如今的企业必须向顾客提供始终如一的高价值体验，否则会失去顾客。他们正在求助于大数据技术。通过大数据分析，组织可以更好地了解他们的客户，了解他们的习惯，并预测他们的需求，以提供更好的客户体验。

但是，大数据转换的路径并不简单。传统数据库管理和数据仓库设备变得过于昂贵，难以维护和规模化。此外，他们无法应对当今面临的挑战，其中包括非结构化数据，物联网(IoT)，流数据，以及数字转型相结合的其他技术。

大数据转换的答案是云计算。参与大数据决策的IT专业人士中有64%的人表示已将技术堆栈转移到云端，或正在扩大其实施。根据调研机构Forrester公司的研究，另外23%的企业计划在未来12个月内转向云端。

利用云计算的好处是显著的。调查对象最常引用的优势是IT成本较低;竞争优势;开拓新见解的能力;建立新客户应用程序的能力;易于整合;有限的安全风险;并减少时间。

大数据在云端的挑战

虽然云计算的好处是巨大的，但转移大数据可能会带来一些挑战：具体来说：

•数据集成：66%的IT专业人士表示，数据集成在公共云中变得更为复杂。

•安全性：61%表示关注数据访问和存储。

•传统设施：64%的人表示从传统基础设施/系统过渡过于复杂。

•技能：67%的人表示担心大数据所需技能和建设基础设施的技能。

克服云计算挑战的4个步骤

组织如何克服这些挑战并将其转化为机会?以下是利用云计算进行大数据转换的四个关键步骤：

(1)数据集成

如果组织具有多样化且复杂的数据生态系统，那么并非所有的云或大数据技术都可以无缝地集成数据。选择需要复杂数据转换的目标技术可能并不理想。在选择任何技术之前完成数据管道分析。这样可以降低创建不连贯数据和不兼容系统的风险。

(2)安全性

如果组织的数据是机密和专有的，或者需要解决严格的安全和合规性要求，则可能会对数据放在云端有所担心。在这种情况下，具有高度自定义网络和加密功能的单租户的私有云解决方案可以为组织提供所需的大数据功能，以及专用环境的安全性。另外，请记住，公共云并不意味着“不安全”。AWS和微软Azure等领先供应商提供云原生安全认证解决方案，并提供包括磁盘级加密和严格的授权，以及认证技术的选项。云计算中的数据安全性正在快速成熟。许多具有严格的安全和合规要求的组织已经成功地利用公共云上的大数据技术。

(3)原有传统系统

从原来的传统基础架构的转型总是涉及到数据迁移，通常会涉及这三个路径的其中一个：

·提升和转移：将现有工作负载转移到云基础设施即服务，只是利用云计算，存储和网络功能，无需复杂的应用程序重写，同时提供可扩展基础架构的优势。

·随着时间的推移，停用原有系统的数据：将现有数据保留在旧系统上，并将新数据直接发送到基于云计算的新平台，无需数据迁移。新功能和功能被设计为云就绪。

·复杂的数据转换：这涉及数据驱动应用程序的现代化，最适用于应用程序接近生命周期。其示例包括从大型机，AS / 400和较旧的关系数据库管理系统转移到新的数据库，如Hive，Hadoop和HBase。

(4)技能

大数据实现取决于不同的技能，包括开发人员，管理人员，云计算和大型数据架构师。市场对这些专家供不应求，所以组织经常要求内部人员或合同人员超越其核心能力进行工作，这会减慢实现的速度。选择以交钥匙为基础提供这些功能的供应商是更为经济的。确保它在专用环境和公其云上大规模管理多个复杂的大数据环境。

结论

大数据的应用已经成为许多行业的巨大差异。成功开展业务的公司已经在行业中脱颖而出，这些公司不能面对落后的风险。云计算提供了最快，最安全，最具前途的大数据转换途径。 不要担心数据集成，安全性，传统系统或技能阻止组织进行正确的移动。这些都比人们想象的要容易得多。

本文转自d1net（原创）