Gartner:企業(yè)架構(gòu)EA或可駕馭大數(shù)據(jù)
存儲時代 發(fā)表于:12年04月20日 10:24 [轉(zhuǎn)載] 至頂網(wǎng)
根據(jù)Gartner稱,企業(yè)級體系架構(gòu)(EA)實踐者是一個很重要的角色,讓企業(yè)機構(gòu)能夠最大限度地抓住大數(shù)據(jù)所帶來的商機。
大數(shù)據(jù)讓人們利用以前不可用的多種數(shù)據(jù)類型,抓住被忽略的機遇,使企業(yè)機構(gòu)變得更加智能和更高效。然而,Gartner分析師表示大數(shù)據(jù)也帶來大挑戰(zhàn),這就是企業(yè)級系統(tǒng)架構(gòu)所用之處。作為戰(zhàn)略改變的領(lǐng)航員,EA實踐者的任務(wù)就是通過組織內(nèi)的關(guān)鍵性系數(shù),繪制出大數(shù)據(jù)的正確方向:商業(yè)、文化、人才和技術(shù)。
“傳統(tǒng)的EA方法受到大數(shù)據(jù)的影響很深,”Gartner的研究副總裁David Newman表示:“對于EA實踐者,重心從組織內(nèi)的最優(yōu)化和標準化,到企業(yè)級生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)和具體化的輕量級重心。”大數(shù)據(jù)瓦解了傳統(tǒng)信息體系架構(gòu),從以數(shù)據(jù)倉庫為中心到數(shù)據(jù)池(流動、連接和信息共享)。在大數(shù)據(jù)的時代,EA實踐者的任務(wù)很明確:設(shè)計業(yè)務(wù)結(jié)果來挖掘組織內(nèi)外部的大數(shù)據(jù)機遇。
Gartner定義了大數(shù)據(jù)的四個關(guān)鍵性影響,以及企業(yè)架構(gòu)如何解決這些問題:
影響:大數(shù)據(jù)有助于決策者跨越不同數(shù)據(jù)類型快速做出響應,但是需要一套精通數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)策略,獲得競爭優(yōu)勢。
企業(yè)級系統(tǒng)架構(gòu)應該讓領(lǐng)導者明白潛在的大數(shù)據(jù)機遇,現(xiàn)在可以通過小型的、成本效益分析和模式認識工具和技術(shù),但是也要說明風險因素(例如數(shù)據(jù)隱私、監(jiān)管和法律挑戰(zhàn))。實踐者還應該探索更多可用的公共數(shù)據(jù)集,通過開放的API,用于情感分析(例如挖掘社會媒介),基于位置的服務(wù)(使用公開可用的遙測數(shù)據(jù))或者設(shè)計環(huán)境感知應用程序。
影響:大數(shù)據(jù)機遇暴露了內(nèi)部孤島,使得領(lǐng)導者采取合適的激勵,鼓勵數(shù)據(jù)共享和提升信任。
組織可能有最好的技術(shù)和最好的人才。但是,如果內(nèi)部的文化困擾和缺乏數(shù)據(jù)共享,他們不太可能獲得大數(shù)據(jù)的成功。應對文化挑戰(zhàn)需要創(chuàng)建正確的激勵模式來建立可信的企業(yè)信息來源。企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)應該管理利益相關(guān)者的分析,以明確數(shù)據(jù)共享的文化阻礙,準備減量對策和交流用來克服感知到的障礙。例如,EA實踐者提倡開放式的創(chuàng)新努力,能夠使客戶直接參與產(chǎn)品開發(fā),克服以孤島為中心的行為和推進更多的跨團隊數(shù)據(jù)共享。
影響:大數(shù)據(jù)誘發(fā)人才缺口、引入新的跨學科角色,迫使組織吸引和保留精通數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)專家以及資深分析技巧的經(jīng)理人。
主要的挑戰(zhàn)是組織如何具有吸引力,保留利用大數(shù)據(jù)所需要的合適人才。最受歡迎的是數(shù)據(jù)科學家,需要結(jié)合計算機科學、數(shù)學和統(tǒng)計學專業(yè)知識。EA實踐者通過生產(chǎn)可計劃交付的資源,通過業(yè)務(wù)團隊來確認大數(shù)據(jù)技能缺失,來幫助組織。實踐者應該評估信息基礎(chǔ)架構(gòu)團隊中需要的資源,當支持大數(shù)據(jù)解決方案時確認技術(shù)差距。
影響:大數(shù)據(jù)需要有技術(shù)專家來獲取和應用相關(guān)的工具、技術(shù)和體系結(jié)構(gòu),用于分析、虛擬化、連接和管理大型數(shù)據(jù)集。
EA實踐者必須幫助他們的組織了解,如何設(shè)計和實施大數(shù)據(jù)解決方案最好。必須進行仔細地規(guī)劃,來決定最好的分析復雜的數(shù)據(jù)集的工具和技術(shù)。這些技巧包括統(tǒng)計學、機器學習、自然語言處理和建模。此外,實踐者必須幫助團隊了解如何使用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù),例如標簽云、集群、歷史流、動畫和信息圖表。團隊應該在早期演示大數(shù)據(jù)項目的可行性時,使用低成本的開源工具。
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