為什么要實現大數據?為什么要用云技術?高級分析技術有什么優勢?

我所在的公司Stratecast非常關注這些問題。傳統上各個方面孤立隔斷的企業IT正在快速奔向虛擬化IT。消費類程序主要處理大多數日常計算任務，而IT策劃人員則越來越多地關注于實現一些基于大規模的結構和非結構數據的(重計算)新架構。計算和數據存儲任務變得越來越大，以致他們只能使用更好用更經濟的云平臺。但是，為什么不一開始就這樣做呢?

事實上，關于公司為什么想要部署這些新技術的問題，參加問卷調查的讀者也非常關注。這聽起來讓人覺得一些奇怪，因為IT人員要求管理層給他們提供資金，但是對于“如何保證新架構安全性?”這樣的簡單問題，他們卻又不給出確切的答案。Stratecast認為，其實答案很簡單：公司使用大數據、云和虛擬化IT的原因是加速和優化業務決策過程。其原因就在于決策支持。

決策越快越好

在當今市場競爭異常激烈的時代，快速作出準確的業務決策是一個商業公司必備的最寶貴素質。有能力在快速變化的市場中發現威脅和機會——同時還能探索企業所擁有的全部數據資產，已經成為一種新的競爭優勢。實際上，所有其他的東西都可以外包出去。

在出現自動化數據處理和大型計算機之后，決策制定者都開始變得克制，因為現在決策過程中涉及的數據比以往都要多了。然而，在很多時候數據太多會造成分析癱瘓(無法分析)。理論上，決策可能會無限期延遲，因為人們可能總是在為一個特定的問題尋找更多的數據。為了讓決策支持獲得到每一塊數據，人們以為大數據可以解決這個問題，但是實際上一樣沒有用。

相反，大數據會帶來高級分析，這是讓企業所積累的大規模數據變得有意義的必備條件。為了讓高級分析發揮真正的作用，現在需要一種新型的IT人員：數據科學家。數據科學家讓我們回想起以前IT人員穿白大褂待在大型機房的舊時光。還有什么比這更形象的嗎?

讓所有人用上大數據

等待IT組織開發大數據查詢，然后再使用統計程序解決輸出，這是完全不可行的。使用了新IT技術的公司希望快速獲得投資回報;他們希望能夠看到它們對于決策準備率和速度的確切提升效果。在一些組織中，如果他們無法測量類似的指標，而且沒有努力調整決策支持模型，那么新的IT很難取得成功。

對于現代IT人員而言，新的目標是將使用虛擬化IT的新技術提供給公司決策制定者，但是同時也要將數據科學家引入到這個過程中。為了發揮出重要價值，IT必須快速、高效和精準。認真應用大數據架構和高級分析的IT組織必須記住，公司之所以支持這些技術的唯一原因是這樣做對業務有好處。

本文作者：曾少寧 譯??

來源：51CTO

總結

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