Heutzutage werden Unternehmensmanager fast täglich mit Wörtern wie „Big Data“ oder „Cloud-Services“ konfrontiert. Um auf dem heutigen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen kluge Geschäftsentscheidungen treffen, die zu echten Ergebnissen führen, unabhängig davon, ob diese Ergebnisse dazu beitragen, den Umsatz zu steigern, Kunden zu binden oder die Qualität ihrer Produkte zu verbessern. Big-Data-Analytics-Projekte sind ein Schlüsselfaktor zur Erreichung dieser Ziele.
IDG definiert Big Data als „die große Menge an Dateninformationen, die von Unternehmen aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, einschließlich Transaktionsdaten aus Unternehmensanwendungen/-datenbanken, Social-Media-Daten, Daten mobiler Geräte, unstrukturierte Daten/Dokumente, maschinengenerierte Daten usw.“ IDG sagte: Eine Vielzahl von Daten- und Informationsbeständen mit hoher Kapazität und hoher Übertragungsgeschwindigkeit können Unternehmen bessere Einblicke verschaffen und ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen. „
Big Data ermöglicht es Unternehmen, ein tieferes Verständnis ihres Geschäfts zu erlangen und strategische Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Laut dem „Big Data and Analytics Research Report“ von IDG gaben 1/3 der Befragten an, dass durch die Umsetzung von Big-Data-Projekten in ihren Unternehmen die Qualität ihrer Entscheidungsfindung verbessert und zu einer besseren Entscheidungsfindung beigetragen habe Entscheidungen. Planung und Prognose.
Wie jede neue Technologie bringt sie jedoch auch Herausforderungen mit sich. Die erste Herausforderung ist das enorme Datenvolumen und die Übertragungsgeschwindigkeit. Riesige Datenmengen, die sich in Echtzeit ändern, führen dazu, dass bestehende Tools und Methoden nicht mehr funktionieren. Unternehmen müssen auch berücksichtigen, woher die Daten kommen: In manchen Fällen stammen Big Data von Millionen von Orten – einschließlich Kunden, Sensoren, Websites und sozialen Medien.
Die bisher von Unternehmen angewandte Methode bestand darin, die durch Big Data verursachte Arbeitsbelastung durch den Aufbau oder die Erweiterung von Unternehmenskapazitäten zu bewältigen. Dies ist eine ressourcenintensive Initiative, die kostspielig und zeitaufwändig ist. Es erfordert viel Zeit und Fähigkeiten des IT-Personals und wird Ihr Unternehmen nicht schnell genug migrieren können. Möglicherweise investiert Ihr Unternehmen mehr Zeit und Geld in die Infrastruktur, anstatt großartige Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.
Cloud-Dienste können helfen, viele dieser Probleme zu lösen. Es ist keine Überraschung, dass Cloud-Dienste und Predictive Analytics in den nächsten drei bis fünf Jahren zu den Technologien gehören werden, die sich am wahrscheinlichsten auf Unternehmen auswirken werden Viele Vorteile: Cloud-Dienste können ein entscheidender Faktor sein.
Obwohl es viele erfolgreiche Fälle gibt, ist die tatsächliche Umsetzung eines Big-Data-Projekts keine leichte Aufgabe. Tatsächlich bringt es viele Herausforderungen mit sich, von denen jede ein Projekt zum Scheitern bringen könnte, bevor es überhaupt begonnen hat. In seinem Umfragebericht zu Big Data und Analytics identifizierte IDG die folgenden fünf Herausforderungen:
1. Mangel an Datenanalyse- und Managementtalenten
Die Entwicklungsgeschwindigkeit von Big-Data-Systemen ist so hoch, dass es für normale Unternehmen fast unmöglich ist, mit ihrer Entwicklung Schritt zu halten. Neue Tools, Funktionen und Frameworks können innerhalb weniger Monate entwickelt und ausgereift werden, wodurch Unternehmen eine große Lücke bei neuen Big-Data-Kenntnissen hinterlassen, die die Entwicklung unternehmenseigener Big-Data-Projekte leicht behindern kann.
Tatsächlich glauben 48 % der befragten Unternehmen, dass der Mangel an Talenten in den Bereichen Datenanalyse und Datenmanagement die größte Herausforderung für ihre Unternehmen darstellt. Die Nachfrage nach Big-Data-Kenntnissen, insbesondere im Analysebereich, ist so hoch, dass 70 % der Befragten angaben, dass sie planen, in den nächsten 12 bis 18 Monaten Mitarbeiter mit Big-Data-Analysekenntnissen einzustellen.
