如何在数据中心充分利用大数据

大数据呼吁的是业务分析师，而非数据专家…

争论的基本主旨是企业无法很好的理解数据科学，而且不能找到所需的数据专家来帮助他们。而批评者表示：“如果只有靠少数人才能真正利用大数据的话，那么，企业在第一时间作出大数据投资还有意义吗?”

在现实中，认为企业只有依靠数据专家才可以从大数据中获得价值的理念是荒谬的。但作为一个行业，我们必须充分认识到，这些数据专家是唯一知道如何利用这些丰富的信息的。

事实上，今天的企业已经拥有业务分析师，知道如何处置他们的资源，他们了解哪些资源是推动企业业务发展的必要关键因素。然而，可悲的是，因为全行业的炒作，企业的客户总是不必要的认为数据分析专家不足，因此对于企业的分析能力失去信心。

让科学技术为您思考

最终，提供易于使用，同时功能强大的应用程序是大数据和商业智能供应商责任。并将这些应用程序进行内置，以便用户、机器和设备可以在任何时刻保持最好的运作。整个大数据分析行业需要完整的解决方案，消除其复杂性，而不是个别方面需要博士学位的专业人士才 能拼凑出一套可用的解决方案。

该解决方案本身必须是理解数据的关键。这意味着相关应用程序是预载了数据科学家们的智慧，使企业不必雇佣他们。相关的工具能够完成繁重的工作，以便使得任何业务经理可以很容易地和有效地使用它们。

大多数企业的问题可以用一个数据解决方案来处理。我们绝不应忽视这样一个事实，大数据是分析和测量数据流。它是帮助确定业务问题，然后找出数据如何提供帮助的一种方式，进而直观的对其进行解决;因此需要任何企业用户可以在他们需要的时候很容易的发现最相关的信息，采取最佳的行动。

未来的并不像您想象的那么远…

越来越多的企业开始要求新的、易于使用的大数据应用程序，而不再希望有复杂的业务。最近，福特汽车公司的大数据分析领导John Ginder便感慨，仍然需要极少数的关键工具，以帮助大公司进行大数据分析。

他解释说，他的研究小组主要依靠开放源码工具，如Hadoop，用于管理大型数据集，这些工具是强大的，他们需要高度熟练的专业人员进行操作。他梦想的世界里，即使是最不懂技术的业务分析师也可以使用大数据的工具，提出正确的问题，并做出最好的决定。数据专家而非计算机科学家可以在此之前进行审查，寻找关联性。

在现实中，我们可能会更倾向于Ginder先生的想法。致力于创建大数据解决方案，以便使得用户能够做出及时的、智能的，数据驱动的决策，极大地减少复杂的分析应用。

如果大数据能够充分发挥其潜力，其必须像上网一样容易和直观。我们需要强大的可视化工具，可以连续进行分析，然后通过直观的图形的仪表板，显示相关的结论，进而做出决策。毫无疑问，大数据是业务转型变化的关键，但为了充分发挥其效益，我们必须找到合适的解决方案，使得大数据的见解能为为所有人可用。

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