CompTIA研究發(fā)現(xiàn)，從整體上講，至少有超過(guò)一半的受訪組織有一個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，另外36%的受訪組織處于規(guī)劃階段。
考慮到采用率，解決方案提供商面臨的主要挑戰(zhàn)和機(jī)遇就是大數(shù)據(jù)分析。到目前為止，雖然大多數(shù)大數(shù)據(jù)集中在Hadoop的平臺(tái)上，但在實(shí)踐中，大數(shù)據(jù)分析機(jī)會(huì)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了解決方案提供商需要掌握的一些產(chǎn)品和服務(wù)。
抓住大數(shù)據(jù)分析的機(jī)遇和挑戰(zhàn)
Teradata與McKinseyConsulting合作進(jìn)行的一項(xiàng)相似調(diào)查顯示，大約四分之一的決策者報(bào)告稱，他們開(kāi)始看到大數(shù)據(jù)投資的巨額回報(bào)，其形式主要是增加收入和降低成本。
CompTIA的調(diào)查也顯示，72%的組織已經(jīng)開(kāi)始大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，并且項(xiàng)目收益超出預(yù)期值。同時(shí)，CompTIA的高級(jí)技術(shù)分析總監(jiān)SethRobinson說(shuō)：“大數(shù)據(jù)涵蓋了各個(gè)領(lǐng)域的一系列產(chǎn)品，還會(huì)涉及一連串的問(wèn)題，諸如存儲(chǔ)和安全。因此，組織仍有很多工作要做。
大約四分之三的組織認(rèn)為，如果他們的企業(yè)可以利用所有的數(shù)據(jù)，他們的業(yè)務(wù)就會(huì)很強(qiáng)，而73%的人表示他們需要更好地實(shí)時(shí)分析。
很多組織開(kāi)始圍繞Hadoop采用各種互補(bǔ)技術(shù)，從ApacheSpark內(nèi)存集群軟件到SAP和MarkLogic等供應(yīng)商的數(shù)據(jù)庫(kù)。事實(shí)上，作為一個(gè)編程工具的MapReduce的替代選擇ApacheSpark，成為吸引組織采用的最重要的原因是它可以直接應(yīng)用于多個(gè)數(shù)據(jù)源。
MarkLogic首席執(zhí)行官GaryBloom說(shuō)，大多數(shù)公司仍然不能完全理解大數(shù)據(jù)是如何在業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)操作的需求。對(duì)于大多數(shù)組織，今天他們可以利用Hadoop分析自己的業(yè)務(wù)在批量處理模式過(guò)程中已經(jīng)發(fā)生了什么，然而，其需要一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，它可以同時(shí)分析和處理交易，以便于允許企業(yè)用實(shí)時(shí)操作的方式操作數(shù)據(jù)，例如，減少欺詐。
“MarkLogic數(shù)據(jù)庫(kù)旨在實(shí)時(shí)索引和獲取數(shù)據(jù)，”Bloom說(shuō)。“Hadoop實(shí)際上只是合并數(shù)據(jù)。”
大數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)
然而，Bloom并不是說(shuō)組織不應(yīng)該繼續(xù)投資Hadoop，Bloom認(rèn)為很多組織會(huì)發(fā)現(xiàn)，Hadoop作為解決數(shù)據(jù)碎片的工具，只是由大量數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)組成的更大的數(shù)據(jù)管理難題中的一部分。
思科的數(shù)據(jù)和分析副總裁邁克·弗蘭納甘（MikeFlannagan）指出，事實(shí)上大數(shù)據(jù)的處理需要一種更微妙的方法，使得最終處于不同階段的數(shù)據(jù)都能得到處理和計(jì)算。例如，在大數(shù)據(jù)分析背景下，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用中的上下文實(shí)際上就是一種分布式應(yīng)用，其涉及到任何東西在返回?cái)?shù)據(jù)中心之前的端點(diǎn)，以及網(wǎng)關(guān)和網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)處理工作。Flannagan說(shuō)，“因此，許多組織仍然需要確定什么數(shù)據(jù)需要被精確地處理，包含時(shí)間，地點(diǎn)和方式等內(nèi)容。”
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