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    企业级大数据项目的五大挑战

    时间:2018-01-12 17:20:24作者:[!--zuozhe--]

    尽管已经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确定了如下这5大挑战

    企业级大数据项目的五大挑战

    企业级大数据项目的五大挑战

    1、对于相关技能的缺乏

    大数据系统的发展速度是如此之快,以至于当前一般的企业几乎不可能跟上其发展的步伐。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。

    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。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。

    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。还有一个问题是:面临着诸如Hive、Pig、MapReduce、Spark、NoSQL存储等等一系列的技术和框架,企业要如何进行抉择,以最好的?#35270;?#20854;特定的大数据项目。同时,企业业务对于高度分析和数据管理技能的强劲需求也在?#20013;?#19981;断的增长。

    2、成本方面的挑战

    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便证明了这一挑战。

    大多数大数据技术需要大量的服务器集?#28023;?#32780;这需要很长的配置和设置周期,进而导致了大量的?#26102;?#25903;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?#20013;?#30340;IT成?#23613;?#20225;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。

    3、数据的不可预测性

    大数据来自各种各样的来源,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?#25945;?#29983;成的数据。这使得预测所需容量变得更加困难和低效。单个事件可能会导致数据量和工作量的突然变化。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。

    四分之一的企业受到大数据对存储容量/基础设施日益增长的需求的挑战。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。对于几乎任何企业来说,将其基础架构容量规模扩展10倍来支?#22336;?#20540;需求,让这些额外的容量在90%的时间内均处于闲置状态,无疑是非常低效且不符合成本效益的。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,还需通过实验来确保足够的带宽来支持创新,以及数据采集和分析的成?#23613;?/span>

    4、安全

    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?#21592;?#24471;更受关注。接近35%的受访者表示不确定或不认为他们所在企业现有的安全解决方案和产品提供了足够的数据安全性。企业正在努力?#30446;?#21046;数据访问,保护数据资产和保护基础设施。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,而又不会影响到灵活敏捷性和性能。例如,医疗保健行业的企业必须遵守HIPAA的合规性要求,这是一项复杂的任务,不仅要保护存储数据的本身,还要确保通过计算机、打印机和复印机访问数据时的安全。

    金融服务业的企业也同样面临着挑战。大数据是最近发展得最有前途的新技术之一,其专注于提供改善?#31361;?#20307;验的,降?#22836;?#38505;并满足合规性要求。

    5、创建一个商业案例

    在很多情况下,IT部门需要为大数据创建商业案例。据IDG称,企业的IT负责人?#30830;荌T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。他们需要推荐?#33073;?#25321;供应商,批准和授权采?#28023;?#24182;在IT团队之外销售解决方案。但企业业务部门的领导也并不能置身事外。IDG表示,45%的受访者表示其首席执行官参与了大数据项目的制定实施。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。

    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,如关键业务利益相关者的意见,那么你企业很可能不会获得大数据项目所需?#35797;?#30340;批准。

    有四分之一的受访者表示,?#25925;就?#36164;回报率是所有企业的大数据项目所面临的挑战。事实是,大数据还相对不成熟,可能涉及一定程度的实验,其成本可能会非常高。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,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?#25112;?#20302;大数据项目的价值。

    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?#23613;?#20294;如前所述,传统基础设施管理大数据的成本是不可?#20013;?#30340;。使用?#21697;?#21153;重新构建现有工作负载可帮助企业显著的降低成?#23613;?#21478;外,利用?#21697;?#21153;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。

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