数据引力。数据正在逐渐转向云端。但这到底意味着什么呢?更重要的是,这对你我意味着什么呢?

人始终应处于首要位置。但在此之后,数据是任何业务领域的重中之重。数据的位置决定了许多业务相关要素(存储数据的硬件、管理数据的人员和使用数据的应用程序)的位置。随着数据规模增加,其引力也增加,“数据引力”一词由此得来。这个术语是由 Dave McCrory 在一篇 2010 年的博客文章中首次提出的。不错,数据引力并非一个新概念

此概念是有意义的;分析工具应缩短提问和获得答案之间的时间间隔。那么,如何缩短数据转化为见解的时间呢?创建分析的位置应尽量靠近数据。

传统上,所有公司数据均在内部防火墙后生成。因此数据仓库、管理员和分析工具也位于公司内是合理的。

但现在的情况不一样了。

您的公司是否有社交媒体帐户?您有外部数据。您网站的性能如何?您有外部数据。您是否跟踪移动点击流?您是否要衡量消费意欲?您是否使用外部行业数据或其他第三方研究?所有这些都是外部数据,可能在云端生成。您现在应该明白了。

外部数据的使用只会变得越来越普遍。据 Constellation Research 预计,到 2020 年,60% 的任务关键型数据都将位于公司外 - 这意味着,三年后超过一半的数据会在外部生成。

为了降低开销、缩短启动时间和实现无限可扩展性,许多技术首先迁移到云端;出于同样的目的,大部分数据也逐渐在云端生成和存储。云为数据分析提供了这些相同的优势。设想一下,只需数分钟即可设置 BI 工具、实时连接 Google Analytics、创建自定义仪表板以分析网站流量并与团队共享。在看到云端托管工具如何快速分析云端生成的数据后,您便会开始真正理解数据引力的重要性。

此外,将所有数据引入单个数据仓库进行分析的时代已经一去不复返,数据源只会变得越来越多样化,分析工具应具有连接所有数据源的能力,帮助您利用数据引力。

即便如此,转换为基于云的 BI 和分析工具并不意味着一蹴而就。请记住,数据引力会影响分析的位置。因此,如果数据跨云端和本地存储,分析需要提供连接到数据(无论数据位于何处)的混合解决方案。云服务根据您的业务需求提供相应支持,而不是一种非此即彼的解决方案。鉴于此,现在许多公司使用混合方法来存储和分析本地数据和云数据。

希望深入了解数据引力?请观看 Constellation Research 副总裁兼首席分析师 Join Doug Henschen、Tableau 云愿景与策略总监 Ashley Kramer 和 Tableau 市场情报与分析师关系总监 Dan Kogan 探讨使用云 BI 和分析推动创新的三大要求的网络讲座。您可以了解哪些组织采用了基于云的 BI 及其作出此选择的原因。您将发现新组织如何通过 Web 提供作为服务的见解,并了解如何制定可行的过渡计划以利用云。

分析的位置直接关系到将原始数据转换为关键见解所用的时间。这一重要联系是数据引力的核心。

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