企业在部署大数据和云安全智能平台(LSIP)时,有些不到位的方法和管理工具,阻碍了有效数据的管理与使用。
为了充分利用企业收集的数据并从中获取竞争优势,需要在收集、存储、组织、分析和共享领域不断创新,而不仅仅是分析这一块。
随着IT机构对于大数据及商务智能解决方案的需求量日益增大,由“自动化”带来的商务敏捷性也逐渐成为不可或缺的关键性要素,这无疑对供应商提出了新的挑战。
大数据与云计算的确有着千丝万缕的关系,不过从技术层面考虑,不应将二者混为一谈。
企业希望将商业数据移植到公共云中的大型数据库中,但同时往往忽略了一些技术问题。
大数据被喻为未来关键的战略性业务资产。这意味着在不久的将来,其他部门的员工也会想知道IT部门对大数据的策略。
大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理、处理的数据集合。从产业角度,常常把这些数据与采集它们的工具、平台、分析系统一起被称为 “大数据” 。
传统数据仓库的性能已无法应付庞大的信息,但是大数据(Big Data)技术使我们能够访问和使用这些宝贵的、大规模数据集以应对越来越复杂的数据分析和更好的商业决策制定。
如何攻克移动数据管理的难点问题?如何在复杂的数据环境下实现高效的数据安全?如此种种问题,逐渐成为了所有CIO的共同挑战。
云存储也存在着诸多潜在问题。首先,将敏感数据保存在云存储提供商那里,其安全性和可靠性使得很多企业仍然对云存储持怀疑态度。