仅在过去两年中，全球 90% 的数据就已创建，分析师预计，到 2025 年，全球数据将增长 61%，达到 175 ZB。组织开始了解现代数据应用程序的价值，以帮助收集、处理和管理不断增加的数据量。Sapio Research 证实，74% 的企业期望大数据产生有影响力的结果，并预计大数据将推动可靠、有用和有利可图的业务应用。
然而，Sapio Research 还发现，目前只有不到五分之一的企业领导者将其数据堆栈评价为”最佳”，这表明当前的运营战略尚未实现预期结果。大多数组织都相信数据的前景，但由于多种因素，其固有的运营挑战使企业无法充分发挥数据的潜力。让我们来探讨：
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日益复杂的数据管道
随着数字化转型的推进，依赖分布式数据堆栈的新一代应用程序即将投入生产，例如物联网 （IoT）、客户分析、机器学习和欺诈预防。这些应用程序需要一种全新的方法来处理更高的数据量和实时数据管道。
DevOps-数据操作协作
大数据实施已成为各种规模的企业的重中之重，但组织正在经历性能问题，这既令数据分析师和 IT 运营团队都感到沮丧。事实上，当面对复杂的数据管道和支持它们的基础数据堆栈时，DevOps 团队很难应对技术挑战，而数据分析师传统上被排除在战略制定和运营之外DevOps 人员的职能。
不断增长的人才差距
希望利用数据洞察的组织缺乏所需的人力资源和专业知识，而这是公司最好将注意力集中在这一领域。Sapio Research证实，36%的企业认为人才短缺是一个巨大的痛点。数据应用程序可能很复杂，通常需要博士级专业知识来手动管理和故障排除。
组织如何应对大数据实施挑战
现代应用程序，无论是内部部署还是云，都在复杂的数据堆栈上运行。组织需要精心设计、精心调整的数据管道，以确保数据项目提供更高的运营效率和预期的业务成果。因此，对于许多数据驱动型企业而言，能够处理大型且不可预测的源数据流和多种消费模式的可靠数据管道已成为绝对必要的数据管道。
为了推动可靠的性能并克服数据实施挑战，组织应持续监视、管理和改进其数据管道。例如，通过增强现有的监视流程，使用 AI 和机器学习功能提供自动建议和操作。这不仅可以解决复杂数据管道中的瓶颈和错误，而且可显著帮助填补不断增长的人才缺口通过降低数据管道的复杂性并优化现代数据应用程序的整体性能，数据工作流将更高效，大数据项目将实现预期。