怎样选择大数据应用程序

　　5.可视化 - BI-Survey.com表示，“针对商业用户的可视化和探索性数据分析(称为数据发现)已经演变成当今市场上最热门的商业智能和分析主题。”在图表中呈现数据可以使人类的大脑更容易发现趋势和异常值，加快识别可操作见解的过程。

　　6.灵活性 – 企业如今所需要的大数据可能与其在一两年前的需求大不相同。这就是为什么许多企业选择寻找能够满足各种不同目标的工具，而不是很好地执行单一功能的原因。

　　7.安全性 - 这些大数据存储中包含的大部分数据都是敏感信息，这对于竞争对手、国家机构或黑客都是非常有价值的。组织需要确保他们的大数据具有足够的保护，以防止成为头条新闻报道的大量数据泄露事件。这意味着组织需要寻找具有内置安全功能(如加密和强身份验证)的工具，或者寻找与现有安全解决方案集成的工具。

　　8.支持 - 即使有经验的IT专业人员有时也会发现难以部署、维护和使用复杂的大数据应用程序。不要忘记考虑各供应商提供的支持的质量和成本。

　　9.生态系统 - 大多数组织需要多种不同的应用程序来满足他们所有的大数据需求。这意味着要寻找一个大数据平台，与其他许多流行工具以及与其他提供商有强大合作关系的供应商进行整合。

　　10.自助服务能力 - 2017年毕马威公司针对组织的CIO调查发现，60%的CIO持续报告指出数据分析人才短缺，而大数据和分析是最需要的技能组合。由于没有足够的数据科学家去解决，组织正在寻找其他商业专业人士可以独立使用的工具。调研机构Gartner公司最近的博客文章指出，通常在一个组织中，大约32%的员工正在使用商业智能和分析。

　　11.总体拥有成本 - 大数据应用的前期成本只是其中的一小部分。组织需要确保他们考虑相关硬件成本，正在采用的许可或订购费用、员工时间、支持成本，以及与本地部署应用程序的物理空间相关的任何费用。不要忘记要考虑到云计算成本随着时间的推移普遍下降的事实。

　　12.预计价值的时间 - 另一个重要的财务考虑因素是企业能够以多快的速度启动并运行特定的解决方案。大多数公司都希望在几天或几周内，而不是几个月或几年内从他们的大数据项目中受益。

　　13.人工智能和机器学习 - 最后，考虑各种大数据应用供应商的创新。人工智能和机器学习的研究正在以惊人的速度发展，并成为大数据分析的主流部分。据Forrester公司预测，“企业在2017年对于人工智能的投资增加了三倍，因为企业需要将客户数据转换为个性化体验。”如果企业选择的供应商在这项研究没有处于行业前沿，那么可能会发现自己落后于竞争对手。

　　选择大数据应用程序的提示

　　很明显，选择正确的大数据应用程序是一个复杂的过程，这涉及诸多因素。已成功部署大数据软件的专家和组织提供以下建议：

（编辑：焦作站长网）

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