析行业也没有任何借口不使用“大数据”。无论是扩大分析数据仓库、涵盖数以千计的用户，还是分析来自各种奇特来源的各类数据(如来自社交媒体网站的海量非结构化信息)，它们都没有逃脱的借口。不要再躲避了，分析行业再也不能躲在“大数据”这个吓人的怪物身后，因为我们知道，通过使用列式分析基础架构，就能够让“大数据”更好为企业运营服务。

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