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Title: 如何克服企业部署大数据会面临的5大挑战?_航网科技-腾讯云代理商,腾讯企点企业QQ经销商,腾讯产品授权服务中心  •  Size: 27101  •  Last Modified: Sat, 17 Mar 2018 01:12:50 GMT

如何克服企业部署大数据会面临的5大挑战?

日期:2018-03-15 / 人气: / 来源:深圳航网科技有限公司

  无论结果是帮助增加企业的营收,留住客户还是提高产品的质量,也是实现这些目标的关键因素。如果您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,毫无疑问的是,在未来三到五年内,云服务和预测分析将是最有可能对企业产生颠覆性影响的三大技术之一!

      众所周知,云服务可以帮助使用者解决很多问题。当企业组织在部署实施其大数据计划遇到挑战时,往往会感到灰心,都可能导致企业的大数据项目陷入困顿。当前的企业组织克服挑战,并积极的实现大数据项目的价值是至关重要的。
  以下是企业部署大数据项目前要面临的5大挑战:
  尽管有了大量的成功案例,但真正实施一项大数据项目并不是一件易事。事实上,其提出了许多挑战,其中任何一项挑战都可能使项目在开始之前就脱轨。在其大数据和分析调查报告中,IDG将会面临如下这5大挑战:
 
  1、大数据安全问题的挑战:
 
  企业正在努力的控制数据访问,保护数据资产和保护基础设施。随着企业收集、存储和分析来自新的和现有来源的越来越多的数据信息,数据的安全性变得更受关注。大数据也意味着您企业的信息并不是闲置状态:重点是使用这些数据来获得更好的业务成果。这些数据不断被多个用户和系统生成、处理和分析。
 
  最终,企业需要决定如何确保符合合规性、数据管理和安全性的要求,而不会影响到灵活敏捷性和性能。结合日常的安全需求,如防范内部和外部的安全攻击,保证数千客户数据的安全和隐私,使得这方面挑战的范围更加明确。
 
  事实上,云服务比企业自有数据中心更安全并不罕见。由于云服务提供商提供强大的计算基础架构,保持安全的环境符合他们的最大利益。即使是大数据安全方面的挑战,也可以通过具有强大数据隐私保护和安全控制能力的供应商来解决。为此,许多云提供商已经积累了来自多家企业的最佳实践方案和经验,并具有最严格的安全要求。
 
  2、成本方面的挑战:
 
  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。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。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。
 
  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。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便证明了这一挑战。
 
  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。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。
 
  3、创建一个商业案例:
 
  据IDG称,企业的IT负责人比非IT负责人更有可能负责确定需求和解决方案方面的业务需求。在很多情况下,IT部门需要为大数据创建商业案例。他们需要推荐和选择供应商,批准和授权采购,并在IT团队之外销售解决方案。
 
  首席财务官和业务线主管们也越来越多地在大数据项目中发挥关键作用。为了针对具体的项目举措进行实验,企业必须做出无差别的繁重工作,如果你企业还没有建立起一个稳定的商业案例,并收集来自强大的盟友,很可能不会获得大数据项目所需资源的批准。但企业业务部门的领导也并不能置身事外。
 
  在许多情况下,证明投资回报最简单的方法是降低总体拥有成本。利用云服务还可以通过降低实验成本来加速创新的步伐。成功的实验将显示出可衡量的效益,一旦到位,将激发更多的需求。这需要花费大量的时间和精力。这无疑会放慢创新的步伐,最终降低大数据项目的价值。
 
  4、相关技能的缺乏程度:
 
  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,大数据系统的发展速度是如此之快,以至于当前企业几乎不可能跟上其发展的步伐。
 
  对大数据技能的需求的需求如此之大,尤其是在分析领域;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。事实上,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。
 
  利用云服务,企业可以利用最新的技术,而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。企业要如何进行抉择,以最好的适应其特定的大数据项目;企业在如何进行长期的IT投资,利用现有的技能,并获得新的技能方面正面临着质疑。
 
  5、数据的不可预测性:
 
  使得预测所需容量变得困难和低效。从企业传统遗留应用程序和交易系统到由机器、移动设备、网络日志和社交媒体生成的数据,单个事件可能会导致数据量和工作量的突然变化。大数据来自各种各样的来源。
 
  例如,一家金融服务机构在任何一天都可能会经历10倍的数量波动,而具体的波动则取决于市场状况,是很难预测的。企业不仅需要规划基础架构,还必须确定如何轻松扩展,以满足不断变化的存储和计算要求。这
 
  借助云服务,企业无需为最大容量调整其基础架构的规模大小。其弹性属性使企业可以根据需要实现动态扩展或缩减基础架构。其他问题包括由于数据的增长所导致的基础设施和维护成本不断升高,来确保足够的带宽来支持创新,以及数据采集和分析的成本。
 
  总体而言: 
 
  云计算使企业能够降低与繁重工作相关的成本,而将节省的资金再投资于能够为企业提供价值的项目。可衡量的节省将有助于获得更多的赞助商,而这些节余可以用来资助其他大数据项目。云服务的本质使其非常适合大数据。由于云计算的可扩展性,弹性和经济模型,可以让企业根据需要进行规模化缩放,而无需在高峰容量的环境中构建和投资。
 
  大数据将在帮助企业做出更明智、更快速的业务决策方面发挥越来越重要的作用。但借助由云服务供应商所提供的解决方案,企业可以以更快,更低的成本来分析数据,从而更快地实现业务目标。展望未来,企业不必因技能短缺,成本有限,数据的不可预测性,安全问题或创建商业案例方面的困难而受到阻碍。云服务使得使企业能够迭代大数据分析,专注于业务需求,而无需担心收集、存储和处理大数据所需的IT基础架构!

作者:航网科技