現如今，任何事都必須用資料來說話。大資料浪潮洶湧來襲，與網際網路的發明一樣，這絕不僅僅是資訊技術領域的革命，更是企業創新、行業變革的契機。
大資料的核心并不在于資料量的大小，而是我們能否成功挖掘出大資料價值。随着大資料在企業的普遍應用，越來越多的企業已經認識到了大資料挖掘的重要性，同時，缺乏大資料挖掘能力已成為困擾企業的一大難題。
有關大資料的種種議題，最顯而易見的重大問題之一，是該如何處理并分析龐大的資料集，然後轉化成真正對企業業務有價值的資訊和知識。随着大資料浪潮的興起，大資料挖掘技術幫助企業更準确、更及時的尋找商機、發現機遇，幫助企業以更低的成本去開展過去不可想象的新業務。可以說，大資料挖掘技術幫助企業插上了業務騰飛的翅膀。
挖掘革命 呼之欲出
資料挖掘市場的變革猶如工業革命。在過去，産品的生産和購買方式都是手工作坊式的。一方面因為它是手工制作的，是以不可能得到量産，也不可能得到擴充。另一方面，手工制作下的每一件産品的品質不盡相同，而且機關成本也是非常高昂的。而工業革命的出現，改變了手工作坊的生産模式，即實作了産品的大規模生産，使得産品品質趨于一緻，産品成本變得低廉。。
同比大資料挖掘模式，手工作坊是目前企業資料挖掘的現狀，即通過“手工定制”的辦法，來針對企業具體的問題，做一些相關的大資料分析挖掘工作。這無疑是低效而且高成本的。大資料挖掘領域亟需如工業革命式的變革來提高大資料挖掘的效率，降低大資料挖掘的成本。
資料挖掘 落地有聲
看到資料的無限價值的同時，我們也清楚的認識到技術的無限拓展。落實大資料的挖掘技術，就不得不提及明略資料的datainsight，作為一體化的資料挖掘平台，産品包含一整套高效率的模組化工具和生産環境下的模型管理工具，真正實作了模組化-部署-更新-應用的大資料挖掘落地全過程，加速了企業大資料挖掘的落地工作。借助分布式全量資料挖掘産品datainsight，我們可以減輕模型部署和二次開發的成本與時間，縮短模型落地的周期。并通過并行化的架構和并行化的算法，解決了傳統資料挖掘産品無法挖掘大資料的問題，可以在大資料上進行資料的深度挖掘，讓大資料的價值在企業中得以真正的展現。
明略資料技術合夥人兼datainsight産品經理 佘偉
明略資料技術合夥人兼datainsight産品經理佘偉表示，明略資料datainsight幫助使用者真正的處理大資料挖掘問題，加速了大資料挖掘的效率，降低了大資料挖掘的成本。
在整個大資料的生态系統中，技術純熟度是跨越資料與企業營運之間鴻溝的關鍵驅動力。我們需要能夠快速提供完善的資料挖掘方案，使企業不僅可以應付未來的需求，更能立即解決現在的問題。
原文釋出時間為：2015年10月30日
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