现代数据环境中的三大转变


概述 | 本文内容: 

数据库领域创新步伐的不断加快,这促使 IT 主管们全面重新评估他们的数据环境策略。从 Hadoop 到 NoSQL,再到云数据资产 - 对 IT 小组同时掌握最新技术和方法的期望从未如此高涨。遗憾的事实是,尽管许多首席信息官和 IT 主管竭力将新技术集成到各自的组织中,但却忽略了更大的隐患 - 忘记自助式分析在构建现代数据环境中也发挥了作用。

本白皮书着重介绍了现代数据环境中的三大转变,世界各地的信息技术负责人都开始将这三大转变视为整个组织是否能够成为数据驱动型公司的关键因素。

本文涉及以下概念:

  • Hadoop 和 NoSQL 的出现及其对传统企业数据仓库的意义
  • 了解如何评估云数据资产
  • 将自助式分析纳入到数据平台策略中

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问题并无不同。只是更难解决。

为组织提供可靠的数据来协助制定更明智的决策,这是几十年来未曾根本改变的任务。尽管 IT 行业涌现出大量的先进技术和新颖战术,但是负责管理数据基础架构的 IT 组织今天仍然具有相同的总体使命:在数据创建时就能移动数据,使决策制定者在需要时能够访问和理解这些数据。

虽然目标一贯如此,但要想成功在企业内创建和维护一个分析事实数据源,必须克服异常艰难的阻碍。

近几年来出现了大量的新数据源,它们生成了前所未有的庞大输出量并且通常具有非常有限(如果存在)的结构,这可能是现代数据环境中存在的最大障碍。从点击流、服务器日志和社交媒体源到机器和传感器读数,来自这些渠道的巨量数据简直令人不知所措。从经济和性能视角来看,传统企业数据仓库 (EDW) 根本无法与此数据浪潮齐头并进。

压力迫使 IT 主管全面重新思考数据捕捉和分析策略,从而开发出新一代数据存储解决方案,该解决方案致力于精简架构捕捉、硬件可扩展性以及将计算能力提升到接近(如果无法超越的话)数据存储本身的水平。

尽管根据关系数据标准的判定,这些更前沿的非关系解决方案尚不成熟,但是它们在最近几年内发展势头迅猛并快速成熟起来,现在可以为世界上最大、最复杂的一些公司提供支持。虽然这一成就主要是通过补充现有企业数据仓库来实现的,不过它们的确创建了一个更为复杂的 IT 管理数据生态系统。

IT 团队除了必须在当前任务中克服重重障碍,维护一个健康的数据环境之外,他们还需要确保用户可以随时从云应用程序中获取数据。许多组织都将 Google Analytics、Salesforce、Netsuite、Zendesk 以及其他云解决方案视为其基础架构的核心部分。它们生成的数据对于组织报告至关重要。整合来自这些云解决方案的数据并使它们可供公司访问,这已然成为了对 IT 的标准要求。

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