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隨著越來越多的企業(yè)致力于以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)進(jìn)行發(fā)展，開發(fā)移動(dòng)應(yīng)用程序并將大數(shù)據(jù)分析整合進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)中是的商業(yè)模式日漸流行。企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大伴隨用戶基數(shù)增多，如何應(yīng)對(duì)移動(dòng)應(yīng)用程序帶來的數(shù)據(jù)井噴成為重要問題。

使用范圍越來越廣的虛擬架構(gòu)正是用以管理移動(dòng)應(yīng)用所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，而解決數(shù)據(jù)井噴問題的最佳方案應(yīng)當(dāng)使企業(yè)的注意力集中在藏于數(shù)據(jù)背后的有價(jià)值信息上，而非數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)問題，如數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的成本、存儲(chǔ)容量和靈活性。許多機(jī)構(gòu)已經(jīng)采用云端技術(shù)來規(guī)避這些問題。

對(duì)于如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型云終端以支撐移動(dòng)應(yīng)用程序架構(gòu)，這里列出三條重要建議：

大量投資以構(gòu)建復(fù)雜數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，而非數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)構(gòu)架

像 Ola Cabs 和 MyFitnessPal 這樣移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)的企業(yè)正不斷深化數(shù)據(jù)分析研究并催生了最近的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間擴(kuò)容熱潮，因此這類企業(yè)也有著新的需求：構(gòu)建一個(gè)可以處理大量數(shù)據(jù)的 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)。其中最大的挑戰(zhàn)是如何在最小化數(shù)據(jù)管理成本的同時(shí)滿足不斷增長的數(shù)據(jù)分析性能要求。

企業(yè)應(yīng)當(dāng)仔細(xì)考慮自行構(gòu)建和維護(hù)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)。或者，他們可以利用亞馬遜云端計(jì)算（AWS）、微軟云（Microsoft Azure）和谷歌計(jì)算引擎（Google Compute Engine）等云服務(wù)優(yōu)化數(shù)據(jù)管理。云技術(shù)不僅有助于降低資金成本，更重要的是，它還可以降低產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)并減少關(guān)鍵項(xiàng)目耗時(shí)。

另外，對(duì)于任何大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，為適應(yīng)數(shù)據(jù)集大小的變化，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)容量必須快速擴(kuò)容，同時(shí)計(jì)算性能要能夠在數(shù)據(jù)規(guī)模上升和下降時(shí)都快速給出精確結(jié)果。云服務(wù)提供了一個(gè)解決這些問題的便捷方法，同時(shí)它允許對(duì)所使用的數(shù)據(jù)分析模型按需付費(fèi)，因此企業(yè)只需要為他們實(shí)際使用的服務(wù)進(jìn)行付費(fèi)，靈活性大大提高。

大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的另外一個(gè)挑戰(zhàn)是尋找創(chuàng)新的技術(shù)解決方案，該方案可以解決傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和現(xiàn)有的可擴(kuò)展架構(gòu)忽略的問題。移動(dòng)應(yīng)用程序收集到的數(shù)據(jù)來自于多個(gè)不同系統(tǒng)，我們需要把它們轉(zhuǎn)化為一種通用的格式，以便進(jìn)一步分析利用。例如，企業(yè)應(yīng)該考慮利用 Hive 來打開數(shù)據(jù)集中的原始 JSON 格式數(shù)據(jù)。Hive 可使用柱狀格式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，比如 RCFile 和 ORC格式的數(shù)據(jù)，這使使用者減少分析查詢時(shí)的讀取操作且使數(shù)據(jù)集中每列變量可以被獨(dú)立地訪問。通過組織數(shù)據(jù)使其可讀性更強(qiáng)并更易訪問，企業(yè)將能專注于已收集到的數(shù)據(jù)而非花大量精力處理從移動(dòng)應(yīng)用程序中搜集到的原始數(shù)據(jù)。

利用實(shí)時(shí)查詢技術(shù)維持競爭優(yōu)勢

移動(dòng)應(yīng)用程序使數(shù)據(jù)獲取更便捷，使數(shù)據(jù)使用分析更具即時(shí)性更頻繁。為了分析這些穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)流，企業(yè)可以對(duì)拍字節(jié)（PB）的數(shù)據(jù)源使用查詢引擎技術(shù)來最優(yōu)化即席交互查詢功能。

大數(shù)據(jù)剛起步時(shí)，開源 Hadoop 的早期采用者通過對(duì)海量的復(fù)合結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到有巨大應(yīng)用價(jià)值的深層次信息從而取得競爭優(yōu)勢。如今，由于 SQL-on-Hadoop 技術(shù)（如云服務(wù)中的 Presto-as-a-Service）的快速發(fā)展，下一個(gè)競爭熱點(diǎn)是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢技術(shù)。實(shí)時(shí)查詢軟件使企業(yè)獲得更多利潤，因?yàn)樗軒椭鷽Q策者比競爭對(duì)手更快地獲得可利用的有價(jià)值信息，并做出更好的決策。此外，通過與定位工具結(jié)合的實(shí)時(shí)查詢技術(shù)，企業(yè)可以追蹤消費(fèi)者的位置信息，與之互動(dòng)并施加影響，在提升用戶體驗(yàn)的同時(shí)促升產(chǎn)品銷量增長——而這一切都是實(shí)時(shí)完成的。

