云计算将成企业大数据业务发展核心推动因素

2018-03-22 00:35

现如今，企业管理者们几乎每天都不可避免地看到诸如“大数据”或“云服务”这样的字眼。为了确保在当今的市场上具有竞争力，企业必须做出明智的业务决策，帮助提高产品的质量、增加企业的营收以及留住客户。而大数据分析项目则是实现这些目标的关键因素。

各种各样高容量、高传输速度的数据信息资产可以为企业提供更好的见解，帮助企业做出业务决策。但是，就如同任何新兴技术一样，由其所带来的挑战也是并存的，首先就是海量的数据量和传输速度。大多数企业以前采用的方法是通过构建或扩展企业容量的方式来处理大数据所带来的工作负载。这是一项资源密集型的举措，其成本代价昂贵、耗时。需要花费大量IT人员的时间和技能，并且无法使企业的业务足够快的实现迁移。企业最终可能需要花费更多的时间和资金成本在基础设施上，而不是将其用于打造好的产品和服务。

然而，云服务可以帮助解决这些问题。在未来三到五年内，云服务将是最有可能对企业产生颠覆性影响的技术之一，如果企业要利用大数据进行预测分析，那么凭借着其诸多的优势，云服务可能是一大关键的推动因素。

IDG（美国国际数据集团）在其大数据和分析调查报告中，确定了企业大数据业务发展的5大挑战。

1、数据分析和管理人才的短缺

大数据系统的发展速度如此之快，新的工具、功能和框架在几个月内就能够发展和成熟，导致企业在新兴大数据技能方面存在着很大的差距，也就很容易阻碍企业大数据项目的发展。有48％的企业受访者认为，在数据分析和数据管理技能方面的人才的短缺是他们所在企业所面临的第一大挑战。对大数据技能的需求（尤其是在分析领域）的需求如此之大，以至于70％的受访者均表示他们计划在未来的12到18个月内雇用具备大数据分析技能的人才。

但如果利用云服务，企业就无需投入大量的时间和资源来进行持续的设置、维护和升级工作。云服务还使得企业可以使用他们已有的技能，而托管服务则可以完美的补充他们所缺乏的技能。

2、预算方面的限制

47％的受访者表示，当实施大数据项目时，预算限制是当今企业所面临的第二大挑战。成本因素已经连续多年成为绝大多数企业所头号关注的事实。大多数大数据技术需要大量的服务器集群，而这需要很长的配置和设置周期，进而导致了大量的资本支出和维护开销。更为复杂的是，随着现有应用程序或新业务需求的多样化数据量的不断增长，数据传输速度不断增加，可能导致不可持续的IT成本。企业需要知道如何在尽量压缩开支的情况下从大数据中获取尽可能多的价值。他们必须能够扩展基础架构以管理大数据，同时降低IT成本。这正是云服务所能够帮助企业做到的。

云服务消除了企业采购和维护硬件和软件基础设施的需要，以及与之相关的大量资本支出，进而使得企业得以能够将有限的资金重新分配到其核心创新中。

1 2 下一页>