选择大数据软件对于组织来说是一个复杂的过程,组织需要仔细评估其目标和供应商提供的解决方案。

如今可以确定的是,组织对大数据解决方案需求量很大。组织的管理者知道他们的大数据是不可忽视的最宝贵的资源之一。因此,他们正在寻找可帮助存储、管理和分析其大数据的硬件和软件。

根据调研机构IDC公司的调查,2017年组织在大数据和数据分析方面的支出为1508亿美元,比去年增长12.4%。到2020年,这一支出可能会以每年11.9%的速度增长,2020年的收入可能高达2100亿美元。

大部分收入都用于大数据应用。据IDC公司预测,到2020年,仅软件开支就可能超过700亿美元。非关系分析数据存储(如NoSQL数据库)的支出增长尤其迅速,每年可能增长38.6%,认知软件平台(如人工智能和机器学习能力的分析工具)每年可能增长23.3%。

为了充分利用大量的数据支出,供应商在各种不同的产品和服务上打上了“大数据”标签。这种产品的扩散会使组织很难找到合适的大数据应用程序来满足他们的需求。专家建议,企业开始选择大数据应用程序的一个好方法是精确地确定自己所需要什么类型的应用程序。

大数据应用的类型

企业软件供应商提供了大量不同类型的大数据应用程序。适合企业的大数据应用将取决于其目标。

例如,如果企业只想更加详细和深入地扩展现有的财务报告功能,那么数据仓库和商业智能解决方案可能已足以满足其需求;如果企业的销售和营销团队希望利用其大数据的发现增加收入和利润的新机会,则可以考虑创建数据湖和/或投资数据挖掘解决方案;如果企业想创建一个数据驱动的文化,组织中的每个人都在使用数据来指导他们的决策,那么企业可能需要数据湖和预测分析,内存数据库,也可能是流分析。

这样的事情将会变得更复杂,因为不同类型的工具之间的界限可能会有些模糊。一些商业智能工具具有数据挖掘和预测分析功能。一些预测分析工具包括流媒体功能。

最好的办法是组织一开始就清楚地确定自己的目标,然后去寻找能够帮助其实现这些目标的产品。

选择大数据应用程序时的关键决策

无论企业选择哪种类型的大数据应用程序,都需要做出一些关键决策,以帮助企业缩小选择范围。以下是一些最重要的考虑事项:

(1)内部部署数据中心与基于云计算的大数据应用程序

企业需要做出的第一个重大决策是要在自己的数据中心托管大数据软件,还是希望采用基于云计算的解决方案。

目前,更多的组织似乎正在选择云计算。分析机构Forrester公司副总裁兼首席分析师Brian Hopkins在2017年8月的一篇博客文章中写道:“通过云订阅在大数据解决方案上的全球支出将增长快近7.5倍。此外,根据数据分析专业人员的2016和2017调查,公有云是大数据的头号技术优先事项。”

基于云计算的大数据应用受到欢迎有多种原因,其中包括可扩展性和易管理性。主要的云计算供应商也在人工智能和机器学习研究方面处于领先地位,这使得他们可以在解决方案中添加高级功能。