大資料值得信任麼？

關於大資料的 討論已經有很多，它究竟是什麼，它能做什麼，不能做什麼呢?很多人寫文章讚揚大資料將如何改變我們做業務的方式，從預測性分析到發現海量HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/ 13739.html">非結構化資料中隱 藏的情報資訊等。 還有些人則認為應該謹慎對待大資料，他們稱資料是難以操縱的，使用大量資料並不會帶來媒體炒作的變革。


　　在企業領導考慮大資料的成本和應用時，他們需要問自己的問題是，他們真的可以相信大資料嗎?畢竟，很多企業高管此前都看到過「小資料」帶來的失敗經 曆，並且，每當分析師建議不要相信一種直覺時，第一個傾向就是質疑資料的真實性。 有些企業面對大資料能夠遊刃有餘，而其他企業則極其缺乏信心。 這是值得關 注的問題，因為企業從大資料中獲得有價值的洞察將取決於他們是否有信心來對這些洞察付諸行動。


　　其中最顯著的問題是不信任資料，很多高管對於大資料帶來的資訊類型存在信任問題。 很多企業擔心，大資料系統收集海量未分類、未經分析的資料，這些資料沒有得到像傳統資料庫對資料部署的相同級別的保護，例如加密。


　　我們在新聞中也看到過這樣的事情，即企業對錯誤的資料採取行動，然後「深受其害」。 在2013年4月，一家新聞機構的Twitter feed被駭客攻擊，該駭客發出了虛假的tweet，聲稱白宮正受到攻擊。 這則消息導致幾家投資機構開始拋售股票，最終讓這些公司遭遇巨大的財產損失。 這樣的故事給我們敲響了警鐘，資料，即使是大資料，並不一定是準確或者可行的。


　　然而，這並不意味著我們應該忽略大資料的價值。 大資料提供巨大的潛力，能夠解決各種問題，我們不能僅僅因為少數錯誤資料就完全放棄大資料。 根據Forrester諮詢公司的報告發現，61%的IT主管認為，他們需要越來越多地使用商業智慧，這是高優先順序工作。 大多數高管也很希望看到，把交易記錄、結構化和非結構化資料作為一個整體，從中獲得的情報資訊。 然而，如果沒有Hadoop等技術，他們不太可能挖掘出這些情報。 企業也面臨著這樣的壓力，即更快地分析更多的資料，以做出更好的決策。


企業是否應該放棄大資料，或者沒有辦法相信大資料?答案是否定的，我們有辦法相信大資料，但不是所有的大資料解決方案都相同。 Hadoop在極端大規模資料分析中 取得了巨大的進步，但是很多人認為它不適合于企業級應用。 大資料分銷商已經開始創建平臺，來克服Hadoop的缺點，他們主要通過修復安全問題，以及使其 更容易讓企業高管使用。 有些企業甚至已經將大資料轉移到雲資料庫。 這些平臺還提供了必要的附加元件來獲得即時分析，將Hadoop從經濟實惠的大型存放區 系統轉變為真正的分析平臺。


　　更重要的是，這些平臺提供不同程度的資訊管理，來提高企業對這些資料的信心。 這些平臺可以通過資料分析、記錄級存取控制和日誌記錄功能來測試資料的真實性，從長遠來看，企業高管應該選擇這種類型的平臺，才能夠説明企業發展。


　　弄清楚大資料是否能夠有助於你的企業，對如何整合大資料制定一個計畫，然後尋找一個具有你所需要的工具的平臺，建立對大資料的價值的信心。