在企業(yè)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市中，他們的數(shù)據(jù)通常太舊，處理過(guò)于繁瑣，而且成本太高。
當(dāng)今基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)分析有能力實(shí)時(shí)處理，數(shù)據(jù)庫(kù)能夠以“需求速度”運(yùn)行，甚至小型企業(yè)也可以將數(shù)據(jù)分析處理與最新的新興技術(shù)結(jié)合在一起，例如機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)算法。
但事實(shí)證明，基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)分析的路徑比許多企業(yè)預(yù)計(jì)的要漫長(zhǎng)而艱難。因此，隨著IT遇到成本超支，技術(shù)無(wú)法達(dá)到預(yù)期，以及數(shù)據(jù)龐大的數(shù)據(jù)證明存在等問(wèn)題，企業(yè)的業(yè)務(wù)就開(kāi)始出現(xiàn)問(wèn)題。這是為什么。
首先，從企業(yè)向公共云傳輸數(shù)據(jù)比預(yù)期的更麻煩，而且由于工作的大部分人工處理性質(zhì)而加劇。AWS、Google、Microsoft和其他公司都有自己的技術(shù)，比如AWS的Snowball。然而，即使使用這些工具，通過(guò)流程來(lái)移動(dòng)數(shù)PB字節(jié)的數(shù)據(jù)也是非常棘手的，至少可以這么說(shuō)。
其次，數(shù)據(jù)集成仍然是云計(jì)算面臨的一個(gè)問(wèn)題。遷移數(shù)據(jù)并不會(huì)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(nèi)部部署的數(shù)據(jù)中心中，因此需要及時(shí)與云中現(xiàn)在存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)同步以獲得最新結(jié)果。這意味著要結(jié)合使用新舊數(shù)據(jù)集成技術(shù)，并建立包括數(shù)據(jù)移動(dòng)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的流程。
最后，基于云的分析數(shù)據(jù)庫(kù)本身很復(fù)雜且難以配置。其中一些復(fù)雜性是由于數(shù)據(jù)庫(kù)中的安全子系統(tǒng)造成的。這些都是必要的，但必須在數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)分析的背景下弄清楚。數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的其他系統(tǒng)(無(wú)論是在云中還是在內(nèi)部部署的數(shù)據(jù)中心)都必須具有系統(tǒng)安全性，這可能意味著大多數(shù)其他需要實(shí)時(shí)分析的操作系統(tǒng)。
雖然這些云計(jì)算分析的挑戰(zhàn)都可以克服，但I(xiàn)T部門(mén)應(yīng)該了解，當(dāng)它認(rèn)為(或者更有可能被告知)它將是一半時(shí)，其努力水平實(shí)際上可能是百分之百。
因此，企業(yè)需要為項(xiàng)目準(zhǔn)備時(shí)間更長(zhǎng)，預(yù)算更快耗盡，以及由于這些問(wèn)題導(dǎo)致的未能上升的情況做好準(zhǔn)備。
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