怎样选择大数据应用程序

　　选择大数据软件对于组织来说是一个复杂的过程，组织需要仔细评估其目标和供应商提供的解决方案。ASP站长网

　　如今可以确定的是，组织对大数据解决方案需求量很大。组织的管理者知道他们的大数据是不可忽视的最宝贵的资源之一。因此，他们正在寻找可帮助存储、管理和分析其大数据的硬件和软件。

　　如何选择大数据应用程序

　　根据调研机构IDC公司的调查，2017年组织在大数据和数据分析方面的支出为1508亿美元，比去年增长12.4%。到2020年，这一支出可能会以每年11.9%的速度增长，2020年的收入可能高达2100亿美元。

　　大部分收入都用于大数据应用。据IDC公司预测，到2020年，仅软件开支就可能超过700亿美元。非关系分析数据存储(如NoSQL数据库)的支出增长尤其迅速，每年可能增长38.6%，认知软件平台(如人工智能和机器学习能力的分析工具)每年可能增长23.3%。

　　为了充分利用大量的数据支出，供应商在各种不同的产品和服务上打上了“大数据”标签。这种产品的扩散会使组织很难找到合适的大数据应用程序来满足他们的需求。专家建议，企业开始选择大数据应用程序的一个好方法是精确地确定自己所需要什么类型的应用程序。

　　大数据应用的类型

　　企业软件供应商提供了大量不同类型的大数据应用程序。适合企业的大数据应用将取决于其目标。

　　例如，如果企业只想更加详细和深入地扩展现有的财务报告功能，那么数据仓库和商业智能解决方案可能已足以满足其需求;如果企业的销售和营销团队希望利用其大数据的发现增加收入和利润的新机会，则可以考虑创建数据湖和/或投资数据挖掘解决方案;如果企业想创建一个数据驱动的文化，组织中的每个人都在使用数据来指导他们的决策，那么企业可能需要数据湖和预测分析，内存数据库，也可能是流分析。

　　这样的事情将会变得更复杂，因为不同类型的工具之间的界限可能会有些模糊。一些商业智能工具具有数据挖掘和预测分析功能。一些预测分析工具包括流媒体功能。

　　最好的办法是组织一开始就清楚地确定自己的目标，然后去寻找能够帮助其实现这些目标的产品。

　　选择大数据应用程序时的关键决策

　　无论企业选择哪种类型的大数据应用程序，都需要做出一些关键决策，以帮助企业缩小选择范围。以下是一些最重要的考虑事项：

　　(1)内部部署数据中心与基于云计算的大数据应用程序

　　企业需要做出的第一个重大决策是要在自己的数据中心托管大数据软件，还是希望采用基于云计算的解决方案。

　　目前，更多的组织似乎正在选择云计算。分析机构Forrester公司副总裁兼首席分析师Brian Hopkins在2017年8月的一篇博客文章中写道：“通过云订阅在大数据解决方案上的全球支出将增长快近7.5倍。此外，根据数据分析专业人员的2016和2017调查，公有云是大数据的头号技术优先事项。”

　　基于云计算的大数据应用受到欢迎有多种原因，其中包括可扩展性和易管理性。主要的云计算供应商也在人工智能和机器学习研究方面处于领先地位，这使得他们可以在解决方案中添加高级功能。

　　但是，云计算对于组织来说并不总是最好的选择。对合规性或安全性要求较高的组织有时会发现他们需要将敏感数据保留在内部部署的数据中心。此外，一些组织已经在现有的本地数据解决方案上进行投资，并且他们发现继续在本地部署数据中心运行大数据应用程序或使用混合方法会更具成本效益。

　　(2)私有vs开源的大数据应用程序

　　一些最流行的大数据工具(包括Hadoop生态系统)可以在开源许可下获得。 Forrester公司指出，“2017年，企业将在Hadoop软件和相关服务上投入8亿美元。”

　　Hadoop和其他开源软件最大的吸引力之一是降低总体拥有成本。尽管专有解决方案需要支付高昂的许可费，并且可能需要昂贵的专用硬件，但Hadoop没有许可费，并且可以在标准的硬件上运行。

　　然而，企业有时发现很难获得开源的解决方案，以满足他们的需要。他们可能需要购买支持或咨询服务，组织在计算总拥有成本时需要考虑这些费用。

　　(3)批处理vs流式传输大数据应用程序

　　最早的大数据解决方案(如Hadoop)只是处理批量数据，但企业越来越多地发现他们希望实时分析数据。这引发了对Spark、Storm、Samza等流媒体解决方案的更多兴趣。

　　许多分析师表示，即使组织认为他们现在不需要处理流式数据，流媒体功能也可能在不久的将来成为标准操作流程。出于这个原因，许多组织正在向Lambda体系结构迈进，这是一种既能处理实时数据又能批处理数据的数据处理体系结构。

　　在大数据应用中寻找特性

　　一旦企业缩小了选项范围，就需要评估其正在考虑的大数据应用程序。以下包括一些最重要的需要考察的因素。

　　1.与传统技术集成 - 大多数组织已经在数据管理和分析技术方面进行现有投资。完全替代该技术可能代价高昂并且具有破坏性，因此组织通常会选择寻找可以与现有工具一起使用的解决方案，或者可以增加现有软件。

　　2.绩效 - 2017年Talend研究发现，实时分析功能是商业领袖的首要IT优先事项之一。如果要从这些洞察中获益，管理人员和工作人员需要能够及时获取见解。这意味着投资可以提供他们所需速度的技术。

　　3.可扩展性 - 大数据存储的规模每天都会变得更大。组织需要快速执行的大数据应用程序，随着数据存储量以指数级增长，这些应用程序可以继续快速执行。这种对可扩展性的需求是基于云计算的大数据应用变得非常流行的主要原因之一。

　　4.可用性 - 组织还应该考虑他们打算购买的任何大数据应用程序的“学习曲线”。易于部署、易于配置、界面直观和/或与组织已经使用的工具相似或集成的工具可以提供巨大的价值。

（编辑：焦作站长网）

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