在當今以數據為驅動的數字經濟中，大數據使我們有可能幫助獲取見解并發現模式，從而為改善客戶服務和應對網絡威脅提供決策依據。大數據分析使企業能夠從大量數據中快速分析和提取有意義的信息。因此，企業為其大數據分析基礎設施選擇正確的軟件、硬件和安全解決方案是很重要的。

大數據通常分為結構化、非結構化和半結構化。在這些數據中，結構化數據是最容易處理的，而非結構化數據需要大量的工作才能適合處理。此外，大數據分析還面臨著數據收集、存儲、分析、可視化、查詢、隱私等諸多挑戰。

要清理數據并使其適合進一步處理，需要使用幾種技術。據弗雷斯特研究公司(ForresterResearch)稱，目前存在一個由22種技術和工具組成的生態系統，它們共同為企業提供大數據分析的真正好處。除了這一技術生態圈，Hadoop、MongoDB、Couchbase、KAFKA、AmazonEMR、ApacheHive、ApachePig、ApacheSpark、Yarn、MapReduce等都是比較常用的大數據解決方案。

使用智能數據管理解決方案

為了構建數據驅動的智能企業，企業必須使用智能數據管理解決方案——其中包括硬件、軟件和支持服務的平衡組合。他們必須使用能夠根據不斷增加的數據量進行伸縮的硬件。如今，專門構建的硬件(尤其是用于大數據分析的硬件)很容易獲得，由于其對原始數據和分析數據的巨大存儲能力，它們支持高性能。

虛擬基礎設施必須足夠健壯，以支持廣泛的應用程序。因此，企業必須考慮能夠支持在混合和多云環境中管理數據的軟件解決方案。大數據分析既有專有的解決方案，也有開源的解決方案。

解決安全問題

由于大數據容易受到網絡威脅，企業必須充分解決數據安全問題。他們必須部署能夠保護數據免受可能暴露的解決方案。也就是說，確保具有不同平臺和環境的復雜基礎設施的安全性可能是一項艱巨的任務。因此，企業必須尋找能夠使用相同的策略和事件管理保護所有接觸點的解決方案。此外，還有一些基于云的安全解決方案可以幫助企業實現自適應的安全策略，以實現長期保護。

培訓團隊成員

最后，考慮到大數據分析專業人才的短缺，企業培養和留住有技能的團隊成員至關重要。這將有助于企業提高生產率，獲得競爭優勢。