Cloudera资讯|为什么选择集成分析平台?

原创|大数据新闻|编辑:况鱼杰|2020-06-29 11:07:18.463|阅读 9 次

概述:现在,很多公司都意识到数据驱动对于​公司的增长,连接产品和服务或保护其业务的益处,所以,他们开始行动起来了。在选择实现这些目标的工具时,组织有效地有两个选择:分析工具和应用程序的自选组合或处理所有问题的统一平台。 在本文中,我们将讨论为后者提供理由的前者所面临的的挑战。

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现在,很多公司都意识到数据驱动对于公司的增长,连接产品和服务或保护其业务的益处,所以,他们开始行动起来了。在选择实现这些目标的工具时,组织有效地有两个选择:分析工具和应用程序的自选组合或处理所有问题的统一平台。 在本文中,我们将讨论为后者提供理由的前者所面临的的挑战。

让我们倒退一步,问:组织在分析方面需要什么来实现其数据驱动的目标?在打击客户流失,提供预测性维护服务或识别欺诈时需要什么?首先有一件事很清楚:这不是一种单一的分析能力。 实施创新和差异化的业务用例不仅是选择完美的数据仓库解决方案并称其良好。当今的解决方案不仅需要更好的个性化功能工具。从数据到洞察再到行动,需要一整套功能,涵盖从边缘到AI的整个数据生命周期。


数据生命周期分析

当从任何来源收集或提取数据时,生命周期就会开始。随着5G的到来,这包括越来越多的实时流式传输和生成的数据。需要对数据进行充实,然后才能在传统数据仓库解决方案和操作仪表板中进行分析和报告。然而,组织通过数据科学和机器学习从其数据中获取洞察力。基于历史数据量,这些模型可以预测未来或拥有非凡的识别能力。机器学习的见解将其大规模投入生产,可帮助您从平凡的描述性和诊断性到区分性的预测性和描述性成熟分析。整个数据生命周期不是本段描述的线性关系。而是在不同阶段之间来回流利。并且为了同时满足内部和外部(监管)合规性的需求,它必须在一致的安全性和治理下进行。

通过组合各个分析系统和应用程序实现的数据生命周期分析,很可能为收集,丰富,报告或预测提供“最佳”功能。然而,它们提供的功能有限,但它们在宏级别上缺乏灵活性,每一个都有效地代表了自己的筒仓。尽管每个人都可以保护和管理数据及分析,但它们仅出于自己的领域并使用自己的框架来这样做。每家企业都有自己选择的基础架构以进行部署,并偶尔使用专有技术和存储来提供最佳性能。确保一致的数据安全性和治理的责任委托给客户,要求他们投资于资源和技能,以使其达到最佳效果。复杂性给错误和风险留下了很大的空间。所实施项目的成功甚至整个组织的成功都直接与专有技术供应商和基础架构提供商联系在一起,并锁定在一起。达到或保持对不断增长的数据隐私法规的遵从性,就像他们在马戏团中操纵电锯的行为一样,是一个项目:观看令人兴奋,但害怕自己做错,如果出错会造成灾难性的后果。

更好的选择:企业数据云

备选方案是集成分析平台,它有明显的机会通过在整个平台上提供一致的安全性和治理来消除大部分运营开销。在不同的孤岛之间进行同步的努力的事情已经一去不复返了,合规性成为使用该平台的副产品。该平台应提供跨整个数据生命周期的分析范围,该范围与单个孤立的解决方案相当或更好,从而可以满足最终用户的需求。至关重要的是,扎实的开源基础不仅确保快速创新,而且独立于专有开发。您的成功不再取决于您的供应商。最后,这种独立性还应该扩展到平台在其上部署的基础架构,以提供完整的选择和灵活性。

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这四种功能(在基于开源和开放框架的平台上,具有一致的安全性和治理功能,将数据生命周期的分析功能部署到任何云和数据中心,并具有一致的安全性)一起被称为企业数据云。借助它,组织可以释放其数据的功能,从而更好地为客户提供服务,以更高的效率运营并增强安全性以保护其业务。

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