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据2018年2月11日互联先锋讯：在“大数据”和“云计算”越来越火热的今天，各大企业围绕其而展开的竞争越来越激烈。为了确保在当今的市场上具有竞争力，企业必须做出明智的业务决策，这些业务决策将产生真正的结果，无论这些结果是帮助增加企业的营收，留住客户还是提高产品的质量。而大数据分析项目则是实现这些目标的关键因素。
IDG公司将大数据定义为“企业从各种来源所收集的大量数据信息，包括来自企业应用程序/数据库的交易数据、社交媒体数据、移动设备数据，非结构化数据/文档，机器生成的数据等等。”IDG称：各种各样的高容量、高传输速度的数据信息资产可以为企业提供更好的见解，帮助企业做出业务决策。
大数据使企业能够更深入地了解自己的业务，并实时制定战略决策。事实上，据IDG 的《大数据和分析调研报告》称：有1/3的受访者表示，由于他们的所在企业实施了大数据项目，使得其决策质量得到了提高，有助于更好地进行规划和预测。
但是，就如同任何新兴技术一样，由其所带来的挑战也是并存的。第一大挑战是海量的数据量和传输速度。实时变化的海量数据意味着企业现有的工具和方法都将不再奏效。企业还要需要考虑数据的来源：在某些情况下，大数据来自于数百万个地方--这些来源包括：客户、传感器、网站和社交媒体。
企业以前所采用的方法是：通过构建或扩展企业容量的方式来处理大数据所带来的工作负载。这是一项资源密集型的举措，其成本代价昂贵、耗时。需要花费大量IT人员的时间和技能，并且无法使您企业的业务足够快的实现迁移。您企业最终可能需要花费更多的时间和资金成本在基础设施上，而不是将其用于打造好的产品和服务。
云服务可以帮助解决很多这些问题。毫不奇怪，在未来三到五年内，云服务和预测分析将是最有可能对企业产生颠覆性影响的技术之一，如果您企业要利用大数据进行预测分析，那么，凭借着其诸多的优势，云服务可能是一大关键的推动因素。
尽管已经有了大量的成功案例，但真正实施一项大数据项目并不是一件易事。事实上，其提出了许多挑战，其中任何一项挑战都可能使项目在开始之前就脱轨。在其大数据和分析调查报告中，IDG确定了如下这5大挑战：
1、数据分析和管理人才的短缺
2、预算方面的限制
3、难以预测的市场
4、安全、合规方面的挑战
5、创建一个商业案例
技能短缺：
您企业需要广泛的功能来构建、扩展和安全部署大数据应用程序。这些功能应涵盖大数据的所有不同方面，从数据收集到存储、分析和数据可视化。企业应该寻找能够提供托管服务的云提供商，以尽量减少管理开销，并能够与大数据中广泛的技术充分兼容。这将使您企业能够充分利用您拥有的技能，并获得帮助。
成本和商业案例的制定：
企业迁移到云服务将无需采购和维护硬件。为了帮助构建商业案例，请选择一家可以帮助降低TCO的提供商。灵活的定价模式：从预留实例（Reserved Instance）到按需实例（On-demand Instance），甚至是竞价实例（Spot Instance）都可以提供巨大的节省机会，降低管理和处理数据的成本结构。
数据的不可预测性：
您企业的云服务提供商应该允许您快速轻松地进行扩展或缩减以响应需求的变化。例如，将存储从计算容量中分离出来，使企业只选择他们所需要的资源类型和规模大小，并只支付他们所使用的资源。
安全性：
寻找一款云计算基础设施，旨在保证安全，并经常审核其是否符合各种行业标准。确保云提供商提供适合审计的服务和合规计划，以帮助您企业满足安全和管理要求。并确保提供商提供所有服务的静态和传输数据加密，以及广泛的数据加密选项。
云服务的本质使其非常适合大数据。由于云计算的可扩展性，弹性和经济模型，可以让企业根据需要进行规模化缩放，而无需在高峰容量的环境中构建和投资。云计算使企业能够降低与繁重工作相关的成本，而将节省的资金再投资于能够为企业提供价值的项目。可衡量的节省将有助于获得更多的赞助商，而这些节余可以用来资助其他大数据项目。
展望未来，大数据将在帮助企业做出更明智、更快速的业务决策方面发挥越来越重要的作用。 但是，企业不必因技能短缺，成本有限，数据的不可预测性，安全问题或创建商业案例方面的困难而受到阻碍。云服务，可以解决许多这些要求。其使得使企业能够迭代大数据分析，专注于业务需求，而无需担心收集、存储和处理大数据所需的IT基础架构。借助由云服务供应商所提供的解决方案，企业可以以更快，更低的成本来分析数据，从而更快地实现业务目标。
