Gartner表示,在这些全球新增的大数据工作需求中,只有三分之一的能够得到满足,部分人才还有可能被配置到技能不对口的工作上。
对大数据来讲最主要的是在模型中做计算的约束是非常大的。我们看BSP模型,为什么在过去用到高性能计算上,今天在大数据不能用。
在昆泰国际公司,CIO Richard Thomas和他的团队已经成为IT商业运作的老手。昆泰公司帮助其客户(生物制药企业)让药物从研发到市场推广的过程更具效率、更加便捷且成本更低。
为电信内部EDC和业务支撑系统提供数据分析和商业智能业务,实现传统数据分析与商业智能应用的云化。
大数据分析可以提供有效的信息,使数据科学家处于权力的位置。而高管为了维护自己的权力,必须予以抵制。可以说,很多企业不是为了保证数据的准确性,而是为了确保掌权人的权力。
如果你的数据仓库每个月都进行更新,那么批量ETL流程可以满足你的需求。但现在适时分析无处不在,批量化的方式对目前和未来的数据集成和传输需求就无法满足了。
从大数据管理方面来看,我们现在处于一个全新的门槛。任何IT行业的资深人士都知道,想要把所有数据都汇集到同一个地方,这对系统要求非常高。
大数据最大的优点是针对传统手段捕捉到的数据之外的非结构化数据。这意味着不能保证输入的数据是完整的,清洗过的和没有任何的错误。
从企业和CIO们开始尝试数据挖掘以来,数据孤岛就一直阻碍着商业智能效能的提高。从大数据的角度看,简直整个宇宙都充斥着数据孤岛,
如今,大数据分析对于市场份额的得失显然起着非同一般的重要作用,在数据分析方面的能力将决定企业市场份额的得失。