大年夜数据分析的演变和安排障碍

过于复杂。大年夜数据分析情况和应用法度榜样仍然过于复杂。供给商须要持续简化这些情况的接口、体系构造、功能和对象。如许做会将复杂的大年夜数据分析功能应用于主流用户和开辟人员，个中很多人都是缺乏具备须要专业技能的内部IT人员。

繁琐的开销。对于一些IT专业人员来说，大年夜数据分析治理和治理流程仍然过于孤立，成本昂扬且效力低下。供给商须要构建预先打包的工作流程，赞助大年夜型专业人员团队更有效、快速和精确地治理数据、元数据、分析和办事定义。

颠覆性大年夜数据办法正在成为已建立平台的可行替代筹划。不久之后，新一代的“独角兽”大年夜数据平台供给商将推出融合了物联网、区块链和流计算的下一代办法。以上的┞封些新一代的大年夜数据平台将治理端到端的DevOps管道机械进修、深度进修和人工智能的优化。同时，大年夜数据平台正在为边沿设备设计人工智能微办事。

加强管道的主动化处理。大年夜数据分析应用法度榜样开辟和运营管道仍然过于耗时，并消费人力。供给商须要Ｚ婵其对象的主动化功能，以确保进步用户技恋人员的临盆力，同时确保即使是技能较低的人员也能处理复杂的义务。

自定义应用法度榜样。大年夜数据分析专业办事对于开辟、安排和治理很多自定义应用法度榜样仍然至关重要。这对于跨越混淆云的数据驱动型应用法度榜样，涉及不合的平台和对象，以及纳入难以懂得的复杂数据流程尤其如斯。供给商须要为常用的大年夜数据分析应用法度榜样加强预先打包的应用法度榜样内容，同时为用户供给自助办事的可视化对象，用于指定复杂的营业逻辑，而无需外部赞助。

对于企业IT团队来说，Wikibon团队的重要建议是开端将更多的大年夜数据分析开辟工作迁徙到公共云情况中。这将加快企业应用AWS、微软、谷歌、IBM和其他公共云供给商供给的快速成熟、成本低廉产品的才能。企业应当推敲构建本身的混淆云，以确保在将来几年内将其营业顺利过渡到公共云。

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【义务编辑：未丽燕 TEL：（010）68476606】

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本文标题：大数据分析：正在进行云驱动的转变

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