CIO五大預(yù)備策略 迎戰(zhàn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來

　　該怎么跟他們解釋？可以肯定的是，處理大量數(shù)據(jù)對于大多數(shù)IT部門來說并不是新鮮事，但是分析家表示，大數(shù)據(jù)不同于數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能分析。

　　數(shù)據(jù)正以前所未有的速度和可變性累積起來，并且與過去的數(shù)據(jù)不同，大多數(shù)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)。博客、社交網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器傳感器和地理位置工具都在產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

　　“我們產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，并且我們一直在收集數(shù)據(jù)，但這非常有限，沒有人真正知道如何處理這些數(shù)據(jù)，”Computer Sciences公司的Paul Gustafson表示。

　　行業(yè)觀察家稱，IT站在了這場數(shù)據(jù)革命的最前線。

　　Catalina Marketing公司管理著2.5PB客戶忠誠度數(shù)據(jù)庫，包括來自最大零售連鎖店收集的超過1.9億家美國雜貨店的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)用來針對那些使用雜貨店信用卡的美國消費(fèi)者定制營銷策略，根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)記錄來發(fā)放優(yōu)惠劵。為了將企業(yè)引領(lǐng)到實(shí)時(shí)可預(yù)測情報(bào)時(shí)代，Catalina Marketing公司首席信息官Eric Willams和其他行業(yè)觀察家表示，技術(shù)經(jīng)理必須發(fā)展自己的企業(yè)信息化管理架構(gòu)和文化，以支持對大數(shù)據(jù)存儲的高級分析。

　　Gartner公司的分析師Mark Beyer表示，精明的IT領(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)該開始做好準(zhǔn)備以迎戰(zhàn)大數(shù)據(jù)，而不是坐以待斃。

　　以下是IT團(tuán)隊(duì)需要做的五件事情為迎接大數(shù)據(jù)新時(shí)代做好準(zhǔn)備。

　　盤點(diǎn)你的數(shù)據(jù)

　　幾乎每個(gè)企業(yè)都要面對源源不斷的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，來自社交網(wǎng)絡(luò)或者來自監(jiān)視工廠車間的傳感器。但是企業(yè)在產(chǎn)生這么大量的數(shù)據(jù)，并不意味著存在保存每一個(gè)字節(jié)的業(yè)務(wù)需要。

　　Constellation Research分析師Neil Raden指出：“在剛開始面對大數(shù)據(jù)時(shí)，人們會感覺需要了解所有來自網(wǎng)絡(luò)日志或傳感器的數(shù)據(jù)。”

　　部分原因可能來自于急切地推廣企業(yè)計(jì)算領(lǐng)域下一件大事的供應(yīng)商和顧問，Raden表示：“那些致力于大數(shù)據(jù)研究的人肯定會大肆推廣。”

　　聰明的IT經(jīng)歷不會試圖處理所有數(shù)據(jù)，而是會弄清楚哪些數(shù)據(jù)與企業(yè)相關(guān)，哪些不相關(guān)。

　　Raden表示，第一步應(yīng)該是對數(shù)據(jù)進(jìn)行盤點(diǎn)，看看哪些數(shù)據(jù)是內(nèi)部創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，哪些是外部數(shù)據(jù)資源，這樣做將幫助IT部門更好地了解數(shù)據(jù)情況，并增添對業(yè)務(wù)的洞察力。

　　在確定數(shù)據(jù)范圍的同時(shí)，IT應(yīng)該進(jìn)行有針對性很強(qiáng)的項(xiàng)目以用來展示結(jié)果，而不是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，“你不需要花幾百萬美元來啟動一個(gè)項(xiàng)目來看看它是否值得投資，”Raden表示。

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