摘要：毫無疑問，釋放大數據的潛力對于任何一個努力取得成功的現代企業都是至關重要的。不可否認，大數據在消費者行為、豐富客戶體驗、減少開支、推動收入增長和促進產品開發方面具有豐富的有價值的見解。

   毫無疑問，釋放大數據的潛力對于任何一個努力取得成功的現代企業都是至關重要的。不可否認，大數據在消費者行為、豐富客戶體驗、減少開支、推動收入增長和促進產品開發方面具有豐富的有價值的見解。
　　
　　然而，管理大數據帶來了復雜的挑戰，需要細致的關注和專業知識。分析大量數據可能是一項艱巨的任務，但并非無法克服。
　　
　　以下將探討大數據面臨的6個突出的挑戰，并深入探討云計算基礎設施如何克服這些挑戰。通過利用云計算的力量，企業可以駕馭大數據管理的復雜性，并最大限度地發揮其潛力，取得無與倫比的成功。
　　
　　1.數據增長
　　
　　如皋全球產生的數據呈指數級增長，統計數據也證實了這一點。根據福布斯公司發布的一份報告，從2010年到2020年，全球創建、捕獲、復制和消費的數據量從1.2萬億千兆字節增加到59萬億千兆字節。與此同時，IDC指出，未來三年創造的數據量將超過過去30年創造的數據量。
　　
　　這些可能是大量可能對企業有益的數據。但從中提取價值需要做很多工作。這包括存儲數據，而數據存儲不是免費的。將現有的服務器和存儲遷移到基于云計算的環境，以及軟件定義的存儲等解決方案和壓縮、分層和重復數據刪除等方法可以幫助減少空間消耗。
　　
　　2.數據集成
　　
　　從社交媒體頁面、電子郵件、財務報告到設備傳感器、衛星圖像和送貨收據，數據幾乎可以來自任何地方。其中一些可能是結構化的數據，還有一些可能是非結構化的數據或是半結構化的數據。企業面臨的挑戰是從所有不同的來源提取數據，使其全部兼容，并提供統一的視圖，以便對其進行分析并用于生成有洞察力的報告。
　　
　　許多數據集成技術可用于數據集成。對于自動化數據集成過程的軟件程序和平臺也是如此，以便將數據從源系統連接和路由到目標系統。數據集成架構師還可以開發定制版本。
　　
　　選擇最合適的數據集成工具和技術需要確定最適合的集成需求和企業概要的工具和技術。
　　
　　3.數據同步
　　
　　從不同的數據源收集數據意味著可以按照不同的時間表和速率從不同的數據源遷移數據副本。其結果是:它們很容易與原始系統不同步，難以生成單一版本的“真相”，并可能導致錯誤的數據分析。
　　
　　試圖修復這種情況會減慢整個數據分析工作的速度。這可能會降低數據和分析的價值，因為信息通常只有在及時生成的情況下才有價值。
　　
　　幸運的是，有多種技術可以促進數據同步。還有許多服務可以自動化和加速流程。其中最好的還可以歸檔數據以釋放存儲容量，復制數據以實現業務連續性，或將數據傳輸到云端進行分析和處理。
　　
　　內置的安全功能是必須具備的，例如傳輸中的數據加密以及傳輸和靜態中的數據完整性驗證。優化網絡帶寬使用和自動從網絡連接故障中恢復的能力也是加分項。
　　
　　4.數據安全
　　
　　大數據不僅對企業有價值，對于網絡罪犯也是如此。他們一直在竊取數據并將其用于邪惡目的，而且往往是成功的。因此，它可能是一個隱私問題，也可能是一個數據丟失預防問題和停機時間緩解問題。
　　
　　這并不是說企業不考慮保護數據。問題是，他們可能沒有完全理解這需要一個多方面的、端到端的、不斷更新的方法。處理數據泄露的后果必須與預防數據泄露同等重要。這包括從數據起源的端點到存儲數據的數據倉庫和數據湖，再到與數據交互的用戶。
　　
　　綜合數據安全策略中應包括的策略包括：
　　
　　•數據加密和隔離
　　
　　•身份和訪問授權控制
　　
　　•端點安全
　　
　　•實時監控
　　
　　•云平臺加固
　　
　　•安全功能隔離
　　
　　•網絡外圍安全
　　
　　•使用針對云環境中安全存儲數據而優化的框架和架構
　　
　　5.法規遵循需求
　　
　　處理數據安全和隱私的法規要求、行業標準和政府法規是復雜的、多管轄的，并且不斷變化。企業必須收集、存儲和處理的大量數，這導致數據管道和存儲系統中充滿了數據，使得滿足合規性要求變得特別困難。
　　
　　第一步是掌握所有當前和相關的合規性需求。如有必要，聘請外部專家。
　　
　　與數據相關的合規性要求使用可靠、準確的數據。自動化和復制流程可以幫助確保分析的數據符合這一標準，同時還可以促進按需報告。其他有用的策略包括使用合規性和治理框架，這些框架可以連接企業中的多個系統，以創建一致的、可審計的數據視圖，而不管數據位于何處。此外，集中式數據管道管理可以幫助簡化治理。
　　
　　6.缺乏熟練人才
　　
　　企業在利用大數據的力量時遇到的另一個主要挑戰是缺乏熟練的人才。大數據分析需要一套獨特的技能，包括數據科學、統計、編程和領域專業知識。然而，擁有這些專業技能的專業人員嚴重短缺。這使得企業很難有效地分析并從數據中獲得見解。這種稀缺性給企業利用數據進行戰略決策和創新的能力造成了瓶頸。
　　
　　為了應對大數據領域技術人才短缺的挑戰，企業可以投資培訓項目、研討會和認證，讓員工掌握必要的技能。另一種方法是通過與經驗豐富的云專業服務公司合作來利用外部專業知識。這使得企業可以利用專家的知識，而不需要長期承諾或昂貴的新員工。
　　
　　盡管與大數據相關的復雜性，包括數據增長、集成、同步、安全性、合規性和技能短缺，但云提供了有價值的工具來克服這些障礙。通過采用數據壓縮、定制的集成工具、自動同步、健壯的安全措施和遵守法規規范等技術的智能組合，企業可以從其數據寶庫中獲得巨大的價值。利用大數據的道路充滿挑戰，但通過正確的策略和工具，它可以帶來無與倫比的創新。
　　
　　編輯：Harris