企業(yè)如何應對大數據的挑戰將是其成功的關(guān)鍵。2015年，惠普認為應該重點(diǎn)關(guān)注以下五個(gè)方面。
大數據分析的民主化
在過(guò)去的一年里，基于云的數據分析服務(wù)出現了令人難以置信的增長(cháng)，而云的高性?xún)r(jià)比屬性只會(huì )加速這一趨勢。甚至那些曾經(jīng)以為自己不可能使用先進(jìn)數據分析的企業(yè)，現在可以開(kāi)始快速而低成本地管理和分析結構化和非結構化數據。本質(zhì)上，云將為企業(yè)提供更多的選擇來(lái)實(shí)現想要的大數據效益與價(jià)格平衡點(diǎn)，以及為那些希望嘗試大數據（尤其是非結構化數據 ）的公司降低門(mén)檻。
非結構化數據的增長(cháng)
非結構化數據量——包括人類(lèi)信息，如社交媒體、視頻、音頻和圖片、機器傳感器數據、物聯(lián)網(wǎng)（IOT ）數據，以及各種格式的業(yè)務(wù)數據——將以令人難以置信的速度繼續增長(cháng)。根據Gartner，物聯(lián)網(wǎng)（不包括個(gè)人電腦、平板電腦和智能手機 ）到2020將增長(cháng)到260億聯(lián)網(wǎng)設備。企業(yè)越來(lái)越多地尋求幾乎可以連接結構化和非結構化數據源并通過(guò)社交媒體和視頻分析生成連接智能的解決方案。這將為大多數企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始依賴(lài)的結構化數據提供更寬廣的背景信息。
預測分析成為準則
隨著(zhù)業(yè)務(wù)流程必須在深入了解后采取行動(dòng)，重新設計大數據將是至關(guān)重要的。如果你不能預測并積極回應，確定客戶(hù)每一天每一分鐘在做什么是沒(méi)有價(jià)值的。等你提取、轉換和加載某些數據倉庫或Hadoop集群中的數據時(shí)已經(jīng)晚了。企業(yè)將重新設計其大數據環(huán)境，使來(lái)自企業(yè)內部和外部的信息流能夠被訪(fǎng)問(wèn)、分析和實(shí)時(shí)共享。這對于增加收入、提高知識型工作者的生產(chǎn)力，以及降低成本來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。
大數據將改變IT運營(yíng)
獲得大數據的公司將大數據的原則和做法首先應用于其內部IT運營(yíng)，遠遠早于用于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)方面。大數據將成為個(gè)體企業(yè)競爭和成長(cháng)的基礎，利用大數據好處的最符合邏輯的地方將是IT機器數據本身的分析——確定如何減少浪費以及最大限度地提高整個(gè)IT環(huán)境的生產(chǎn)力。大數據分析也在確定不斷發(fā)展演變的IT安全威脅方面發(fā)揮作用。它也將跨越IT運營(yíng)領(lǐng)域來(lái)提供連接智能，生成推動(dòng)創(chuàng )新和關(guān)鍵業(yè)務(wù)優(yōu)勢的見(jiàn)解。這一過(guò)程將重振傳統的服務(wù)臺，轉向大數據服務(wù)臺會(huì )為企業(yè)帶來(lái)隨地提供服務(wù)的能力。
大數據面向大眾
如今的大學(xué)似乎無(wú)法迅速地為首席信息官培養數據科學(xué)家。許多業(yè)內人士認為數據科學(xué)家——擁有工程和業(yè)務(wù)技能，以及統計知識的科學(xué)家——是分析公司生成的大數據并獲得價(jià)值的關(guān)鍵。但目前缺乏所謂的大數據人才不應該阻礙企業(yè)開(kāi)展大數據計劃。關(guān)鍵在于使如今的業(yè)務(wù)分析師能夠利用他們已經(jīng)知道的工具。事實(shí)上，數據科學(xué)家的想法很可能在一兩年內消失，而精通數據的商務(wù)人士將有可能成為新寵。不過(guò)需要注意的是，如果公司將大數據分配給現有的BI團隊，他們幾乎肯定會(huì )失敗。導致BI獲得成功的高科技、思維和辦法幾乎保證了大數據的失敗，因為大數據需要一種全新的方式。
此外，在云中分析數據的可用性為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)了一個(gè)巨大的機會(huì )，大數據開(kāi)發(fā)社區將不斷涌現。基于云的大數據服務(wù)代表著(zhù)管理、訪(fǎng)問(wèn)和分析各種數據（包括開(kāi)發(fā)者現在可以使用像亞馬遜云服務(wù)或開(kāi)源系統一樣的非結構化信息 ）的十年左右、意義重大的知識產(chǎn)權。開(kāi)發(fā)者才剛剛開(kāi)始利用大數據（尤其是非結構化數據 ）的價(jià)值，而在未來(lái)的幾年內，這種趨勢只會(huì )加劇。
