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  • 企业数据湖面临哪些挑战

    千次阅读 热门讨论 2021-05-09 22:37:33
    如果读者正在使用免费的开源技术来构建数据湖,那么跟上这些技术发展的步伐可能是一项颇具挑战性和艰巨性的任务。 措施 如果业务方积极采用数据湖,可考虑使用如 Cloudera、 Hortonworks等商业产品 2 挑战 如果为...

    写在前面

    本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!

    本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系

    解答

    1

    挑战

    如果读者正在使用免费的开源技术来构建数据湖,那么跟上这些技术发展的步伐可能是一项颇具挑战性和艰巨性的任务。

    措施

    如果业务方积极采用数据湖,可考虑使用如 Cloudera、 Hortonworks等商业产品

    2

    挑战

    如果为达到预期的结构,数据湖使用了大量的技术,那么跟上这些技术及其依赖的其他技术的发展速度可能再次成为挑战。

    措施

    与前面的措施类似,采用具有商业支持的技术平台可以作为缓解这类的问题的方案

    3

    挑战

    曾经,在大数据领域招聘技术熟练的人员极具挑战性。不过现在情况已经有所改善,然而,寻找真正熟练掌握实际操作技术的人员,来维护和管理数据湖中多样化的技术仍然困难重重。

    措施

    可以考虑与企业建立一个卓越中心(Centre of Excellence,CoE),并制订计划让该团队及时获得更多资源,不断成长。

    4

    挑战

    构成数据湖的各种组件持续独立演变,数据湖内部、外部的集成变得非常具有挑战性。

    措施

    可以考虑引入一个中间层来应对数据湖内部和外部应用程序集成的挑战。该层隐藏了详细信息,并提供了统一的方法让数据流入数据湖。

    5

    挑战

    由于企业应用程序的多样化,将数据集成到数据湖将是一大挑战。如果企业中的应用程序是内部应用程序和供应商应用程序的结合体,那么这个问题会变得更加棘手因为这些应用程序是用不同语言编写的,也具有不同的数据摄取能力。

    措施

    如果应用程序能够以非常简单的方式获取数据,比如,对于Java应用程序(特别是内部构建的),则在模型中添加一个Java注解,这样就可以自动将数据摄取到数据湖中,那么将应用程序数据摄取到数据湖就变得相对容易。

    6

    挑战

    对常见的数据存储来说,数据授权(安全性和隐私性)将是一个大问题

    措施

    为数据和所有数据湖组件提供足够的安全性,严格控制各种用户的权限。这样可能会限制数据分析,这取决于数据湖中的数据以及访问这些数据的人员。

    7

    挑战

    即使数据源没有问题,通常情况下数据质量仍可能存在问题。数据治理也是一个挑战。需要领域知识加持才能确保进入数据湖中的数据质量最高。

    措施

    可以加入一个流程,在数据获取过程中嵌入适当的数据治理框架,并及时检査数据质量。在一段时间内将对数据质量的把控上升到组织文化的高度。

    8

    挑战

    通常,大型组织缺乏跨所有部门的信息/业务架构。正因为如此,基于原始数据构建适当的数据模型非常困难。这将给T部门带来额外开销,因为需要创建不断变化的数据模型,以供业务用户进行各种分析。

    措施

    使用数据湖开始构建信息/业务架构,并使用新约定的数据模型在数据湖中进行数据建模。

    9

    挑战

    很难实现完全的自动化,这对系统维护构成了挑战。可能会导致高昂的维护成本,但一般不会超过数据湖所带来的收益。

    措施

    先致力于实现小范围自动化并在一段时间内不断推动其全面自动化。

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  • 伴随大量可连网设备进入企业,如何平滑地引入物联网(IoT)并...每个人都知道安全是物联网的一个关键问题,不过报告指出,具有更强计算能力和嵌入式安全功能的物联网设备正在帮助改善物联网的安全状况。硬件...

    伴随大量可连网设备进入企业,如何平滑地引入物联网(IoT)并进一步强化业务应用并非易事,各个网络连接设备的管理程序并不一致,许多管理员在做物联网设备的管理架构时很容易忽视IoT的互通、完整以及安全协作层面的考量。然而下面的5大挑战则是必须解决的。

    1.安全漏洞

    每个人都知道安全是物联网的一个关键问题,不过有报告指出,具有更强计算能力和嵌入式安全功能的新物联网设备正在帮助改善物联网的安全状况。新硬件利用低功耗微芯片来更好地运行传统的网络安全应用和协议。在面对物联网安全问题上,有针对性的物联网安全解决方案才是帮助发现异常情况以及找到那些可能受到威胁设备的根本。

