如今，數(shù)據(jù)成為了一種“新石油”，但是如何挖掘其價(jià)值？在數(shù)據(jù)的生命周期中有很多階段，這就是企業(yè)需要采用一些方法和措施處理從數(shù)據(jù)收集到獲得見(jiàn)解的整個(gè)生命周期的原因。

幾乎每個(gè)經(jīng)歷了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)都在努力地利用收集到的大量數(shù)據(jù)。實(shí)際上，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，85％～95％的數(shù)據(jù)從未得到充分利用，因此會(huì)造成浪費(fèi)。

數(shù)據(jù)的生命周期有許多階段，其中包括數(shù)據(jù)獲取、創(chuàng)建數(shù)據(jù)工程／數(shù)據(jù)集以賦予原始數(shù)據(jù)意義、大容量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以供進(jìn)一步使用和分析、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)以探索數(shù)據(jù)，最后，還可以使用高級(jí)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)安全和完全的合規(guī)性。許多企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是如何更好地組合這樣的系統(tǒng)，同時(shí)保持合理的成本并最大程度地減少部署和運(yùn)營(yíng)的時(shí)間，以及如何以更具意義的方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，以便人們能夠從中獲得見(jiàn)解。

企業(yè)需要的是處理從數(shù)據(jù)采集到分析的整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期的方法，同時(shí)還要保持開(kāi)源的優(yōu)勢(shì)以及利用內(nèi)部部署或混合云計(jì)算的能力。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以處理存儲(chǔ)和交付，但它們不能提供完整的解決方案。許多組織已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)云，無(wú)論是通過(guò)純粹的開(kāi)源產(chǎn)品（如Apache Hadoop）還是商業(yè)產(chǎn)品（如Talend、Informatica、Amazon Redshift、IBM、SAP、Oracle等），但這并不能解決整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期方面的挑戰(zhàn)，通常會(huì)迫使企業(yè)使用許多可能難以集成的附加異構(gòu)產(chǎn)品。

盡管開(kāi)源軟件／系統(tǒng)似乎非常有吸引力，尤其是從成本角度來(lái)看，但“自行開(kāi)發(fā)”實(shí)施功能解決方案的方法通常充滿挑戰(zhàn)，而其“免費(fèi)”并不是真正的“免費(fèi)”。通過(guò)選擇一個(gè)完整的解決方案，可以顯著減少全面運(yùn)營(yíng)的時(shí)間，同時(shí)也降低了持續(xù)運(yùn)營(yíng)和支持的復(fù)雜性。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這種方法可以為企業(yè)部署節(jié)省大量的投資。根據(jù)調(diào)查，復(fù)雜性和集成挑戰(zhàn)會(huì)導(dǎo)致多達(dá)50％～65％的企業(yè)系統(tǒng)達(dá)不到預(yù)期或全部失敗。此外，非優(yōu)化系統(tǒng)的持續(xù)維護(hù)成本會(huì)對(duì)運(yùn)營(yíng)預(yù)算造成重大影響，估計(jì)這些成本可能是完全集成的解決方案成本的2～5倍。

除了增加以及對(duì)多種技術(shù)和可用資源有更多的需求之外，還有一個(gè)問(wèn)題是，導(dǎo)致洞察延遲，并且可能永遠(yuǎn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。而采用基于開(kāi)源的解決方案要有效得多，它已經(jīng)創(chuàng)建了所有必要的集成，以構(gòu)建可以輕松快速地實(shí)施并最終得到有效支持的完整系統(tǒng)。

作為更完整的數(shù)據(jù)生命周期解決方案的一個(gè)例子，Cloudera公司創(chuàng)建了一個(gè)與其Cloudera數(shù)據(jù)平臺(tái)（CDP）的集成方法，不僅包括數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)，還支持機(jī)器學(xué)習(xí)和縮短洞察時(shí)間，同時(shí)還包括一個(gè)配置文件驅(qū)動(dòng)的分層數(shù)據(jù)安全方法。它將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）集成在一個(gè)可擴(kuò)展的框架內(nèi)，并允許根據(jù)需要從不斷擴(kuò)大的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)中集成其他功能。它可以在內(nèi)部部署、混合云或公共云上工作，當(dāng)部署為云計(jì)算實(shí)現(xiàn)時(shí)，它實(shí)際上可以消除與單個(gè)組件部署相關(guān)的延遲，從而可能節(jié)省獲得數(shù)據(jù)洞察的時(shí)間。

