大數據的未來掌控于數據集成

大數據，即用于數據分析幫助商業等方面決策的大數據集，已經發展成熟，然而它的發展速度卻絲毫沒有減慢的跡象。雖然大數據能夠讓你在問題變得不可收拾之前，幫助你發現痛點、解決問題并增進對客戶的了解，但是與此同時，大數據本身也帶來了一些問題和挑戰。

大數據為企業和機構在商業分析，市場營銷，商業決策等方面提供了優質信息，幫助企業搶在客戶之前，發現問題和痛點，及時改正。但是，隨著從客戶，生產銷售流程和員工反饋等方面收集的數據越來越多，很多企業面臨著一個問題，那就是如何更快更方便地檢索和分析他們收集來的數據。

那么，企業怎么才能解決這個問題呢? 答案就是“大數據架構”?！按?a href='/map/shujujiagou/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數據架構”可以展示企業在數據存儲，快速數據分析和流式數據上的根本變化，使企業能夠更容易，更快速，更簡單地檢索可操作的信息，并提高客戶數據價值?！?

數據如何構成挑戰?

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

到目前為止，大數據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。這種大數據部署案例有很多，其中用于分析客戶信息、地理位置數據和智能計量傳感器數據的網絡點擊流數據就是一個例子。

整合獨立數據部署，發掘最優商業決策

大數據在持續不斷增長，但是這些大數據部署的擴展性卻非常有限。如果企業繼續使用這些“孤島”解決方案，他們將不得不繼續購買更多的工具，軟件，硬件和云存儲空間，來為這么多個性化部署提供大量的儲存空間。

包含大數據架構概念的大數據“整合”，已經成為大數據解決方案中最優先考慮的方法。大數據集成并不是處理具體的、個性化的問題，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過程，并評估客戶與公司合作時的整體體驗。

如果沒有大數據架構帶來的改變，大量寶貴的時間就會在各個環節中白白流失，如數據攝取，整合，安全措施，存儲等。而有了大數據架構，這些環節都可以省去，因為您的數據分析解決方案不再由這么多隨機的個性化工具和部署組成。

世界各地的精明企業家都已經開始整合各自的大數據源。這種大數據整合可以讓他們更好地關注最重要的問題，這些痛點如果不及時解決，很可能會影響公司的產品或服務銷售，損害其客戶體驗。大數據整合將大數據源、自動化數據攝取和安全數據更加高效地聯接起來，公司數據分析將步入一個新的更為高效的階段，公司的大數據模型也將面向未來，升級換代。