    2.平台问题

    缺乏标准和平台使得开发和部署完整的物联网解决方案变得比以往更加困难,但许多供应商现在计划推出使其更易于集成物联网硬件、网络和应用程序的物联网平台。然而长期以来,建立多供应商解决方案一直是制定完整物联网实施办法中的最难部分。因此部分供应商在解决集成问题时往往采用“垂直”集成,将传感器、设备、分析和其他组件组合在一起,来创建交钥匙物联网解决方案。

    3.昂贵、耗电的网络

    物联网设备需要网络相互通信,但传统的广域网相对昂贵且耗电量大。建议可利用低成本、低功耗的广域网(LPWAN)来提供更为便宜的连接,或是采用内置小型电池供电的设备来加以解决。

    4.难以分析的数据

    物联网设备可以生成海量数据。但是,很多时候大部分数据都未经过分析和使用。人工智能(AI)、机器学习和计算机视觉越来越多地用于分析物联网生成的数据,并自动化运营决策。而这有望推动更多的企业物联网应用,包括流程优化、预测性维护、动态路由和调度,以及安全问题。

    5.延迟

    分析云中的物联网数据可能会导致延迟,进而难以在工业、企业和智能城市环境中生成有用的实时警报并降低性能。目前,物联网设备产生的数据分析越来越多地发生在云端,却不是在本地服务器、网络边缘甚至是生成数据的设备上。因此延迟问题必须给予考量。

    据预测,企业/工业部门针对物联网的投资增长将爆发,到2020年可占到全球物联网支出的一半以上。而在此之前,企业更应该专注于解决上述挑战,打造出真正具有商业价值的物联网部署计划。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.物联网智能化产业的现状、趋势与发展
    http://www.duozhishidai.com/article-13649-1.html
    2.物联网技术,主要应用于哪十大行业
    http://www.duozhishidai.com/article-13983-1.html
    3.生活中我们常见的物联网应用有哪些
    http://www.duozhishidai.com/article-12998-1.html


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  • 5G网络面临挑战有哪些

    千次阅读 2019-04-10 16:09:49
    在5G发展的过程中也面临着众多的挑战。 5G网络面临的信息安全挑战 涉及到信息传输的话,一个无可避免的问题便是信息安全,对此MACOM Tracy Ma也拥有自身独到的理解。Tracy Ma认为,对于个人而言,现阶段信息传输的...

    随着5G技术的持续发展,光通讯技术也在不断革新。在5G发展的过程中也面临着众多的挑战。

    5G网络面临的信息安全挑战

    涉及到信息传输的话,一个无可避免的问题便是信息安全,对此MACOM Tracy Ma也拥有自身独到的理解。Tracy Ma认为,对于个人而言,现阶段信息传输的安全性并没有那么迫切,但对于银行业、跨国信息传输等方面,信息安全便被摆在一个很重要的位置,尤其是在数据中心信息传输阶段。

    关于信息安全性,具体来讲,主要是通过在信息传输过程中对信息逐帧加密,在传输到对方数据中心后再进行解密处理。除了许多数据中心已经对数据安全愈发重视之外,国内的OEM公司也开始把数据安全的权重提升了,如华为等公司已经进入到相关领域中,对数据进行加密处理。

    Tracy Ma认为,未来的企业在安全性方面的投入将会越来越多,因为只有在发现问题之后,才会想办法去解决问题。比如亚马逊这样的公司,他们的客户众多,因为不太可能建立自己的专网,这样成本太高,因此也需要与相关运营商进行合作,而在客户数据离开数据中心时,便需要加密来保证这些数据的安全。

    5G网络面临的高带宽,低成本挑战

    除了要满足客户加密的需求外,未来,客户将需要更高的带宽需求。如北美用户对宽带的需求在5年内将达到20~50Mb/s,10年内将达到70Mb/s,针对这些需求。

    如今,5G技术即将落地,在针对5G的前传方案上,Tracy Ma表示,“如加入了云计算等新技术,把所有的处理单元从过去的基站中独立出来。这样做有几个好处,在过去数据集中在基站进行处理的话,会对基站设备造成沉重的压力,同时运算能力有限,如果把处理单元独立出来放在数据中心或楼宇处,其计算能力将得到极大的提升,同时其维护的成本也会得到降低。”

    Tracy Ma举例称,比如在一个城市的CBD中,白天需要的计算量能够得到满足,但是在晚上该区域使用率则不高,但运营商依然如白天一般使用全功率进行运算力供应,造成一定的浪费,如果把计算单元集中的话,能够进行灵活的调控,把晚上多余的运算力提供给住宅区,进行合理的利用。

