數據中心 - 如何在數據中心充分利用大數據
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爭論的基本主旨是企業(yè)無法很好的理解數據科學，而且不能找到所需的數據專家來幫助他們。而批評者表示：“如果只有靠少數人才能真正利用大數據的話，那么，企業(yè)在時間作出大數據投資還有意義嗎?”
摘要：在現實中，認為企業(yè)只有依靠數據專家才可以從大數據中獲得價值的理念是荒謬的。但作為一個行業(yè)，我們必須充分認識到，這些數據專家是唯一知道如何利用這些豐富的信息的。 大數據呼吁的是業(yè)務分析師，而非數據專家… 爭論的基本主旨是企業(yè)無法很好的理解數據科學，而且不能找到所需的數據專家來幫助他們。而批評者表示：“如果只有靠少數人才能真正利用大數據的話，那么，企業(yè)在時間作出大數據投資還有意義嗎?” 在現實中，認為企業(yè)只有依靠數據專家才可以從大數據中獲得價值的理念是荒謬的。但作為一個行業(yè)，我們必須充分認識到，這些數據專家是唯一知道如何利用這些豐富的信息的。 事實上，今天的企業(yè)已經擁有業(yè)務分析師，知道如何處置他們的資源，他們了解哪些資源是推動企業(yè)業(yè)務發(fā)展的必要關鍵因素。然而，可悲的是，因為全行業(yè)的炒作，企業(yè)的客戶總是不必要的認為數據分析專家不足，因此對于企業(yè)的分析能力失去信心。 讓科學技術為您思考 終，提供易于使用，同時功能強大的應用程序是大數據和商業(yè)智能供應商責任。并將這些應用程序進行內置，以便用戶、機器和設備可以在任何時刻保持好的運作。整個大數據分析行業(yè)需要完整的解決方案，消除其復雜性，而不是個別方面需要博士學位的專業(yè)人士才 能拼湊出一套可用的解決方案。 該解決方案本身必須是理解數據的關鍵。這意味著相關應用程序是預載了數據科學家們的智慧，使企業(yè)不必雇傭他們。相關的工具能夠完成繁重的工作，以便使得任何業(yè)務經理可以很容易地和有效地使用它們。 大多數企業(yè)的問題可以用一個數據解決方案來處理。我們不應忽視這樣一個事實，大數據是分析和測量數據流。它是幫助確定業(yè)務問題，然后找出數據如何提供幫助的一種方式，進而直觀的對其進行解決;因此需要任何企業(yè)用戶可以在他們需要的時候很容易的發(fā)現相關的信息，采取佳的行動。 未來的并不像您想象的那么遠… 越來越多的企業(yè)開始要求新的、易于使用的大數據應用程序，而不再希望有復雜的業(yè)務。近，福特汽車公司的大數據分析john ginder便感慨，仍然需要極少數的關鍵工具，以幫助大公司進行大數據分析。 他解釋說，他的研究小組主要依靠開放源碼工具，如hadoop，用于管理大型數據集，這些工具是強大的，他們需要度熟練的專業(yè)人員進行操作。他夢想的里，即使是不懂技術的業(yè)務分析師也可以使用大數據的工具，提出正確的問題，并做出好的決定。數據專家而非計算機科學家可以在此之前進行審查，尋找關聯性。 在現實中，我們可能會更傾向于ginder先生的想法。致力于創(chuàng)建大數據解決方案，以便使得用戶能夠做出及時的、智能的，數據驅動的決策，極大地減少復雜的分析應用。 如果大數據能夠充分發(fā)揮其潛力，其必須像上網一樣容易和直觀。我們需要強大的可視化工具，可以連續(xù)進行分析，然后通過直觀的圖形的儀表板，顯示相關的結論，進而做出決策。毫無疑問，大數據是業(yè)務轉型變化的關鍵，但為了充分發(fā)揮其效益，我們必須找到合適的解決方案，使得大數據的見解能為為所有人可用。
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