Mithilfe von Cloud-Diensten können Unternehmen die Vorteile der neuesten Technologie nutzen, ohne viel Zeit und Ressourcen in laufende Einrichtung, Wartung und Upgrades zu investieren. Cloud-Dienste ermöglichen es Unternehmen außerdem, ihre bereits vorhandenen Fähigkeiten zu nutzen, während Managed Services die fehlenden Fähigkeiten perfekt ergänzen können.
2. Budgetbeschränkungen
47 % der Befragten gaben an, dass Budgetbeschränkungen heute die zweitgrößte Herausforderung für Unternehmen bei der Umsetzung von Big-Data-Projekten sind. Diese Herausforderung zeigt sich daran, dass Kostenfaktoren für die meisten Unternehmen seit vielen Jahren die größte Sorge darstellen.
Die meisten Big-Data-Technologien erfordern große Servercluster, die lange Konfigurations- und Einrichtungszyklen erfordern, was zu hohen Kapitalausgaben und Wartungsaufwand führt. Erschwerend kommt hinzu, dass die Datenübertragungsgeschwindigkeiten weiter steigen, da die unterschiedlichen Datenmengen für bestehende Anwendungen oder neue Geschäftsanforderungen immer größer werden, was möglicherweise zu untragbaren IT-Kosten führt. Unternehmen müssen wissen, wie sie den größtmöglichen Nutzen aus Big Data ziehen und gleichzeitig die Kosten minimieren können.
Sie müssen in der Lage sein, die Infrastruktur zu skalieren, um große Datenmengen zu verwalten und gleichzeitig die IT-Kosten zu senken. Genau dabei können Cloud-Dienste Unternehmen helfen. Durch Cloud-Dienste entfällt für Unternehmen der Kauf und die Wartung von Hardware- und Software-Infrastruktur sowie die damit verbundenen erheblichen Kapitalaufwendungen. Dies wiederum ermöglicht es Unternehmen, begrenzte Mittel für ihre Kerninnovationen bereitzustellen.
3. Unvorhersehbarer Markt
Big Data stammt aus einer Vielzahl von Quellen, von traditionellen Unternehmensanwendungen und Transaktionssystemen bis hin zu Daten, die von Maschinen, Mobilgeräten, Webprotokollen und sozialen Medien generiert werden. Dies macht die Vorhersage der erforderlichen Kapazität schwieriger und ineffizienter. Ein einzelnes Ereignis kann zu plötzlichen Änderungen des Datenvolumens und der Arbeitslast führen. Beispielsweise kann es bei einem Finanzdienstleistungsinstitut an einem bestimmten Tag zu einer 10-fachen Volumenschwankung kommen, wobei die genaue Schwankung von den Marktbedingungen abhängt und schwer vorherzusagen ist.
Jedes vierte Unternehmen sieht sich mit der wachsenden Nachfrage nach Speicherkapazität/Infrastruktur durch Big Data konfrontiert. Unternehmen müssen nicht nur ihre Infrastruktur planen, sondern auch entscheiden, wie sie diese problemlos skalieren können, um den sich ändernden Speicher- und Rechenanforderungen gerecht zu werden. Für fast jedes Unternehmen wäre es äußerst ineffizient und kosteneffektiv, seine Infrastrukturkapazität um das Zehnfache zu skalieren, um die Spitzennachfrage zu decken, und diese zusätzliche Kapazität dann 90 % der Zeit ungenutzt stehen zu lassen. Weitere Probleme sind steigende Infrastruktur- und Wartungskosten aufgrund des Datenwachstums, die Notwendigkeit von Experimenten zur Sicherstellung ausreichender Bandbreite zur Unterstützung von Innovationen sowie die Kosten für die Datenerfassung und -analyse.
Mit Cloud-Diensten müssen Unternehmen ihre Infrastruktur nicht für maximale Kapazität dimensionieren. Seine elastischen Eigenschaften ermöglichen es Unternehmen, die Infrastruktur je nach Bedarf dynamisch zu vergrößern oder zu verkleinern.
