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大數(shù)據(jù)，即用于數(shù)據(jù)分析幫助商業(yè)等方面決策的大數(shù)據(jù)集，已經(jīng)發(fā)展成熟，然而它的發(fā)展速度卻絲毫沒有減慢的跡象。雖然大數(shù)據(jù)能夠讓你在問題變得不可收拾之前，幫助你發(fā)現(xiàn)痛點(diǎn)、解決問題并增進(jìn)對客戶的了解，但是與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)本身也帶來了一些問題和挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)為企業(yè)和機(jī)構(gòu)在商業(yè)分析，市場營銷，商業(yè)決策等方面提供了優(yōu)質(zhì)信息，幫助企業(yè)搶在客戶之前，發(fā)現(xiàn)問題和痛點(diǎn)，及時(shí)改正。但是，隨著從客戶，生產(chǎn)銷售流程和員工反饋等方面收集的數(shù)據(jù)越來越多，很多企業(yè)面臨著一個(gè)問題，那就是如何更快更方便地檢索和分析他們收集來的數(shù)據(jù)。

那么，企業(yè)怎么才能解決這個(gè)問題呢? 答案就是“大數(shù)據(jù)架構(gòu)”。“大數(shù)據(jù)架構(gòu)”可以展示企業(yè)在數(shù)據(jù)存儲，快速數(shù)據(jù)分析和流式數(shù)據(jù)上的根本變化，使企業(yè)能夠更容易，更快速，更簡單地檢索可操作的信息，并提高客戶數(shù)據(jù)價(jià)值。

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數(shù)據(jù)如何構(gòu)成挑戰(zhàn)?

在了解大數(shù)據(jù)架構(gòu)，找出人們在看待、存儲、處理和分析數(shù)據(jù)的方式變化之前，我們必須先了解大數(shù)據(jù)增長所帶來的最常見的問題和挑戰(zhàn)。

到目前為止，大數(shù)據(jù)解決和部署方案幾乎都是專門用于解決非常具體化的問題，滿足個(gè)性化需求。它們有效地存在于各自的“孤島”(silo)中，且互不相容。這種大數(shù)據(jù)部署案例有很多，其中用于分析客戶信息、地理位置數(shù)據(jù)和智能計(jì)量傳感器數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)就是一個(gè)例子。

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整合獨(dú)立數(shù)據(jù)部署，發(fā)掘***商業(yè)決策

大數(shù)據(jù)在持續(xù)不斷增長，但是這些大數(shù)據(jù)部署的擴(kuò)展性卻非常有限。如果企業(yè)繼續(xù)使用這些“孤島”解決方案，他們將不得不繼續(xù)購買更多的工具，軟件，硬件和云存儲空間，來為這么多個(gè)性化部署提供大量的儲存空間。

包含大數(shù)據(jù)架構(gòu)概念的大數(shù)據(jù)“整合”，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)解決方案中***先考慮的方法。大數(shù)據(jù)集成并不是處理具體的、個(gè)性化的問題，而是幫助我們更加全面和可靠地了解客戶需求，掌握客戶與品牌互動的整個(gè)過程，并評估客戶與公司合作時(shí)的整體體驗(yàn)。

如果沒有大數(shù)據(jù)架構(gòu)帶來的改變，大量寶貴的時(shí)間就會在各個(gè)環(huán)節(jié)中白白流失，如數(shù)據(jù)攝取，整合，安全措施，存儲等。而有了大數(shù)據(jù)架構(gòu)，這些環(huán)節(jié)都可以省去，因?yàn)槟臄?shù)據(jù)分析解決方案不再由這么多隨機(jī)的個(gè)性化工具和部署組成。

世界各地的精明企業(yè)家都已經(jīng)開始整合各自的大數(shù)據(jù)源。這種大數(shù)據(jù)整合可以讓他們更好地關(guān)注最重要的問題，這些痛點(diǎn)如果不及時(shí)解決，很可能會影響公司的產(chǎn)品或服務(wù)銷售，損害其客戶體驗(yàn)。大數(shù)據(jù)整合將大數(shù)據(jù)源、自動化數(shù)據(jù)攝取和安全數(shù)據(jù)更加高效地聯(lián)接起來，公司數(shù)據(jù)分析將步入一個(gè)新的更為高效的階段，公司的大數(shù)據(jù)模型也將面向未來，升級換代。

作者簡介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等網(wǎng)站視為全球資料科學(xué)、大數(shù)據(jù)、預(yù)測分析和商業(yè)智慧等領(lǐng)域***影響力的專家之一，文章曾被《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》，“Datafloq”，“Data Science Central”等多個(gè)專業(yè)媒體收錄。