在許多企業(yè)中，這一點(diǎn)至關(guān)重要，因?yàn)檫@種延遲可能會(huì)面臨高昂的成本或重大損失。例如，欺詐檢測(cè)延遲幾分鐘或幾小時(shí)可能會(huì)導(dǎo)致巨大損失。根據(jù)美國(guó)銀行家協(xié)會(huì)發(fā)布的2019年存款賬戶欺詐調(diào)查報(bào)告，美國(guó)銀行領(lǐng)域在2018年阻止了針對(duì)存款賬戶高達(dá)223億美元的欺詐攻擊。雖然金融欺詐分析通常被認(rèn)為是此類(lèi)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的主要應(yīng)用，但這只是冰山一角。

對(duì)健康數(shù)據(jù)／趨勢(shì)的延遲分析可能會(huì)造成病毒在未被發(fā)現(xiàn)的情況下傳播，同時(shí)也會(huì)因?yàn)槿狈m當(dāng)?shù)脑\斷和后續(xù)治療措施而帶來(lái)挑戰(zhàn)。隨著醫(yī)療機(jī)構(gòu)越來(lái)越多地使用遠(yuǎn)程醫(yī)療會(huì)話程序，并越來(lái)越依賴遙感器監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)的健康分析，準(zhǔn)確地收集數(shù)據(jù)至關(guān)重要，因?yàn)槿魏斡捎阱e(cuò)誤數(shù)據(jù)而導(dǎo)致的誤診都會(huì)給患者和醫(yī)療系統(tǒng)帶來(lái)重大損失。

研究表明，誤診損失的費(fèi)用占到醫(yī)療總費(fèi)用的30％。美國(guó)2018年在醫(yī)療保健方面的支出約為3．6萬(wàn)億美元，平均每人約支出11，000美元。為了使遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)發(fā)揮更廣泛的作用，就必須擁有更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)生命周期解決方案，從而消除或至少在很大程度上減少誤診及其相關(guān)問(wèn)題。此外，采用在不同組織間共享個(gè)人數(shù)據(jù)的方法，以便更好地評(píng)估趨勢(shì)并提供更精確的分析，這是加強(qiáng)數(shù)據(jù)生命周期管理過(guò)程至關(guān)重要的另一個(gè)原因，它可以保護(hù)機(jī)密性并滿足所有相關(guān)的法規(guī)遵從性問(wèn)題。零售業(yè)、制造業(yè)、制藥業(yè)、運(yùn)輸業(yè)等行業(yè)領(lǐng)域都將從這種數(shù)據(jù)生命周期管理方法中受益。

結(jié)語(yǔ)

當(dāng)人們進(jìn)入一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的世界時(shí)，必須具有一個(gè)更具包容性的數(shù)據(jù)生命周期管理平臺(tái)。在許多企業(yè)中，容易因?yàn)槿狈皶r(shí)的洞察力會(huì)造成重大的財(cái)務(wù)或物理?yè)p失。企業(yè)應(yīng)該采用一種平臺(tái)方法來(lái)管理數(shù)據(jù)生命周期，這種方法不需要廣泛的內(nèi)部集成，也不需要延長(zhǎng)部署周期，無(wú)論是對(duì)于大型跨企業(yè)項(xiàng)目，還是對(duì)于快速啟動(dòng)的單個(gè)或小型團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，采用集成的數(shù)據(jù)生命周期平臺(tái)解決方案至關(guān)重要。

作者：Jack Gold 來(lái)源：企業(yè)網(wǎng)D1Net