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企业可能需要不止一种云服务支持大数据战略

2016-05-07

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。

为关注商务智能(BI)项目的AD&D专业人员提供支持的可视化大数据分析服务。这种预先配置好的服务所提供的用户界面能够很好地隐藏底层分析基础架构的技术复杂性。可视化大数据分析服务平台上的商业情报工具可以帮助企业创建报告、仪表板,并且实现数据可视化。可视化大数据分析服务平台上专门设计的工具可以帮助企业数据专家进行各种高级的数据分析,比如预测性分析等。

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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