    这不仅对用户、企业、运营商都有好处。在过去,处理单元放置于基站中时,塔上下的距离最长不过几十米,通过铜缆就能进行连接,但如今独立出来后则需要两公里以上,这需要运用到光通讯的技术。

    据Tracy Ma透露,“目前,国内已经有许多运营商都对于大规模的处理单元很感兴趣,比如移动就对100G的技术表露出了自己的想法,但是受限于成本的缘故,尚未采纳。以光模块为例,目前25G光模块的成本为100美元以上,在几年之内,运营商希望成本降到30~50美元左右,而100G成本约为25G的两倍左右。”

    同时,元器件的成本与距离有关,距离越长,成本越贵。但是,运营商不可能所有光模块都采用远距离,预计将有超过80%采用两公里,而有10%采用十公里的光模块器件,通过用高价格购买10%远距离的光模块,然后通过谈判来降低量80%两公里光模块价格的方式,从而达到降低建设成本的需求。

    转载于:https://blog.51cto.com/14284462/2376641

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  • 随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代,它的到来在不知不觉中改变着人们的...IDC(互联网数据中心)研究表明,40%的组织认为大数据...

    随着移动网络、云计算、物联网等新兴技术迅猛发展,全球数据呈爆炸式增长,标志着我们迎来又一伟大时代——大数据时代,它的到来在不知不觉中改变着人们的生活方式和思维方式,而它对企业产生的影响也更为深远。过去技术水平和财力是衡量一家企业竞争力的主要标准,而现在企业对“大数据”的应用程度也成为提升企业的竞争力的主要手段。

    (一)大数据的概念

    IDC(互联网数据中心)研究表明,有40%的组织认为大数据就是指大量的数据。其实大数据不仅是数据海洋,它还代指了实时的数据和流数据及其他数据,它和人们的生活息息相关。比如,我们每天逛淘宝、京东、易购,通过对海量产品信息的抓取与对比,将价格排序,这就是大数据的应用。大数据就在我们身边,我们每天都在使用和大数据相关的工具。在商业方面它的应用更为广泛,比如,京东、淘宝商城会根据用户登录浏览、关注和交易所产生的数据信息来分析用户喜好、购买力等详细信息,以此推送那些符合用户心意的商品信息。这就是大数据的应用。

    麦肯锡咨询公司公布了一份详细分析大数据领域的关键技术和应用的报告,并在报告中对“大数据时代”作了定义:“数据已近渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。”维基百科对大数据的定义是:“无法在一定时间里用常规的软件工具对内容进行抓取、管理和处理的数据集合”。简单说,“大数据”就是超越了传统IT技术和数据库软件处理能力的海量数据。

    (二)大数据的特征

    虽然大数据的概念至今还未统一,但其四大特征均已基本认同。大数据的四大特征也称为4V特性。

    1.规模性(Volume)

    这是指搜集和分析的数据量不断扩大,大量的数据由不同的源头持续产生,最后汇聚在一起形成海量的数据。如今,数据的量级越来越高,已从GB、TB、PB发展至EB,甚至是ZB。

    2.多样性(Variety)

    这是指大数据来源于多种数据源。数据的结构、类型多,数据不仅有结构化数据,还有半结构化数据和非结构化数据;数据的类型也不仅包括网页、文本、图片,也包含视频、点击流和地理位置等。

    3.高速性(Velocity)

    这是指数据的流动性非常快,该特性可能导致数据的价值急速降低甚至消失,所以数据具有特别强的时效性。数据的生成也十分快速,维克托在《大数据时代》中提到,数据增长速度是时间经济增长速度的5倍。

    4.价值性(Value)

    这是指大数据中含有大量可挖掘的价值。虽然大数据蕴含的价值大,但其价值密度低,也就是说,大数据蕴含着巨大价值,但并非所有数据都是有大数据时代企业管理面临的挑战。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈: 658558542  突破技术瓶颈,提升思维能力 。

    在大数据时代,企业管理人员需要充分挖掘大数据中所蕴含的价值,将其转化成企业管理的有效资源,由此制定更准确的决策,为企业发展带来持续不断的竞争力。但是大数据作为一项新技术,与其相关的诸多方面还不够成熟。现阶段,人们都隐约的知道大数据价值性很高,但具体到如何充分挖掘出大数据中所蕴含的价值、如何高效利用这些价值、如何保证信息安全,尚未有明确的做法,企业也由此陷入困境。