實(shí)時(shí)查詢技術(shù)可以通過互動(dòng)和累積的過程幫助使用者更快地提高獲取有價(jià)值信息。通過允許用戶把包含各種細(xì)節(jié)信息的原始數(shù)據(jù)集直接倒進(jìn) Hadoop 中，它使得用戶避免了冗雜而緩慢的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理和精煉過程。有必要指出的是， Hadoop 中分析的元數(shù)據(jù)被所有進(jìn)程共享。這意味著，如果用戶通過實(shí)時(shí)查詢指令從數(shù)據(jù)中提取出附加信息，那么系統(tǒng)中的其他進(jìn)程也可以獲取到這些信息。結(jié)果是，挖掘信息的過程也加速了，且所有的部門（如市場部和運(yùn)營部）都可以看到并使用這些數(shù)據(jù)，并合理使用在自己的專業(yè)領(lǐng)域中。

另外，Hadoop 的實(shí)時(shí)查詢技術(shù)允許機(jī)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)的全保真度分析，彌補(bǔ)了單純的深入分析和易于搜索性所帶來的缺陷。實(shí)時(shí)查詢軟件在既提供摘要信息又提供細(xì)節(jié)信息的同時(shí)給分析員提供了易于解決未預(yù)料到的特別問題的靈活性。因?yàn)樵撥浖哂醒h(huán)處理海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，終端用戶不僅可以看到隱藏在原始數(shù)據(jù)背后的趨勢、關(guān)系和模式，還可以看到所有的細(xì)節(jié)信息。

Hadoop 實(shí)時(shí)查詢功能最讓企業(yè)滿意的方面在于企業(yè)可負(fù)擔(dān)其成本，并且它可以幫助提高企業(yè)利潤。由于利用運(yùn)行在商業(yè)服務(wù)器集群上的開源軟件，基于云端技術(shù)的 Hadoop 平臺(tái)可以使得每太字節(jié)（TB）數(shù)據(jù)的初始成本從幾千美元減少到幾百美元。利用 Hadoop 實(shí)時(shí)查詢功能，人們不再需要把數(shù)據(jù)從一個(gè)系統(tǒng)遷移到另一個(gè)系統(tǒng)，這節(jié)省了機(jī)構(gòu)的成本費(fèi)用，更重要的是，還節(jié)省了寶貴的時(shí)間。

啟用可持續(xù)靈活性

由于具有商業(yè)價(jià)值，移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)企業(yè)勢頭日盛，然而企業(yè)的 IT 開發(fā)者正拼盡全力跟上移動(dòng)應(yīng)用開發(fā)人員對(duì)于訪問關(guān)鍵業(yè)務(wù)進(jìn)程和應(yīng)用程序的需求。云端技術(shù)的靈活性和彈性可以幫助企業(yè)更快地適應(yīng)市場環(huán)境變化。

當(dāng)評(píng)估比較幾個(gè)選中的云服務(wù)技術(shù)時(shí)，企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)一定的性能要求應(yīng)該綜合考慮云服務(wù)的自動(dòng)調(diào)整功能以及即時(shí)競價(jià)決策能力。這將有助于企業(yè)節(jié)省資金，并提高投資收益。

另外，在選擇大數(shù)據(jù)服務(wù)的過程中，需要有全局觀并明確業(yè)務(wù)優(yōu)先次序，需要記住的是這些優(yōu)先性會(huì)發(fā)生變化。也就是說，不存在一個(gè)萬能的基礎(chǔ)架構(gòu)。云技術(shù)吸引人的地方在于它的彈性基礎(chǔ)架構(gòu)可以與其他領(lǐng)域結(jié)合，使商業(yè)決策業(yè)務(wù)更加靈活高效。

最后，公司里的不同團(tuán)隊(duì)必須能夠使用所需的最佳分析工具，從而利用不同類型的大數(shù)據(jù)工作模式作出決策。在移動(dòng)應(yīng)用領(lǐng)域中，我們還需要一些事后查詢。比如，廣告工作流程通常包括分析歷史數(shù)據(jù)，其中有對(duì)過去行為的特定分析。另一方面，應(yīng)用實(shí)時(shí)信息流分析提供“周邊環(huán)境服務(wù)”的趨勢正在顯現(xiàn)。其中一個(gè)例子是，我們會(huì)詢問移動(dòng)應(yīng)用程序：“附近正在營業(yè)的意大利餐廳中哪一家最好吃？”

總結(jié)

這三條建議將有助于確保機(jī)構(gòu)能處理大量數(shù)據(jù)并應(yīng)對(duì)不斷增長的業(yè)務(wù)需求。把商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析整合進(jìn)移動(dòng)應(yīng)用程序中已成為時(shí)下企業(yè)發(fā)展新的標(biāo)配，用以幫助企業(yè)進(jìn)行決策和跨部門合作。移動(dòng)企業(yè)應(yīng)該采取適當(dāng)措施而專注于數(shù)據(jù)的價(jià)值，而不是擔(dān)心應(yīng)該如何管理這些數(shù)據(jù)。