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將企業(yè)數據分析移至云端并非易事
2018-05-29
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將企業(yè)數據分析移至云端并非易事

如果企業(yè)希望在云計算的新平臺上實現數據倉庫和數據集市的現代化，那么請注意，這并不像人們想象的那么容易。
　　在企業(yè)的數據倉庫和數據集市中，他們的數據通常太舊，處理過于繁瑣，而且成本太高。
　　當今基于云計算的數據分析有能力實時處理，數據庫能夠以“需求速度”運行，甚至小型企業(yè)也可以將數據分析處理與最新的新興技術結合在一起，例如機器學習和預測算法。
　　但事實證明，基于云計算的數據分析的路徑比許多企業(yè)預計的要漫長而艱難。因此，隨著IT遇到成本超支，技術無法達到預期，以及數據龐大的數據證明存在等問題，企業(yè)的業(yè)務就開始出現問題。這是為什么。
　　首先，從企業(yè)向公共云傳輸數據比預期的更麻煩，而且由于工作的大部分人工處理性質而加劇。AWS、Google、Microsoft和其他公司都有自己的技術，比如AWS的Snowball。然而，即使使用這些工具，通過流程來移動數PB字節(jié)的數據也是非常棘手的，至少可以這么說。
　　其次，數據集成仍然是云計算面臨的一個問題。遷移數據并不會奇跡般地解決企業(yè)的集成挑戰(zhàn)。此外，記錄系統(tǒng)可能仍然保留在內部部署的數據中心中，因此需要及時與云中現在存儲的數據同步以獲得最新結果。這意味著要結合使用新舊數據集成技術，并建立包括數據移動和結構轉換的流程。
　　最后，基于云的分析數據庫本身很復雜且難以配置。其中一些復雜性是由于數據庫中的安全子系統(tǒng)造成的。這些都是必要的，但必須在數據庫和數據分析的背景下弄清楚。數據分析系統(tǒng)的其他系統(tǒng)（無論是在云中還是在內部部署的數據中心）都必須具有系統(tǒng)安全性，這可能意味著大多數其他需要實時分析的操作系統(tǒng)。
　　雖然這些云計算分析的挑戰(zhàn)都可以克服，但IT部門應該了解，當它認為（或者更有可能被告知）它將是一半時，其努力水平實際上可能是百分之百。
　　因此，企業(yè)需要為項目準備時間更長，預算更快耗盡，以及由于這些問題導致的未能上升的情況做好準備。

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