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大數(shù)據(jù)絕非萬(wàn)能 它不適合處理這十件事情
許多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人開(kāi)始接納大數(shù)據(jù)處理并期待神奇和奇跡，但卻發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)帶來(lái)新的復(fù)雜性——且從中獲益所需要付出的努力要預(yù)計(jì)中的多得多。
1：解決你的業(yè)務(wù)問(wèn)題 大數(shù)據(jù)不會(huì)處理業(yè)務(wù)問(wèn)題。人們可以做的，就是要坐下來(lái)，在開(kāi)始使用大數(shù)據(jù)之前，討論決定放棄大數(shù)據(jù)，就使用商業(yè)智能取得共識(shí)。
2：幫助你管理數(shù)據(jù) IBM公司宣稱：每一天都會(huì)產(chǎn)生 250萬(wàn)字節(jié)的數(shù)據(jù)，其中大部分屬于大數(shù)據(jù)。不出預(yù)料，世界范圍內(nèi)企業(yè)所需要管理的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，由于缺乏清晰有效地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和使用策略，數(shù)據(jù)將不斷堆積，每個(gè)企業(yè)都陷于數(shù)據(jù)管理的工作。
3：緩解減輕你的安全憂慮 對(duì)于許多公司來(lái)說(shuō)，確保大數(shù)據(jù)的安全訪問(wèn)仍然是一個(gè)開(kāi)放式的課題。這是因?yàn)閷?duì)于大數(shù)據(jù)安全實(shí)踐的定義遠(yuǎn)沒(méi)有系統(tǒng)數(shù)據(jù)和記錄保護(hù)這樣明確。我們正處在這樣的一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上，也就是IT與最終用戶一起來(lái)確定：誰(shuí)可以訪問(wèn)哪些級(jí)別的大數(shù)據(jù)，并可以進(jìn)行相應(yīng)地分析。
4：關(guān)鍵IT技能缺乏 大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫(kù)管理、服務(wù)器管理、軟件開(kāi)發(fā)、業(yè)務(wù)分析技能短缺，許多IT部門關(guān)鍵IT技能的缺失會(huì)不斷成為企業(yè)的負(fù)擔(dān)。
5：減少遺留系統(tǒng)的價(jià)值 如果有的話，遺留系統(tǒng)記錄會(huì)較之任何大數(shù)據(jù)更具有價(jià)值。通常情況下，正是這些遺留系統(tǒng)可以為大數(shù)據(jù)分析提供重要線索，用于回答重要的業(yè)務(wù)問(wèn)題。
6：簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)中心 大數(shù)據(jù)分析需要并行處理計(jì)算機(jī)集群和傳統(tǒng)IT事務(wù)處理和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)等不同風(fēng)格的系統(tǒng)管理，這就意味著能量、冷卻、軟件硬件消耗，運(yùn)轉(zhuǎn)這些系統(tǒng)所需要的技巧也不盡相同
7：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量 傳統(tǒng)事務(wù)處理系統(tǒng)美妙之處在于其擁有固定長(zhǎng)度的數(shù)據(jù)字段以及全面的數(shù)據(jù)編輯和驗(yàn)證發(fā)方式，這有助于得到一個(gè)相對(duì)干凈的表格呈現(xiàn)。大數(shù)據(jù)不是這樣，他們是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，可以表現(xiàn)為幾乎任何形式。這讓大數(shù)據(jù)的質(zhì)量成為一個(gè)令人頭痛的難題。數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要，如果你沒(méi)有它，就不能信任數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果。
8：驗(yàn)證當(dāng)前的投資回報(bào)率(ROI) 衡量系統(tǒng)投資回報(bào)率最常用的方法是監(jiān)測(cè)交易速度，然后推斷其獲利能力(例如酒店每分鐘有多少新的預(yù)訂)。對(duì)于大數(shù)據(jù)處理來(lái)說(shuō)，交易速度不是好的衡量指標(biāo)，大數(shù)據(jù)緩存和運(yùn)行分析可能需要數(shù)小時(shí)甚至數(shù)天才可以殺青。衡量大數(shù)據(jù)處理有效性的一個(gè)最好的指標(biāo)應(yīng)該是利用率，它應(yīng)該保持在90%以上(相比于交易系統(tǒng)，其利用率可能只有20%)。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，確定新的ROI指標(biāo)尤為重要，因?yàn)槟氵€有說(shuō)服CFO以及其他業(yè)務(wù)部門的領(lǐng)導(dǎo)。
9：減小“噪音” 95%以上的大數(shù)據(jù)屬于“噪音”，對(duì)于商業(yè)智能的貢獻(xiàn)很小或幾乎沒(méi)有。通過(guò)數(shù)據(jù)篩選來(lái)進(jìn)行企業(yè)掘金，幫助企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)步，這是一個(gè)非常艱巨的任務(wù)。
10：每天工作時(shí)間 多年來(lái)，大學(xué)和研究中心一直運(yùn)用大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，試圖解答基因組、藥物研究以及是否有其他星球生命等令人難以捉摸問(wèn)題的答案。雖然其中一些算法和查詢產(chǎn)生結(jié)果更多還是不確定的，大學(xué)和研究對(duì)于環(huán)境的研究也尚無(wú)定論，但這不是企業(yè)可以接受的，因此，IT和企業(yè)關(guān)鍵決策者需要對(duì)預(yù)期進(jìn)行調(diào)整和管理。