在云中分析大数据：业务价值最先体现在“决策支持”上

IT部门正面临业务数据叠高分析需求所带来的压力。不久前，谷歌GCP Next活动展示了线上计算和存储技术能提供给IT部门的工具。

IT拥抱大数据

执行领导层在决策制定过程中越来越多地依赖IT，需要由IT来分析大数据及整合分散的数据源和各种不同的格式。由于在线存储的价格很低，因此数据的存储已经不成问题，但是要想在大容量数据中找到一些有用的东西，则可能会给内部计算资源带来巨大压力。谷歌已经开始着手解决这个问题，它在云环境中整合大量的分析工具，然后以灵活的方式应用到越来越具有商业智能特征的海量数据中。

谷歌CEO Sundar Pichai指出，计算实际上已经在处理PB级问题。在他的演讲中，谷歌演示了几种包含PB级大小文件的简单数据类型。这种计算负载会变得越来越普遍，而且只有有能力成功管理大数据应用的公司才会在市场中占据优势。然而，在出现基于云的高级分析与存储技术之前，许多公司仍然无法得到这些功能。但是通过使用云技术，即使是小公司也能够成功地利用信息、通过大数据分析去评估市场、评估客户需求和规划新产品和新服务。

当然，谷歌并不是唯一的云供应商，甚至也不是最大的，但是它对于云应用有独到的见解。在这一个方面，它已经投入资源利用机器学习和人工智能技术来简化数据分析。而且，它已经成功地将这些高级程序变得像平常在桌面电脑上编写程序一样简单。

自动扩展资源

为了让自己的云资源根据需求变化而自动扩展，谷歌投入了大量的精力。由于它采用基于容器的计算构架，因此应用程序的启动、停止和故障修复变得很简单和很好管理。谷歌还在安全上采用了全面的解决方法，它使用了物理设备和数字工具来保证客户数据的安全。

对于担心大数据分析和应用支持的IT专业人员而言，云似乎是最完美的方法，因为它不仅能保证所存储海量数据的安全，而且还能让数据真正用起来。确实，许多应用程序并不支持在云环境中运行，而且与云供应商建立合作关系对于许多公司而言也负担很重，但是应用程序不需要本地管理可以带来一种由他人帮忙管理的可扩展架构。这里的一个重要案例就是决策支持。

按照Frost&Sullivan调查结果，决策支持已经越来越多地成为大数据分析的主要价值。无论IT是否愿意将大数据整合到内部计算解决方案中，在市场证明了数据在业务决策过程的重要作用之后，管理层最终都会要求使用这些功能。因此，问题已经不是要不要使用，而是在什么时候使用。答案是现在马上使用。现在正是IT探索在云中处理大数据的时候。谷歌等云服务提供商能够在这个过程中发挥重要作用。