    (一)企业在数据处理方面的问题

    现阶段,多数企业仅能够处理结构化数据,而结构化数据在数据总量中只占数据总量的15%,企业对85%以上的半结构化数据和非结构化数据的处理技术尚且不够成熟,提高数据处理分析技术对企业来说是一个挑战。而且企业的数据信息大多存储在多个业务数据库中,各个业务模块之间的数据很难做到共享和关联,如何实现跨业务平台进行数据信息的关联和整合是企业现面临的另一大挑战。此外,商业智能是大数据时代的核心技术,然而商业智能并未普及,只在与IT关联比较密切的行业(金融、电信、网络、电子商务等)中有所应用。学会应用商业智能对很多企业来说是一个不小的挑战。另外,在大数据时代,企业面对海量的数据,数据的安全防护工作变得异常困难,这些数据中不仅有企业的商业机密还包含很多个人隐私,如果安全防护工作没做好,极容易被一些心怀不轨的“黑客”所利用,损坏企业利益,企业在处理信息安全问题是当前的又一大挑战。

    (二)企业传统管理观念根深蒂固

    目前,我国只有少部分企业重视大数据在决策方面的应用,多数企业管理人员还未真正认识到大数据的价值,一些企业管理者认为,大数据不过是简单的数据归纳和整理,其运用不能给企业带来直接的效益。归根结底还是传统管理观念根深蒂固导致一些企业难以接受大数据在企业管理决策方面的应用。殊不知,在这个大数据时代,一个企业数据占有量越多、数据整合越有效,企业的经营和发展就越占有优势。

    还有一些企业虽然在作数据的整理和分析,但是其管理者还是遵循着传统的管理模式,过于追求事情的因果关系。而在大数据时代,我们追求的并不是因果关系而是相关关系。在海量的数据中,只要挖掘出与提高企业利润相关性比较大的因素,就可在一定程度上为企业决策管理提供战略支持。这就要求企业的管理者要有敏锐的洞察力,这对管理决策者的思维方式提出了一种新的挑战。

    (三)大数据对企业管理决策的影响

    1.企业管理决策环境变得更为复杂

    在大数据时代下,企业决策信息的采集与分析、决策方案的制定与选择均会受到错综复杂的环境因素影响,此外,与企业决策相关的信息价值甄别难度大,这在一定程度上令决策者在进行决策管理的时候变得更加困难。

    2.企业决策速度不及市场变化快

    企业决策一般要经过搜集资料、调查研究、分析判断、方案评比与评估等十分复杂的程序,这期间会历经一段时间。并且,随着大数据在企业普及率的上升,会在一定程度上导致市场变化速度加快,这就对企业在决策速度上提出更高的要求,要求企业制定出更科学的决策模式。

    3.企业面临决策主体多元化问题

    在大数据时代下,要求企业具有更人性化的产品和服务,因此一个企业利用的数据源需要更多的来源,需要更多的人参与到决策中来。但同时,企业被要求构建级层决策管理系统,以提高决策管理的科学化程度。

    (四)大数据人才匮乏

    现阶段,我国极度缺乏大数据方面的高素质人才。大数据人才的培养主要由学校和社会承担。

    1.学校的大数据人才培养问题

    高校对大数据人才的培养发展缓慢。例如,贵阳市是大数据中心之一,但贵州省唯一一所“211工程”大学——贵州大学的大数据学院在2014才成立,可见该省培养的与大数据相关的人才数量不会有多少。

    2.社会的大数据人才培养问题

    社会大多注重培养实践应用型人才,培养出的人才在理论能力方面相对匮乏。在大数据时代,需要具有综合能力的人才,因为对数据的处理和分析已超出了信息化的范畴、超出了市场营销的范畴,也超出了运营管理的范畴。传统单方面能力突出的人才难以利用大数据做出高效的决策,如今的企业需要综合素质高的管理人才,这对企业来说无疑又是一种挑战。

    大数据时代企业管理对策

    一项来自《经济学家》杂志的调查报告显示,近年来大数据成为企业经营管理的热门话题。企业如何利用大数据成为提升竞争力的关键。研究表明,财务和运营状况好的企业大多为数据驱动的企业,从某种程度上讲,利用大数据来提升竞争力是未来所有企业都要面临的问题。大数据的作用将不再是目前数据的产生、存储、管理、分析、利用那么简单,它将在一种新的处理模式下做出决策并洞察未来发展趋势。大数据对企业管理问题的影响不容小觑,这不仅是企业管理的技术问题,还是一种管理决策的方式。面对诸多挑战,企业必须意识到大数据对企业管理的重要性,顺应时代做出改变。

