盡管投資熱情高漲，並雄心勃勃地利用數據的力量來改造企業，但成功的結果是不同的。組織仍在試圖創造壹種所謂的“數據驅動”文化。在報告自己啟動項目的高管中，只有40.2%的人是成功的。大規模的轉型需要時間，大多數公司都渴望實現“數據驅動”，但只有少數公司實現了這壹雄心。文化轉型很少在壹夜之間發生。
大數據發展到這壹步，大部分公司面臨的挑戰與技術無關。采用的最大障礙與文化挑戰有關:組織壹致性、抵制或缺乏理解以及變革管理。
以下是支持企業大數據的壹些關鍵技術:
1)預測分析
預測分析作為企業規避決策風險的主要工具之壹，可以幫助企業。預測分析硬件和軟件解決方案可用於通過處理大數據來發現、評估和部署預測解決方案。這些數據可以幫助公司為即將發生的事情做好準備，並通過分析和理解問題來幫助解決問題。
2)NoSQL數據庫
這些數據庫可用於在數量可擴展的存儲節點上進行可靠、高效的數據管理。NoSQL數據庫將數據存儲為關系數據庫表、JSON文檔或鍵值對。
3)知識發現工具
這些工具使企業能夠挖掘存儲在多個來源中的大數據(結構化和非結構化)。這些源可以是不同的文件系統、API、DBMS或類似的平臺。在搜索和知識發現工具的幫助下，企業可以隔離和使用信息以使其受益。
4)流量分析
有時，壹個組織需要處理的數據可能會以多種格式存儲在多個平臺上。流分析軟件對於這種大數據的過濾、聚合和分析非常有用。流分析還允許您連接到外部數據源，並將它們集成到應用程序流中。
5)內存中的數據結構
這項技術有助於在系統資源(如動態RAM、閃存或固態存儲驅動器)之間分發大量數據。在連接的節點上實現低延遲訪問和大數據處理。
6)分布式存儲
分布式文件存儲包含復制數據，是壹種處理獨立節點失效和大型數據源丟失或損壞的方法。有時，復制數據是為了在大型計算機網絡上實現低延遲的快速訪問。這些通常是非關系數據庫。
7)數據虛擬化
它使應用程序能夠不受技術限制地檢索數據，例如數據格式、數據的物理位置等。Apache Hadoop和其他分布式數據存儲用於實時或接近實時地訪問存儲在各種平臺上的數據。虛擬化是最常用的大數據技術之壹。
8)數據集成
對於大多數處理大數據的組織來說，壹個關鍵的運營挑戰是以有利於客戶交付的方式處理TB級數據。數據集成工具使企業能夠跨多個大數據解決方案簡化數據，如Amazon EMR、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、Hadoop、MapReduce、MongoDB和Couchbase。
9)數據預處理
這些軟件解決方案用於將數據處理成壹致的格式，並可用於進壹步分析。數據準備工具通過格式化和清理非結構化數據集來加速數據享受的過程。數據預處理的局限性在於其任務不能全部自動化，需要人工監督，可能比較繁瑣耗時。
10)數據質量
大數據處理的壹個重要參數是數據質量。數據質量軟件可以使用並行處理來清理和豐富大型數據集。這些軟件被廣泛用於從大數據處理中獲得壹致和可靠的輸出。
簡而言之，大數據已被用於提高運營效率，基於最新信息做出明智決策的能力正迅速成為主流規範。
毫無疑問，大數據將繼續在全球許多不同行業發揮重要作用。絕對可以為企業組織創造奇跡。為了獲得更多的利益，對員工進行大數據管理方面的培訓非常重要。正確管理大數據，妳的企業會更有效率。
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