大數據驅動時代 云計算 規模化 高性能計算
不久前的一次互聯網大會上,與會人員已經明確將重點放在擴大網絡帶寬和通過網絡的增強提高合作方面,這將帶來更好的視頻會議和其他大數據應用。 這些活動使企業都意識到他們將為大數據創造更大的網絡管
,以確保每個人都遵循相同的大數據政策和程序,以便讓企業所需要的大數據類型被存儲、收集,并符合其最終的經營宗旨。
所有上述這一切都是艱難的,勞動力密集的工作,可能并不總是出現在項目的時間表里,但卻是必不可少的。
IT部門如何確保其管治滿足大數據發展的步伐?
協調監管和審計,提前確保你的企業所管治的大數據是最新的。同時也必須意識到,未來相關管理法規的變化,可能會影響數據治理。
大數據項目是跨學科的,因為大數據的有效管理是每個人的責任。
由于這些工具的靈活性,這些工具現在也正在為企業提供一個直接與大數據整合的平臺,如Hadoop和Cassandra(一個混合型的非關系的數據庫)。然而,現在我們看到,老的供應商也開始在以新產品打入市場的堆棧來解決這一差距,并希望在未來一兩年內再次洗牌,重新鞏固市場。
在大數據領域,高性能是一項特別的挑戰。大數據量的特質和查詢速度使得數據將通過倉庫工具Hive進行整合,這意味著直接針對數據的查詢將抑制工具的動態性能。
這些工具的關鍵用例是快速的發現而非創造標準的報告。這意味著所需的數據在本質上是暫時性的——需要支持一種假設,然后丟棄。這導致了實現高性能的領先方案是創建特定的數據集,例如,通過引導圖減少工作量,以及捕捉可視化工具中的內存。
可視化工具的一個關鍵性的好處是,他們改變了項目交付的方法。因為他們允許通過原型快速實現價值可視化,他們能夠在被納入一個工業化的平臺之前,在低成本點證明價值。作為這一進程的一部分,可視化工具提供了一個共同的語言,通過它,企業的IT部門和業務部門可以進行溝通。這就創造了一個對于需求的清晰的認識,有助于設置什么能夠被交付的期望。
雖然能夠實現數據的快速可視化有很多好處,我們也看到創建Excel電子表格或者Access數據庫進行數據庫訪問所存在的一些老的內在危險問題。鑒于此,支持大數據可視化必須采用一個強大的數據管理方法已經是一個不爭的事實。
這將創建一個混合環境的需要。在實踐中,這意味著數據首先是在大數據環境下進行探索;然后,如果這些探索揭示了某些數據報道所需要的價值,此時數據才被推廣到傳統的關系型數據庫,無論是MPP或內存中的。
不容忽視的最后一個方面是,這些工具對于業務部門和IT部門之間的關系所產生的影響。可視化工具將授權業務,從而幫助企業業務部門實現快速的見解,并驅動更高價值的數據資產。因此,IT部門將需要以一套更加靈活的方式來提供數據。
這將創建一個二分法。一方面,必須迅速提供信息,在更傳統的過程以外驅動價值。另一方面,一旦解決方案需要工業化,還需要通過更傳統的項目進行剛性的治理。未能達到適當的平衡,會導致挫折和價值的明顯減少。
兩個部門都有其自己的責任:業務部門需要建立適當的洞察見解,并確保以企業正常的運作方式驅動變革,而IT部門需要提供一套適當治理水平的數據服務。
所有上述這一切都是艱難的,勞動力密集的工作,可能并不總是出現在項目的時間表里,但卻是必不可少的。
IT部門如何確保其管治滿足大數據發展的步伐?
