支持 - 即使有经验的IT专业人员有时也会发现难以部署、维护和使用复杂的大数据应用程序。不要忘记考虑各供应商提供的支持的质量和成本。
生态系统 - 大多数组织需要多种不同的应用程序来满足他们所有的大数据需求。这意味着要寻找一个大数据平台,与其他许多流行工具以及与其他提供商有强大合作关系的供应商进行整合。
自助服务能力 - 2017年毕马威公司针对组织的CIO调查发现,60%的CIO持续报告指出数据分析人才短缺,而大数据和分析是最需要的技能组合。由于没有足够的数据科学家去解决,组织正在寻找其他商业专业人士可以独立使用的工具。调研机构Gartner公司最近的博客文章指出,通常在一个组织中,大约32%的员工正在使用商业智能和分析。
总体拥有成本 - 大数据应用的前期成本只是其中的一小部分。组织需要确保他们考虑相关硬件成本,正在采用的许可或订购费用、员工时间、支持成本,以及与本地部署应用程序的物理空间相关的任何费用。不要忘记要考虑到云计算成本随着时间的推移普遍下降的事实。
预计价值的时间 - 另一个重要的财务考虑因素是企业能够以多快的速度启动并运行特定的解决方案。大多数公司都希望在几天或几周内,而不是几个月或几年内从他们的大数据项目中受益。
人工智能和机器学习 - 最后,考虑各种大数据应用供应商的创新。人工智能和机器学习的研究正在以惊人的速度发展,并成为大数据分析的主流部分。据Forrester公司预测,“企业在2017年对于人工智能的投资增加了三倍,因为企业需要将客户数据转换为个性化体验。”如果企业选择的供应商在这项研究没有处于行业前沿,那么可能会发现自己落后于竞争对手。
选择大数据应用程序的提示
很明显,选择正确的大数据应用程序是一个复杂的过程,这涉及诸多因素。已成功部署大数据软件的专家和组织提供以下建议:
理解自己的目标–企业在选择大数据应用程序时,需要知道自己想完成什么是至关重要的。如果不确定为什么要投资某项技术,那么其项目不太可能成功。
从小规模开始-如果企业可以通过小规模的大数据分析项目取得成功,那么企业对使用该工具将会产生更多的兴趣。
采取整体方法-尽管小规模项目可以帮助企业获得技术方面的经验和专业知识,但选择最终可用于整个业务的应用程序非常重要。Gartner公司建议:“为了支持无处不在的数据和分析世界,IT专业人员需要创建一个新的端到端体系结构,为敏捷、规模和实验而构建。如今,技术学科正在融合,数据和分析的方法正在变得更加整体化,涵盖整个业务。”
协同工作–Gartner公司的这篇博客文章还指出:“建议数据和分析领导者积极主动地在他们的组织中传播分析,以便从启用数据驱动业务操作中获得最大的收益。”许多组织正试图构建数据驱动文化,这需要业务和IT领导者之间的大量合作。
病毒式传播–前面提到的自助服务功能还可以帮助创建数据驱动的文化。Gartner公司建议:“让分析在企业内部和外部真正发挥作用。通过培养实用的自助服务方法,并通过在交互和流程中的数据摄入点上嵌入分析功能,使更多的业务用户能够执行分析。”
