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埃森哲调查:企业需建立数据供应链



这些年,企业都在部署大数据,但大量企业的数据都未得到充分利用。Gartner近期一份调查显示,85%的《财富》500强企业都未充分挖掘大数据所蕴藏的潜力并形成竞争优势。这样的情况可能会持续至2015年底。


埃森哲也发现,虽然半数的受访企业很重视数据的准确性,但绝大多数管理者并不清楚数据分析项目会带来怎样的业务成果。企业的数据生态系统已变得日益复杂,各自为政的“数据孤岛”比比皆是。


如何释放大数据所蕴藏的潜力?我们认为,企业首先应打造一条强有力的数据供应链。这条供应链应以简单、有效的方式在整个企业中流动,并最终贯穿包括供应商和客户在内的整个企业合作伙伴生态系统。在拥有了一条强大的数据供应链之后,还应加速数据流动,帮助决策者更加迅速地捕获数据洞察。


那么问题来了,什么是数据加速?


数据加速——快速获取海量数据(从数据源输入专门的数据系统),并使其迅速迁移、存储、交互和取用具体而言,企业能够通过加快数据节奏更快地获取有价值的数据,进行分析,获取洞察,并据此采取行动,有时甚至能在机遇窗口极为短暂的情况下把握商机。(见下图)



数据加速可帮助企业有效应对三大挑战:


★数据移动方面:


传统缓慢的数据迁移过程现已难以为继。企业若要获取有价值的数据洞察力,就必须从多个源头进行有效管理,将各源头的数据完整传输到有需求的企业部门。这难度好比将消防龙头当做引水口,并且要求做到滴水不漏。而数据加速恰恰有利于企业有效管理这项艰巨而又工程浩大的任务。


★数据处理方面:


企业一直通过数据处理来获取切实可行的洞察力。然而有待处理的数据量和数据种类已显著增加。为适应该需求,实现又快又准的处理结果,企业必须要比以往更为迅速地开展以下三项工作:进行数据计算、创建并实施仿真模型、比较统计数据。数据加速能利用计算机集群的软硬件升级,实现为更快的数据处理提供支持,使计算机的运行效率得到前所未有的提升。


★数据交互方面:


数据交互主要关乎数据基础架构的可用性。用户或应用会向基础架构提交查询要求,并期望在可接受的时间范围内获得响应。然而大数据的兴起催生出了许多全新的编程语言,阻碍了现有用户采用这些系统。此外数据规模的增大也让用户的等待时间变得更长。数据加速能为实现更快的数据交互提供支持,即以普遍接受的方式将用户和应用与数据基础架构关联起来,并确保按要求快速提交查询结果。



认识数据加速架构组件


企业可从众多不同的数据技术组件中选择合适对象,构建所需架构,从而推动数据加速。如下图所示,这些组件包括大数据平台、复杂事件处理、数据采集、内存数据库、缓存集群以及各种套装设备等。每项组件都能应对数据移动、数据处理/数据交互问题,同时各自具备独一无二的技术特点。



然而,上述各种架构组件无法通过独立运作来支持数据加速。它们必须相互“合作”,取长补短。因此,我们建议采用渐进式方法来展示这些堆叠的构建过程,由此实现数据移动、数据处理和数据交互。(可参考下图)



最后用一张图为大家总结一下:六个步骤,即可快速构建支持数据加速的数据供应链战略。



  大数据  






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