協調監管和審計,提前確保你的企業所管治的大數據是最新的。同時也必須意識到,未來相關管理法規的變化,可能會影響數據治理。
大數據項目是跨學科的,因為大數據的有效管理是每個人的責任。
由于這些工具的靈活性,這些工具現在也正在為企業提供一個直接與大數據整合的平臺,如Hadoop和Cassandra(一個混合型的非關系的數據庫)。然而,現在我們看到,老的供應商也開始在以新產品打入市場的堆棧來解決這一差距,并希望在未來一兩年內再次洗牌,重新鞏固市場。
在大數據領域,高性能是一項特別的挑戰。大數據量的特質和查詢速度使得數據將通過倉庫工具Hive進行整合,這意味著直接針對數據的查詢將抑制工具的動態性能。
這些工具的關鍵用例是快速的發現而非創造標準的報告。這意味著所需的數據在本質上是暫時性的——需要支持一種假設,然后丟棄。這導致了實現高性能的領先方案是創建特定的數據集,例如,通過引導圖減少工作量,以及捕捉可視化工具中的內存。
可視化工具的一個關鍵性的好處是,他們改變了項目交付的方法。因為他們允許通過原型快速實現價值可視化,他們能夠在被納入一個工業化的平臺之前,在低成本點證明價值。作為這一進程的一部分,可視化工具提供了一個共同的語言,通過它,企業的IT部門和業務部門可以進行溝通。這就創造了一個對于需求的清晰的認識,有助于設置什么能夠被交付的期望。
雖然能夠實現數據的快速可視化有很多好處,我們也看到創建Excel電子表格或者Access數據庫進行數據庫訪問所存在的一些老的內在危險問題。鑒于此,支持大數據可視化必須采用一個強大的數據管理方法已經是一個不爭的事實。
這將創建一個混合環境的需要。在實踐中,這意味著數據首先是在大數據環境下進行探索;然后,如果這些探索揭示了某些數據報道所需要的價值,此時數據才被推廣到傳統的關系型數據庫,無論是MPP或內存中的。
不容忽視的最后一個方面是,這些工具對于業務部門和IT部門之間的關系所產生的影響。可視化工具將授權業務,從而幫助企業業務部門實現快速的見解,并驅動更高價值的數據資產。因此,IT部門將需要以一套更加靈活的方式來提供數據。
這將創建一個二分法。一方面,必須迅速提供信息,在更傳統的過程以外驅動價值。另一方面,一旦解決方案需要工業化,還需要通過更傳統的項目進行剛性的治理。未能達到適當的平衡,會導致挫折和價值的明顯減少。
兩個部門都有其自己的責任:業務部門需要建立適當的洞察見解,并確保以企業正常的運作方式驅動變革,而IT部門需要提供一套適當治理水平的數據服務。
責任編輯:廖生玨
免責聲明:本文僅代表作者個人觀點,與本站無關。其原創性以及文中陳述文字和內容未經本站證實,對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾,請讀者僅作參考,并請自行核實相關內容。
我要收藏
個贊
-
權威發布 | 新能源汽車產業頂層設計落地:鼓勵“光儲充放”,有序推進氫燃料供給體系建設
2020-11-03新能源,汽車,產業,設計 -
中國自主研制的“人造太陽”重力支撐設備正式啟運
2020-09-14核聚變,ITER,核電 -
探索 | 既耗能又可供能的數據中心 打造融合型綜合能源系統
2020-06-16綜合能源服務,新能源消納,能源互聯網
-
新基建助推 數據中心建設將迎爆發期
2020-06-16數據中心,能源互聯網,電力新基建 -
泛在電力物聯網建設下看電網企業數據變現之路
2019-11-12泛在電力物聯網 -
泛在電力物聯網建設典型實踐案例
2019-10-15泛在電力物聯網案例
-
權威發布 | 新能源汽車產業頂層設計落地:鼓勵“光儲充放”,有序推進氫燃料供給體系建設
2020-11-03新能源,汽車,產業,設計 -
中國自主研制的“人造太陽”重力支撐設備正式啟運
2020-09-14核聚變,ITER,核電 -
能源革命和電改政策紅利將長期助力儲能行業發展
-
探索 | 既耗能又可供能的數據中心 打造融合型綜合能源系統
2020-06-16綜合能源服務,新能源消納,能源互聯網 -
5G新基建助力智能電網發展
2020-06-125G,智能電網,配電網 -
從智能電網到智能城市