4. Sicherheits- und Compliance-Herausforderungen
Da Unternehmen immer mehr Daten aus neuen und bestehenden Quellen sammeln, speichern und analysieren, wird die Datensicherheit zu einem größeren Problem. Fast 35 % der Befragten waren sich nicht sicher oder glaubten nicht, dass die vorhandenen Sicherheitslösungen und -produkte ihres Unternehmens eine angemessene Datensicherheit bieten. Unternehmen arbeiten hart daran, den Datenzugriff zu kontrollieren, Datenbestände zu schützen und die Infrastruktur zu schützen. Letztendlich müssen Unternehmen entscheiden, wie sie Compliance-, Datenmanagement- und Sicherheitsanforderungen gewährleisten können, ohne Kompromisse bei Agilität und Leistung einzugehen. Beispielsweise sind im Wesentlichen alle von Finanzdienstleistungsunternehmen erstellten oder verwendeten Daten reguliert und können vertrauliche oder private Daten sein. Unternehmen müssen prüfen, ob für ihre Finanzinformationen strenge Verwaltungs- und Compliance-Anforderungen gelten.
Big Data bedeutet auch, dass die Informationen Ihres Unternehmens nicht ungenutzt bleiben. Diese Daten werden ständig von mehreren Benutzern und Systemen generiert, verarbeitet und analysiert, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Selbst große Herausforderungen im Bereich der Datensicherheit können durch die Wahl eines Anbieters mit strengen Datenschutz- und Sicherheitskontrollen gelöst werden. Tatsächlich ist es nicht ungewöhnlich, dass Cloud-Dienste sicherer sind als unternehmenseigene Rechenzentren. Da Cloud-Dienstanbieter eine robuste Computerinfrastruktur bereitstellen, liegt es in ihrem Interesse, eine sichere Umgebung aufrechtzuerhalten. Zu diesem Zweck haben viele Cloud-Anbieter Best Practices und Erfahrungen aus mehreren Unternehmen gesammelt und stellen höchste Sicherheitsanforderungen.
5. Erstellen Sie einen Business Case
In vielen Fällen müssen IT-Abteilungen einen Business Case für Big Data erstellen. Laut IDG sind IT-Führungskräfte in Unternehmen eher als Nicht-IT-Führungskräfte für die Identifizierung von Geschäftsanforderungen in Bezug auf Anforderungen und Lösungen verantwortlich. Sie müssen Anbieter empfehlen und auswählen, Einkäufe genehmigen und autorisieren sowie Lösungen außerhalb des IT-Teams verkaufen. Aber Führungskräfte von Unternehmensbereichen können sich dieser Situation nicht entziehen. Laut IDG gaben 45 % der Befragten an, dass ihr CEO an der Entwicklung und Umsetzung von Big-Data-Projekten beteiligt sei. Auch CFOs und Branchenmanager spielen zunehmend eine Schlüsselrolle in Big-Data-Projekten.
Wenn Sie kein solides Business Case erstellt und den Input von mächtigen Verbündeten, wie z. B. wichtigen Geschäftsinteressenvertretern, eingeholt haben, werden Sie wahrscheinlich keine Genehmigung für die Ressourcen erhalten, die Sie für Ihr Big-Data-Projekt benötigen. Um mit konkreten Projektinitiativen zu experimentieren, müssen Unternehmen undifferenzierte Schwerstarbeit leisten, was viel Zeit und Mühe kostet. Dies wird zweifellos das Innovationstempo verlangsamen und letztendlich den Wert von Big-Data-Projekten verringern.
In vielen Fällen lässt sich die Kapitalrendite am einfachsten nachweisen, indem die Gesamtbetriebskosten gesenkt werden. Die Neuarchitektur bestehender Workloads mithilfe von Cloud-Diensten kann Unternehmen dabei helfen, die Kosten erheblich zu senken. Darüber hinaus kann die Nutzung von Cloud-Diensten das Innovationstempo beschleunigen, indem die Experimentierkosten gesenkt werden. Erfolgreiche Experimente werden messbare Vorteile zeigen und, sobald sie durchgeführt werden, zusätzliche Nachfrage auslösen.
Der richtige Ansatz für Cloud Computing kann dazu beitragen, einige der Hindernisse für die Bereitstellung von Big-Data-Anwendungen zu minimieren oder sogar zu beseitigen. Wie Big Data sind Cloud-Dienste eine äußerst disruptive Kraft, die die Art und Weise verändert, wie Unternehmen arbeiten und Geschäfte tätigen. Und wenn Cloud und Big Data kombiniert werden, werden die Auswirkungen noch größer sein.
