CIO五大預備策略 迎戰大數據時代的到來

　　該怎么跟他們解釋？可以肯定的是，處理大量數據對于大多數IT部門來說并不是新鮮事，但是分析家表示，大數據不同于數據倉庫、數據挖掘和商業智能分析。

　　數據正以前所未有的速度和可變性累積起來，并且與過去的數據不同，大多數數據都是非結構化數據和原始數據。博客、社交網絡、機器傳感器和地理位置工具都在產生大量非結構化數據。

　　“我們產生了大量數據，并且我們一直在收集數據，但這非常有限，沒有人真正知道如何處理這些數據，”Computer Sciences公司的Paul Gustafson表示。

　　行業觀察家稱，IT站在了這場數據革命的最前線。

　　Catalina Marketing公司管理著2.5PB客戶忠誠度數據庫，包括來自最大零售連鎖店收集的超過1.9億家美國雜貨店的數據。這些數據用來針對那些使用雜貨店信用卡的美國消費者定制營銷策略，根據消費者的消費記錄來發放優惠劵。為了將企業引領到實時可預測情報時代，Catalina Marketing公司首席信息官Eric Willams和其他行業觀察家表示，技術經理必須發展自己的企業信息化管理架構和文化，以支持對大數據存儲的高級分析。

　　Gartner公司的分析師Mark Beyer表示，精明的IT領導人應該開始做好準備以迎戰大數據，而不是坐以待斃。

　　以下是IT團隊需要做的五件事情為迎接大數據新時代做好準備。

　　盤點你的數據

　　幾乎每個企業都要面對源源不斷的非結構化數據，來自社交網絡或者來自監視工廠車間的傳感器。但是企業在產生這么大量的數據，并不意味著存在保存每一個字節的業務需要。

　　Constellation Research分析師Neil Raden指出：“在剛開始面對大數據時，人們會感覺需要了解所有來自網絡日志或傳感器的數據。”

　　部分原因可能來自于急切地推廣企業計算領域下一件大事的供應商和顧問，Raden表示：“那些致力于大數據研究的人肯定會大肆推廣。”

　　聰明的IT經歷不會試圖處理所有數據，而是會弄清楚哪些數據與企業相關，哪些不相關。

　　Raden表示，第一步應該是對數據進行盤點，看看哪些數據是內部創建的數據，哪些是外部數據資源，這樣做將幫助IT部門更好地了解數據情況，并增添對業務的洞察力。

　　在確定數據范圍的同時，IT應該進行有針對性很強的項目以用來展示結果，而不是大數據項目，“你不需要花幾百萬美元來啟動一個項目來看看它是否值得投資，”Raden表示。

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