迎戰「大資料」：IT部門五大預備策略

大資料被喻為未來關鍵的戰略性業務資產。 這意味著在不久的將來，其他部門的員工也會想知道IT部門對大資料的策略。

該怎麼跟他們解釋?可以肯定的是，處理大量資料對於大多數IT部門來說並不是新鮮事，但是分析家表示，大資料不同于資料倉儲、資料採礦和商業智慧分析。

資料正以前所未有的速度和可變性累積起來，並且與過去的資料不同，大多數資料都是非結構化資料和原始資料。 博客、社交網路、機器感應器和地理位置工具都在產生大量非結構化資料。

「我們產生了大量資料，並且我們一直在收集資料，但這非常有限，沒有人真正知道如何處理這些資料，」Computer Sciences公司的Paul Gustafson表示。

行業觀察家稱，IT站在了這場資料革命的最前線。

Catalina Marketing公司管理著2.5PB客戶忠誠度資料庫，包括來自最大零售連鎖店收集的超過1.9億家美國雜貨店的資料。 這些資料用來針對那些使用雜貨店信用卡的美國消費者定制行銷策略，根據消費者的消費記錄來發放優惠劵。 為了將企業引領到即時可預測情報時代，Catalina Marketing公司首席資訊官Eric Willams和其他行業觀察家表示，技術經理必須發展自己的公司資訊化管理架構和文化，以支援對大資料存儲的高級分析。

Gartner公司的分析師Mark Beyer表示，精明的IT領導人應該開始做好準備以迎戰大資料，而不是坐以待斃。

以下是IT團隊需要做的五件事情為迎接大資料新時代做好準備。

盤點你的資料

幾乎每個企業都要面對源源不斷的非結構化資料，來自社交網路或者來自監視工廠車間的感應器。 但是企業在產生這麼大量的資料，並不意味著存在保存每一個位元組的業務需要。

Constellation Research分析師Neil Raden指出：「在剛開始面對大資料時，人們會感覺需要瞭解所有來自網路日誌或感應器的資料。 」

部分原因可能來自于急切地推廣企業計算領域下一件大事的供應商和顧問，Raden表示：「那些致力於大資料研究的人肯定會大肆推廣。 」

聰明的IT經歷不會試圖處理所有資料，而是會弄清楚哪些資料與企業相關，哪些不相關。

Raden表示，第一步應該是對資料進行盤點，看看哪些資料是內部創建的資料，哪些是外部資料資源，這樣做將説明IT部門更好地瞭解資料情況，並增添對業務的洞察力。

在確定資料範圍的同時，IT應該進行有針對性很強的專案以用來展示結果，而不是大資料項目目，「你不需要花幾百萬美元來啟動一個專案來看看它是否值得投資，」Raden表示。

讓業務需求說話

很多最初的大資料項目目是在IT以外的領域開始的，例如，行銷部門一直利用媒體流來更好地瞭解客戶需求和購買趨勢。

從業務方面來看，特定領域的專家可能會看到大資料賺錢的機會，但IT需要負責資料共用和資料聯合概念----大資料戰略的重要組成部分。

PricewaterhouseCoopers公司主要資訊管理行業分析師Dave Patton表示：「如果大資料戰略沒有與業務目標看齊的話，這很難成功。 」

Catalina Marketing公司在制定大資料戰略時，Williams請來了業務經理以及財務規劃和分析(FPA)團隊來共同商討資訊架構投資的商業方案。

業務視角能夠判斷新專案能否帶來價值，例如根據購物車中的產品來確定採購專案等，而FPA團隊能夠將提高生產力或者增加銷量等說法進行數位量化。

重新評估基礎設施

Gartner公司的Beyer和其他專家認為，大資料戰略將需要對伺服器和存儲架構以及資訊管理架構方面進行重大調整，IT經理需要準備擴大他們的系統以迎接不斷擴大的結構化和非結構化資料存儲。

IT團隊需要找出最好的方法，使系統具有可擴充性，並制定路線圖將所有與大資料戰略相關的不同系統整合在一起。

「現在，大多數企業都有不同的孤島系統，用於不同目的，例如客戶管理、行銷等，」IBM公司大資料產品副總裁Anjul Bhambhri表示，「首席資訊官需要制定一個戰略將這些分散的孤島系統整合起來，建立一個中央系統。 」

熟悉相關技術

大資料領域讓我們認識了一長串新的術語，以及一些首席資訊官們可能永遠沒有聽過的技術。

其中，開源工具吸引著大多數人的注目，像Hadoop、MapReduce和NoSQL這些技術就正在説明Web巨頭(谷歌和Facebook等)處理其大資料存儲。 很多這些技術仍然相當不成熟，並且需要操作人員具備特定技能。 大資料領域相關的其他重要技術包括資料庫內分析、柱狀資料庫和資料庫倉庫設備。

IT管理人員及其工作人員需要瞭解這些新工具以確保他們能夠做出正確的大資料決策。

讓員工做好準備

不管企業是需要Hadoop專家還是資料科學家，大多數IT企業最缺的是必要的技術人才來進行下一步大資料策略。 分析能力也許是最關鍵的，這也是大多數IT人員存在最大差距的地方。

McKinsey公司預計單在美國，到2018年，將需要14萬到19萬統計方法和資料分析技術方面的專家。

此外，McKinsey公司預計在業務或技術領域將需要150萬經過正規預測分析和統計培訓的資料經理。

對於一些公司，尤其是那些在人口較少地區的公司而言，人員將會是大資料策略最具挑戰性的方面。 True Textiles公司首席資訊官Rick Cowan表示：「大資料領域絕對需要不同的心態和不同的技能。 」

「作為中等規模的企業，讓工作人員能夠順應不斷變化的環境是一個挑戰，」Cowan表示，為了滿足這個需求，他已經開始重新培訓程式設計人員和資料庫分析師，以讓他們加強分析能力。

Gartner公司Beyer表示，為了在這個全新的新領域脫穎而出，IT部門負責人也需要對他們自己進行一些調整。 雖然過去最好的技術領袖都是一半的資訊管理員和一半的基礎設施工程師，未來的IT管理人員將是資料科學家和業務流程工程師的結合體。

「首席資訊官一直以來都是根據營業單位特定的指示來管理基礎設施，而不是發現機會，然後推動資訊的創新使用，」他表示，「這是需要發生轉變的地方。 」

(責任編輯：技術)