
企业可能需要不止一种云服务支持大数据战略
企业带来商业洞察力是大数据的价值所在,而有价值的信息往往潜藏在企业业务的方方面面。发掘洞见决非易事,尤其是当数据量庞大而其所需要解决的问题更大的时候。因此,企业需要通 过使用大数据分析技术来捕获、存储、管理、分析以及分享数据和见解。对于企业而言,大数据 方案最起码要能够帮助企业获取内外部的各种相关数据,并通过各种分析技术和应用于数据中发 掘出有价值的业务见解,从而在特定时间和环境之下支持企业完成高质量的决策。此外,企业需 要以更快的速度来获得这些见解,这意味着合格的解决方案将省去企业话费在部署、协商条款和 人工配置上的时间。
企业有充足的理由选择基于云的大数据解决方案。云服务有最快的交付速度并且可以在最大程度 上支持相关企业员工的敏捷性需求。云服务方案的标准化、自动化和多租户特点使得企业可以享 受到通过共享资源和按使用收费(pay per use)所带来的成本优势,从而能够快速实现云服务成 本与企业项目、需求或者方案的匹配。
两个层次的大数据云服务
Forrester的市场研究发现了两个层次的大数据云服务,它们的区分在于其预先组装水平的高低差 异以及与目标客户技能组的匹配度。
为应用开发与交付(AD&D)专业人员提供组件和控制能力的基础性大数据服务。企业可 以选择能够提供原始虚拟基础设施的公共云平台,这一选择意味着企业将自建其余的设 备,因此需要企业有比较深厚的开发和运营(DevOps)技术能力。此外,企业可以选择 由商业伙伴提供的预先配置好的或者是定义的应用程序。这种方案选择的好处在于企业的 数据专家和编程人员能够快速开展工作。然而,云计算解决方案的成熟度参差不齐,对于不同的数据分析工作内容而言所提供的功能也各 有特色。比如:
基于公有云基础设施构建企业自己的大数据分析环境
通过云应用服务快速访问更高级别的服务
基于管理服务进行可定制的简化部署
使用数据科学工具实现预测建模或其他高级数据分析功能
帮助商业人士的BI工具
想要抵达目的地的话,你可以买一张飞机票,或者买一架飞机,又或者你可以从头开始按照自己 的方式造一架飞机。同理,对于云中的大数据解决方案而言,现状往往是为了满足自身的大数据 需求,企业所需的工具包括预先配置好的基础设施、数据分析工具以及应用程序。AD&D领导者 应该根据其具体职责,从人员技能、所要解决的问题、所面对的资源数据类型等角度出发选择最 合适的服务类型。
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