大數(shù)據的未來掌控于數(shù)據集成
大數(shù)據，即用于數(shù)據分析幫助商業(yè)等方面決策的大數(shù)據集，已經發(fā)展成熟，然而它的發(fā)展速度卻絲毫沒有減慢的跡象。雖然大數(shù)據能夠讓你在問題變得不可收拾之前，幫助你發(fā)現(xiàn)痛點、解決問題并增進對客戶的了解，但是與此同時，大數(shù)據本身也帶來了一些問題和挑戰(zhàn)。
大數(shù)據為企業(yè)和機構在商業(yè)分析，市場營銷，商業(yè)決策等方面提供了優(yōu)質信息，幫助企業(yè)搶在客戶之前，發(fā)現(xiàn)問題和痛點，及時改正。但是，隨著從客戶，生產銷售流程和員工反饋等方面收集的數(shù)據越來越多，很多企業(yè)面臨著一個問題，那就是如何更快更方便地檢索和分析他們收集來的數(shù)據。
那么，企業(yè)怎么才能解決這個問題呢? 答案就是“大數(shù)據架構”。“大數(shù)據架構”可以展示企業(yè)在數(shù)據存儲，快速數(shù)據分析和流式數(shù)據上的根本變化，使企業(yè)能夠更容易，更快速，更簡單地檢索可操作的信息，并提高客戶數(shù)據價值。
數(shù)據如何構成挑戰(zhàn)?
在了解大數(shù)據架構，找出人們在看待、存儲、處理和分析數(shù)據的方式變化之前，我們必須先了解大數(shù)據增長所帶來的最常見的問題和挑戰(zhàn)。
到目前為止，大數(shù)據解決和部署方案幾乎都是專門用于解決非常具體化的問題，滿足個性化需求。它們有效地存在于各自的“孤島”(silo)中，且互不相容。這種大數(shù)據部署案例有很多，其中用于分析客戶信息、地理位置數(shù)據和智能計量傳感器數(shù)據的網絡點擊流數(shù)據就是一個例子。
整合獨立數(shù)據部署，發(fā)掘***商業(yè)決策
大數(shù)據在持續(xù)不斷增長，但是這些大數(shù)據部署的擴展性卻非常有限。如果企業(yè)繼續(xù)使用這些“孤島”解決方案，他們將不得不繼續(xù)購買更多的工具，軟件，硬件和云存儲空間，來為這么多個性化部署提供大量的儲存空間。
包含大數(shù)據架構概念的大數(shù)據“整合”，已經成為大數(shù)據解決方案中***先考慮的方法。大數(shù)據集成并不是處理具體的、個性化的問題，而是幫助我們更加全面和可靠地了解客戶需求，掌握客戶與品牌互動的整個過程，并評估客戶與公司合作時的整體體驗。
如果沒有大數(shù)據架構帶來的改變，大量寶貴的時間就會在各個環(huán)節(jié)中白白流失，如數(shù)據攝取，整合，安全措施，存儲等。而有了大數(shù)據架構，這些環(huán)節(jié)都可以省去，因為您的數(shù)據分析解決方案不再由這么多隨機的個性化工具和部署組成。
世界各地的精明企業(yè)家都已經開始整合各自的大數(shù)據源。這種大數(shù)據整合可以讓他們更好地關注最重要的問題，這些痛點如果不及時解決，很可能會影響公司的產品或服務銷售，損害其客戶體驗。大數(shù)據整合將大數(shù)據源、自動化數(shù)據攝取和安全數(shù)據更加高效地聯(lián)接起來，公司數(shù)據分析將步入一個新的更為高效的階段，公司的大數(shù)據模型也將面向未來，升級換代。
作者簡介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等網站視為全球資料科學、大數(shù)據、預測分析和商業(yè)智慧等領域***影響力的專家之一，文章曾被《經濟學人》，“Datafloq”，“Data Science Central”等多個專業(yè)媒體收錄。