    (一)转变管理理念

    随着数据的快速增长和信息的广泛传播,企业管理越来越依赖数据的支持,封闭管理思维越来越行不通,因为它已无法应对外部变化的环境。为了可更好地利用大数据这一宝贵资源,企业需要进行理念上的变革。

    1.对数据分析有清楚的认知

    应注意收集到的大量数据具有不准确性。原来小数据的“精确”处理数据方法力求所使用数据的准确性,而如今大数据的运用则可适度忽略细微的偏差,可视由个别混杂性数据对最终处理结果产生的细微差错不会影响其理论发展规律。

    2.寻求大数据变量之间的关联性

    相比于小数据环境下的数据处理是追求解决两变量的因果关系,大数据背景下其数据利用的目标是寻求变量之间的关联性。在大数据时代,企业搜索、汇集、整理、处理大量数据,对其深入分析挖掘,预测未来相关市场行情、发展中各因素所占竞争比重大小等,进而获得更有效的管理制度。

    3.转变传统的决策方式

    在传统的管理模式中,企业中的商业精英和管理者一直被视为作决策的人员,但在大数据背景下,一线员工逐步上升为企业的决策主体,公众的反映状况成为企业进行实时决策的重要依据。一线员工对企业管理决策有真实的感受,由公众反映出的数据更时效、更真实,由此看来,转变传统的决策方式具有一定的正确性。同时,企业对大数据的运用要求实时了解市场发展动向,要对一线员工的评价作出理性分析,合理预测企业发展动向,以便更好地进行企业创新。

    (二)丰富数据平台

    传统的企业管理模式的驱动因素大多是问题驱动,而在云计算、数据挖掘等技术的提高前提下,基于大数据下的企业管理更多的是利用数据驱动来解决创新问题,可见大数据可作为企业管理创新的关键要素。大数据对企业的重要性,决定了数据平台在企业中的地位。

    数据平台可实现企业与外界环境的实时沟通。在大数据时代,在传统企业搭建的数据平台基础上,可建立微博和微信等非结构化的数据平台,企业可通过推送相关文章、调查问卷及相应活动间接获取数据,不仅可丰富“数据源”,还可随时监测有效数据的变化,做出实时的活动推荐,相比于传统固定的管理模式,依此制定的企业管理模式更柔性化。

    (三)对大数据的应用给予政策鼓励

    数据处理技术一直被视为影响大数据被广泛利用的重要因素,若没有既稳定又安全的数据处理技术,将不能挖掘出它蕴含的巨大商业价值。因此,应重视发展分析和处理数据的相关技术,政府应主动给予相关技术鼓励政策,重视高校、企业、研究部门的高新数据处理技术的研发,通过加大注入资金量、鼓励相关高校学术比赛及提高该领域奖项知名度等措施,进而促进有关数据分析和处理的技术发展。

    企业管理引起的数据隐私保护问题越发重要。Verizon发布的《2015数据泄露调查报告》显示,500强企业中超半数曾遭受过“黑客”攻击,SONY(索尼公司)、APPLE(苹果公司)、JPMORGANCHASE(摩根大通银行)等都曾上榜。对此问题,企业应建造更完善的大数据系统、实时监测信息安全、优化决策程序。国家政府也应完善相关法律政策,加大惩罚力度,让不法分子无机可乘。

    在大数据时代,人才短缺问题逐渐凸显。McAfeeA等在学术研究中指出,人才是影响企业管理决策的重要因素。对此,企业可通过内部培训,选拔优质人才进行继续教育;政府部门应鼓励高校重点培养这方面的人才;高校也应改变传统的教育模式,在课程体系上注重创新、注重实践环节,以提供充足的人才资源。

    结论

    大数据在给企业带来巨大发展机遇的同时,也给企业在数据处理、管理观念、决策模式和人才等方面带来挑战。企业应树立正确的管理观念、丰富数据平台,对大数据的应用给予政策鼓励。大数据为企业管理人员提供了一种新的决策模式,它的运用关乎企业的生存和发展。不过,目前大数据的运用还不完善,企业应抓住这一发展机遇,深入挖掘大数据蕴含的大量有价值的信息,以此提升竞争力。

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    千次阅读 2008-10-12 06:20:00
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  • 时空大数据面临挑战与机遇

    万次阅读 2018-10-08 10:45:13
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  • 如何面临数字化转型的挑战

    千次阅读 2018-02-09 00:00:00
    根据IDC的报告,目前全球80亿的联网设备,到2031年会达到2000亿甚至更多,这个数字将会是全球总人口的25倍。...如果企业不直面数字化转型的挑战,就只能被淘汰。数字化时代,IT就是业务。现在,每一个企业都在关注

空空如也

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对于新企业面临的挑战有