Aber die Entscheidung für die Einführung von Cloud-Diensten wird die Big-Data-Probleme eines Unternehmens nicht über Nacht lösen. Viele Cloud-Dienstleister stellen nur einen Teil der Dienste bereit, die Unternehmen benötigen, und müssen dennoch eine große Anzahl von Integrationen durchführen: Preis oder Skalierbarkeit oder Benutzerfreundlichkeit? „Daher müssen Unternehmen bei der Bewertung von Cloud-Anbietern nach Lösungen suchen, die diese Herausforderungen direkt angehen.
Fachkräftemangel:
Ihr Unternehmen benötigt ein breites Spektrum an Funktionen zum Erstellen, Skalieren und sicheren Bereitstellen von Big-Data-Anwendungen. Diese Funktionen sollten alle verschiedenen Aspekte von Big Data abdecken, von der Datenerfassung bis hin zur Speicherung, Analyse und Datenvisualisierung. Unternehmen sollten nach einem Cloud-Anbieter suchen, der verwaltete Dienste anbietet, die den Verwaltungsaufwand minimieren und vollständig mit der breiten Palette von Big-Data-Technologien kompatibel sind. Auf diese Weise kann Ihr Unternehmen Ihre Fähigkeiten optimal nutzen und Hilfe erhalten.
Kosten- und Business-Case-Entwicklung:
Unternehmen, die auf Cloud-Dienste migrieren, machen den Kauf und die Wartung von Hardware überflüssig. Wählen Sie zur Erstellung des Geschäftsszenarios einen Anbieter aus, der zur Senkung der Gesamtbetriebskosten beitragen kann. Flexible Preismodelle: Von Reserved Instances über On-Demand-Instances bis hin zu Spot-Instances können enorme Einsparmöglichkeiten bieten und die Kostenstruktur für die Verwaltung und Verarbeitung von Daten reduzieren.
Unvorhersehbarkeit der Daten:
Der Cloud-Service-Anbieter Ihres Unternehmens sollte Ihnen eine schnelle und einfache Skalierung als Reaktion auf Nachfrageänderungen ermöglichen. Durch die Entkopplung von Speicher und Rechenkapazität können Unternehmen beispielsweise nur die Art und Größe der Ressourcen auswählen, die sie benötigen, und nur für das bezahlen, was sie nutzen.
Sicherheit:
Suchen Sie nach einer Cloud-Computing-Infrastruktur, die sicher ist und regelmäßig auf die Einhaltung verschiedener Industriestandards überprüft wird. Stellen Sie sicher, dass Ihr Cloud-Anbieter revisionssichere Dienste und Compliance-Programme anbietet, damit Ihr Unternehmen die Sicherheits- und Governance-Anforderungen erfüllen kann. Und stellen Sie sicher, dass der Anbieter für alle Dienste eine Datenverschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie eine breite Palette an Datenverschlüsselungsoptionen anbietet.
Cloud-Dienste sind aufgrund ihrer Beschaffenheit ideal für Big Data. Aufgrund der Skalierbarkeit, Elastizität und des Wirtschaftsmodells von Cloud Computing können Unternehmen je nach Bedarf skalieren, ohne eine Umgebung mit Spitzenkapazität aufbauen und in diese investieren zu müssen. Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, die mit schwerem Heben verbundenen Kosten zu senken und die Einsparungen in Projekte zu reinvestieren, die einen Mehrwert für das Unternehmen bieten. Messbare Einsparungen werden dazu beitragen, zusätzliche Sponsoren zu gewinnen, und diese Einsparungen können zur Finanzierung anderer Big-Data-Projekte verwendet werden.
Mit Blick auf die Zukunft wird Big Data eine immer wichtigere Rolle dabei spielen, Unternehmen dabei zu helfen, intelligentere und schnellere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Aber Unternehmen müssen nicht durch Fachkräftemangel, begrenzte Kosten, Unvorhersehbarkeit von Daten, Sicherheitsbedenken oder Schwierigkeiten bei der Erstellung eines Geschäftsszenarios gebremst werden. Cloud-Dienste können viele dieser Anforderungen erfüllen. Es ermöglicht Unternehmen, Big-Data-Analysen schrittweise durchzuführen und sich auf die Geschäftsanforderungen zu konzentrieren, ohne sich Gedanken über die IT-Infrastruktur machen zu müssen, die zum Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Big Data erforderlich ist. Mit Lösungen von Cloud-Dienstanbietern können Unternehmen Daten schneller und zu geringeren Kosten analysieren, um Geschäftsziele schneller zu erreichen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonCloud Computing wird zum zentralen Antriebsfaktor für die Entwicklung des Big-Data-Geschäfts von Unternehmen werden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
