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埃森哲:构建大数据基础平台(11页)
2013-07-21
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实施大数据功能将在多个领域影响IT基础设施。实施大数据技术之前,企业需要明确大数据技术的总体成本。为此,企业需要考虑以下因素:
硬件成本,包括服务器、存储和网络
软件成本,包括大数据软件(如Hadoop 及其生态系统)和集成传统数据库与商务智能工具的连接器
实施成本,包括研究、设计与规划工作,安装和配置,与现有商务智能应用程序集成,安装后的开发与测试等
风险和质量成本问题,因为大数据实施不会轻而易举。实施问题将减慢部署进程,还可能导致代价高昂的返工
IT 机会成本。大数据技术的安装和集成耗时会减少IT 部门对增加商业价值活动的关注
延迟业务改进的成本。预期的员工效率提升和业务洞察力可能推迟至实施项目结束后才能实现
大数据基础设施与传统基础设施在很多方面存在差异,但两者遵循一项基本原则,即需要确保 支持经营绩效。这意味着企业迁移至大数据平台时需要认真评估和监测基础设施的总体拥有成本。
与此同时,企业应当超越对成本的关注,寻求促进业务敏捷性和业务发展的基础设施功能。埃森哲研究表明,卓越绩效企业通常会重视以下重要因素,例如制定自适应的可执行战略来适应持续变化的环境,通过持续创新建立竞争优势。大数据技术支持更灵活、更高速的数据移动,以满足业务需求。大数据基础设施是实现上述方法的关键。为此,企业需要确保基础设施支持持续的IT 成本优化,根据业务需求扩展和缩减基础设施,并证明IT 投资对业务的价值。
缜密规划的大数据基础设施方法能够交付上述功能,并最终帮助IT 和企业取得成功。计算范例可能因大数据而改变,但企业对IT 支持效率与创新的期待从未改变——这将成为评判大数据基础设施成功与否的重要标准。
大数据实施包括集成不同的基础设施组件,是一项需要专业技能支持的复杂任务。此外,随着大数据在企业中的作用逐步显现,相关基础设施为其它关键业务解决方案提供同样的绩效、安全性与支持将变得越来越重要。基于上述事实,企业可能会关注能够提供“ 现成”大数据平台的套装集成式系统。
每家企业都需要权衡包括自身需求在内的不同因素,以确定最适合的大数据实施方法。随着大数据工具与技术的演进,现成集成式解决方案对企业的吸引力将增强。
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大数据
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