大数据面临的四个主要压力
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-25
1：数据作为资产
令人困惑的是，企业对办公家具的会计比其信息资产要好您无法管理自己无法衡量的东西，数据还不在公司资产负债表上，但是随着公司开始发展损益表功能，将数据打包并转售给他人时，情况可能会如此，即使对于目前没有计划将数据商业化的公司，所管理的数据也可能被视为未来业务分拆和创收的未开发来源，因此公司必须想出办法对其进行估值，这无疑给IT和其他数据管理员施加了压力，以了解这些数据累积包括什么以及如何地挖掘它。
2：对使用哪些工具以及如何使用它们感到困惑
数据处理，提取，清理，规范化等工具种类繁多，组织很难决定哪种工具适合其环境。公司还试图找出如何实际使用这些工具，一个很好的例子是使用物联网（IoT）传感器来监视生产设施中机器运行和健康状况的公司，如果一个传感器每秒发出一次数据，则每天可能多达86,400次，您是否真的需要捕获所有这些通信以获得对机器运行状况和相互作用的良好了解？
3：相信任何人都可以进行大数据分析
越来越多的负担得起的分析工具和基于云的解决方案使分析既可用于小型公司，也可用于大型企业，这些工具在访问和处理数据的高技术工作与更多的图形工具之间提供了抽象层，这些图形工具使对IT技巧了解甚少的用户可以使用它们，员工习惯于通过浏览器，搜索引擎和社交媒体无限制地访问数据，其中许多人希望被包括在分析过程中，即使他们没有大数据项目经验，这些力量齐聚在一起，给IT施加了额外的压力，因为数据分布在各个部门的各个级别的员工中，因此必须提供数据管理，治理和安全性。
4：企业认为分析是保持竞争力的必备条件
过去执行数据分析被认为是公司中的一种奢侈，只有“聪明”的人才能做到这一点，但是现在越来越多的公司开始关注作为资产积累的数据，对使用分析的恐惧已经消失，相反公司在问自己如何才能更好地处理数据？为了使大数据计划成功并按时交付，项目负责人必须有明确的目标，用户必须拥有解决分析问题的必要工具，以及有关如何使用这些工具的培训。
为什么地理编码比街道地址更好，并且将为未来的技术和服务提供动力
简单的位置识别方法将变得越来越重要，您希望无人机将物品运送到您的家门口，而不是灌木丛，当您请求汽车自动取货时，您希望它为您停下来，而不是另一个人停在拥挤的城市街道上，随着越来越多的分析系统在2021年成为关键任务，大数据和CIO应该密切关注这六个趋势，其中包括云迁移和暗数据使用量的增长，大数据和分析领域取得了长足的进步，公司将在2020年从这类项目中获得更大的期望，因此CIO和大数据项目经理应注意的2021年大数据和分析趋势是什么？
1：向云端迁移
中小型公司，甚至大型企业都在制定战略，将更多的应用程序部署到云中并从数据中心中移出，这对于大数据和分析而言，就像对传统交易处理系统一样，也是如此，公司希望看到其数据中心的支出减少，并且在插入和插入解决方案方面具有更大的灵活性，订阅服务即可获得此功能，而无需多年锁定本地设备。
大数据和分析的另一个因素是，即使大型组织也很难找到运行内部Hadoop集群和处理所需的人才。这迫使许多组织转向使用云以及提供大数据处理平台和专业知识的云服务提供商。
2：聚合数字非结构化和机器物联网数据
就此而言对于大多数组织而言，使用和合并物联网（IoT）数据是未来的工作，我们所知道的是每个人都在考虑它，企业的大数据聚合目标将扩展到以下愿景：将初由人类输入的标准数字数据和由机器发出的数据聚合到复合可视化中，从而改变工作方式，无人机托管的数据就是一个很好的例子，该数据会将各种感官和标准IT输入组合到一个玻璃视图窗格中，以供操作员了解无人机的工作方式，大数据和分析供应商和顾问将被要求协助公司定义和实现这些新的数据聚合目标。
3：使用更多暗数据
公司将开始探索包含在基于文件的文档，照片，视频和其他公司资产中的大量信息，这些文件处于保管库和存储柜中，但可以用于大数据聚合，这些资产可以使组织更全面地了解历史绩效趋势和产品周期，这对于计划很有用，数据还可以为商标侵权和/或侵犯知识产权的索赔提供支持证据。
IT已经知道，大数据和分析工作可能会非常令人兴奋，但是他们仍然必须为公司付出回报，更多的分析系统将在2021年进入关键任务类别，但也有望在运营方面表现出色，达到治理标准并实现对公司的商业价值承诺。
4：加强数据安全权限的管理
随着越来越多的大数据移至数据仓库和存储库，目标是“事实的单一版本”，其中用户都使用相同的数据，但不一定具有访问所有数据的能力，公司将加强数据访问权限，以确保每个数据用户都拥有正确的访问权限。这可能涉及创建或修订数据访问权限策略，以及实施监视和检测用户潜在数据泄露的技术；数据泄露是用户未经授权复制，传输或检索超出其访问权限的数据的过程。
5：立即满足分析需求
不管喜欢与否，高管和直属经理希望看到能够立即提供可操作数据的分析，他们不想等待批处理分析报告，而大多数大数据分析仍然如此，IT部门将面临更大的压力，以便更快地交付可行的分析结果，并将更多的大数据和分析活动集中在实时或接近实时的数据上。
6：大数据项目的业务评估
