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影响数据驱动业务目标的大数据挑战

显然,要克服的最大的大数据挑战之一是存储和分析所有信息。 IDC估计,全世界计算机系统中存储的信息量每两年翻一番。大多数数据都是非结构化的,这意味着它不存储在数据库中。并且照片 文档 的视频和音频文件很难分析。


为了克服这一挑战,公司可以使用不同的技术来管理不断增长的数据量。在存储方面,融合和超融合基础架构以及软件定义存储已经证明可以使硬件易于扩展。压缩数据 重复数据删除和分层技术还可以减少存储大数据的空间和成本。在管理和分析方面,公司可以使用大数据分析软件,如NoSQL  Hadoop  Spark,以及商业智能软件 人工智能和机器学习工具,以获得所需的洞察力。



快速产生洞察力


企业不仅希望存储他们生成的大数据,还希望使用大数据来实现他们的目标。根据NewVantage Partners的研究,与大数据项目相关的主要目标是降低费用,实施数据驱动的文化和创新,加速新功能和服务的部署,以及推出新产品和服务。这些不同的目标可以使公司更具竞争力,但他们需要获得洞察力并快速使用它们。


为了帮助他们快速入门,公司可以使用新一代分析工具来显着减少生成报告所需的时间。他们大量投资于分析工具,以帮助实时获得结果。通过这种方式,市场可以尽快得到回应。


招募大数据人才


为了开发和管理能够产生见解的应用程序,公司需要具备大数据技能的专业人员。事实上,对大数据专家的需求及其提供的补偿正在急剧增加。


为了解决大数据人才缺乏的问题,企业有很多选择。他们可以增加预算,招聘人才和提供就业机会。另一种选择是培训现有员工学习和掌握大数据,并培训公司内的大数据人才。最后,许多公司购买了自助分析解决方案或机器学习软件,专为没有数据科学背景的专业人士使用而设计。这些工具可以帮助组织克服大数据挑战并实现目标,甚至无需聘请大数据专家。


集成多个大数据源各种各样的数据使集成成为最大的数据挑战之一。事实上,数据来自不同的来源:业务应用程序 社交网络 电子邮件 员工文档.有效地结合所有这些数据并使用它们来创建报告,对于高级用户,数据驱动的Insight和业务决策支持解决方案可以是非常困难。为了解决这个问题,不同的供应商提供了旨在简化流程的集成工具。然而,许多公司承认他们没有克服这一挑战。


数据验证


数据验证也是大数据的主要挑战之一。许多公司从不同的系统接收类似的数据,这些数据有时是矛盾的。


为了协调这些数据,公司必须使用数据治理。数据治理也带来了挑战。事实上,根据AtScale 2016大数据成熟度调查,数据流量是受访者增长最快的领域。


解决数据治理挑战往往并不容易。它需要技术和政策变化的结合。但是,有些尝试包括指派人员监控数据并定义规则和程序。另一种选择是投资数据管理解决方案,旨在简化大数据准确性和存储的数据治理。


保护大数据安全


安全性也是大数据世界面临的重要问题。商业数据可能对黑客具有吸引力。但是,根据IDG的一项研究,只有39%的公司对其数据存储库使用额外的安全措施。一些最重要的附加措施包括访问和身份控制 数据加密和数据隔离。


组织挑战


除了大数据挑战的技术方面,员工还面临着大数据的挑战。在试图启动大数据项目的公司面临的主要挑战中,三个主要问题是组织协调不足。 经理缺乏理解 业务面临阻力。


因此,要解决这一挑战,必须让商业领袖相信大数据的有用性,并任命一名首席数据官。同样重要的是,企业的高管、董事和经理必须了解大数据带来的机遇,以便他们能够克服各种挑战,并在不断增长的以数据为中心的经济中保持竞争力。


中安威士:保护核心数据,捍卫网络安全


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