令人困惑的是，企业对办公家具的会计比其信息资产要好您无法管理自己无法衡量的东西，数据还不在公司资产负债表上，但是随着公司开始发展损益表功能，将数据打包并转售给他人时，情况可能会如此，即使对于目前没有计划将数据商业化的公司，所管理的数据也可能被视为未来业务分拆和创收的未开发来源，因此公司必须想出办法对其进行估值，这无疑给IT和其他数据管理员施加了压力，以了解这些数据累积包括什么以及如何地挖掘它。
2：对使用哪些工具以及如何使用它们感到困惑
数据处理，提取，清理，规范化等工具种类繁多，组织很难决定哪种工具适合其环境。公司还试图找出如何实际使用这些工具，一个很好的例子是使用物联网（IoT）传感器来监视生产设施中机器运行和健康状况的公司，如果一个传感器每秒发出一次数据，则每天可能多达86,400次，您是否真的需要捕获所有这些通信以获得对机器运行状况和相互作用的良好了解？
3：相信任何人都可以进行大数据分析
越来越多的负担得起的分析工具和基于云的解决方案使分析既可用于小型公司，也可用于大型企业，这些工具在访问和处理数据的高技术工作与更多的图形工具之间提供了抽象层，这些图形工具使对IT技巧了解甚少的用户可以使用它们，员工习惯于通过浏览器，搜索引擎和社交媒体无限制地访问数据，其中许多人希望被包括在分析过程中，即使他们没有大数据项目经验，这些力量齐聚在一起，给IT施加了额外的压力，因为数据分布在各个部门的各个级别的员工中，因此必须提供数据管理，治理和安全性。
4：企业认为分析是保持竞争力的必备条件
过去执行数据分析被认为是公司中的一种奢侈，只有“聪明”的人才能做到这一点，但是现在越来越多的公司开始关注作为资产积累的数据，对使用分析的恐惧已经消失，相反公司在问自己如何才能更好地处理数据？为了使大数据计划成功并按时交付，项目负责人必须有明确的目标，用户必须拥有解决分析问题的必要工具，以及有关如何使用这些工具的培训。
为什么地理编码比街道地址更好，并且将为未来的技术和服务提供动力
简单的位置识别方法将变得越来越重要，您希望无人机将物品运送到您的家门口，而不是灌木丛，当您请求汽车自动取货时，您希望它为您停下来，而不是另一个人停在拥挤的城市街道上，随着越来越多的分析系统在2021年成为关键任务，大数据和CIO应该密切关注这六个趋势，其中包括云迁移和暗数据使用量的增长，大数据和分析领域取得了长足的进步，公司将在2020年从这类项目中获得更大的期望，因此CIO和大数据项目经理应注意的2021年大数据和分析趋势是什么？
1：向云端迁移
中小型公司，甚至大型企业都在制定战略，将更多的应用程序部署到云中并从数据中心中移出，这对于大数据和分析而言，就像对传统交易处理系统一样，也是如此，公司希望看到其数据中心的支出减少，并且在插入和插入解决方案方面具有更大的灵活性，订阅服务即可获得此功能，而无需多年锁定本地设备。
大数据和分析的另一个因素是，即使大型组织也很难找到运行内部Hadoop集群和处理所需的人才。这迫使许多组织转向使用云以及提供大数据处理平台和专业知识的云服务提供商。
2：聚合数字非结构化和机器物联网数据
就此而言对于大多数组织而言，使用和合并物联网（IoT）数据是未来的工作，我们所知道的是每个人都在考虑它，企业的大数据聚合目标将扩展到以下愿景：将初由人类输入的标准数字数据和由机器发出的数据聚合到复合可视化中，从而改变工作方式，无人机托管的数据就是一个很好的例子，该数据会将各种感官和标准IT输入组合到一个玻璃视图窗格中，以供操作员了解无人机的工作方式，大数据和分析供应商和顾问将被要求协助公司定义和实现这些新的数据聚合目标。
3：使用更多暗数据
公司将开始探索包含在基于文件的文档，照片，视频和其他公司资产中的大量信息，这些文件处于保管库和存储柜中，但可以用于大数据聚合，这些资产可以使组织更全面地了解历史绩效趋势和产品周期，这对于计划很有用，数据还可以为商标侵权和/或侵犯知识产权的索赔提供支持证据。
IT已经知道，大数据和分析工作可能会非常令人兴奋，但是他们仍然必须为公司付出回报，更多的分析系统将在2021年进入关键任务类别，但也有望在运营方面表现出色，达到治理标准并实现对公司的商业价值承诺。
4：加强数据安全权限的管理
随着越来越多的大数据移至数据仓库和存储库，目标是“事实的单一版本”，其中用户都使用相同的数据，但不一定具有访问所有数据的能力，公司将加强数据访问权限，以确保每个数据用户都拥有正确的访问权限。这可能涉及创建或修订数据访问权限策略，以及实施监视和检测用户潜在数据泄露的技术；数据泄露是用户未经授权复制，传输或检索超出其访问权限的数据的过程。
5：立即满足分析需求
不管喜欢与否，高管和直属经理希望看到能够立即提供可操作数据的分析，他们不想等待批处理分析报告，而大多数大数据分析仍然如此，IT部门将面临更大的压力，以便更快地交付可行的分析结果，并将更多的大数据和分析活动集中在实时或接近实时的数据上。
6：大数据项目的业务评估
许多CIO和大数据项目负责人将遇到他们自己的，董事会成员和其他主要利益相关者召集的时刻，以展示公司忠实投资的大数据和分析项目如何为终业务带来切实的价值，如果技术仅能展示在IT执行方面成功的项目，而终端业务却没有可观的投资回报，那么他们可能会陷入困境。
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