現如今，企業管理者幾乎每天都不可避免的會看到「大數據」或「雲端服務」這樣的字眼。為了確保在當今的市場上具有競爭力，企業必須做出明智的商業決策，這些決策將產生真正的結果，無論這些結果是幫助增加企業的營收，留住客戶還是提高產品的品質。而大數據分析專案則是實現這些目標的關鍵因素。
IDG公司將大數據定義為「企業從各種來源收集的大量數據信息，包括來自企業應用程式/資料庫的交易數據、社交媒體數據、行動裝置數據，非結構化數據/文檔，機器產生的數據等等。 「
#大數據使企業能夠更深入地了解自己的業務，並即時制定策略決策。事實上，根據IDG 的《大數據和分析研究報告》稱：有1/3的受訪者表示，由於他們的所在企業實施了大數據項目，使得其決策品質得到了提高，有助於更好地進行規劃和預測。
但是，就如同任何新興技術一樣，由其所帶來的挑戰也是並存的。第一大挑戰是海量的資料量和傳輸速度。即時變化的大量資料意味著企業現有的工具和方法都將不再奏效。企業還要考慮資料的來源：在某些情況下，大數據來自數百萬個地方——這些來源包括：客戶、感測器、網站和社群媒體。
企業先前所採用的方法是：透過建構或擴展企業容量的方式來處理大數據所帶來的工作負載。這是一項資源密集的舉措，其成本代價昂貴、耗時。需要花費大量IT人員的時間和技能，並且無法使您企業的業務足夠快的實現遷移。您企業最終可能需要花費更多的時間和資金成本在基礎設施上，而不是將其用於打造好的產品和服務。
雲端服務可以幫助解決很多這些問題。毫不奇怪，在未來三到五年內，雲端服務和預測分析將是最有可能對企業產生顛覆性影響的技術之一，如果您企業要利用大數據進行預測分析，那麼，憑藉著其諸多的優勢，雲端服務可能是一大關鍵的推動因素。
儘管已經有了大量的成功案例，但真正實施一項大數據專案並不是一件易事。事實上，其提出了許多挑戰，其中任何一項挑戰都可能使專案在開始之前就脫軌。在其大數據和分析調查報告中，IDG確定瞭如下這5大挑戰：
大數據系統的發展速度是如此之快，以至於當前一般的企業幾乎不可能跟上其發展的步伐。新的工具、功能和框架在幾個月內就能夠發展和成熟，導致企業在新興大數據技能方面存在著很大的差距，也就很容易阻礙企業大數據專案的發展。
事實上，有48%的企業受訪者認為，在資料分析和資料管理技能方面的人才的短缺是他們所在企業所面臨的第一大挑戰。對大數據技能的需求(尤其是在分析領域)的需求如此之大，以至於70%的受訪者均表示他們計劃在未來的12到18個月內僱用具備大數據分析技能的人才。
利用雲端服務，企業可以利用最新的技術，而無需投入大量的時間和資源來進行持續的設定、維護和升級工作。雲端服務還允許企業使用他們已有的技能，而託管服務則可以完美的補充他們所缺乏的技能。
47%的受訪者表示，當實施大數據專案時，預算限制是當今企業面臨的第二大挑戰。成本因素已經連續多年成為絕大多數企業所頭號關注的事實便證明了這個挑戰。
大多數大數據技術需要大量的伺服器集群，而這需要很長的配置和設定週期，進而導致了大量的資本支出和維護開銷。更為複雜的是，隨著現有應用程式或新業務需求的多樣化資料量的不斷增長，資料傳輸速度不斷增加，可能導致不可持續的IT成本。企業需要知道如何在盡量壓縮開支的情況下從大數據中獲得盡可能多的價值。
他們必須能夠擴展基礎架構以管理大數據，同時降低IT成本。這正是雲端服務所能夠幫助企業做到的。雲端服務消除了企業採購和維護硬體和軟體基礎設施的需要，以及與之相關的大量資本支出。進而使得企業得以將有限的資金重新分配到其核心創新中。
大數據來自各種各樣的來源，從企業傳統遺留應用程式和交易系統到由機器、行動裝置、網路日誌和社交媒體產生的資料。這使得預測所需容量變得更加困難和低效。單一事件可能會導致資料量和工作量的突然變化。例如，金融服務機構在任何一天都可能經歷10倍的數量波動，而具體的波動則取決於市場狀況，是很難預測的。
四分之一的企業受到大數據對儲存容量/基礎設施日益增長的需求的挑戰。企業不僅需要規劃基礎架構，還必須確定如何輕鬆擴展，以滿足不斷變化的儲存和運算要求。對於幾乎任何企業來說，將其基礎架構容量規模擴展10倍來支援峰值需求，讓這些額外的容量在90%的時間內均處於閒置狀態，無疑是非常低效且不符合成本效益的。其他問題包括由於數據的成長所導致的基礎設施和維護成本不斷升高，還需透過實驗來確保足夠的頻寬來支持創新，以及數據採集和分析的成本。
借助雲端服務，企業無需為最大容量調整其基礎架構的規模大小。其彈性屬性使企業可以根據需要實現動態擴展或縮減基礎架構。
隨著企業收集、儲存和分析來自新的和現有來源的越來越多的資料信息，資料的安全性變得更受關注。接近35%的受訪者表示不確定或不認為他們所在企業現有的安全解決方案和產品提供了足夠的資料安全性。企業正在努力的控制資料訪問，保護資料資產和保護基礎設施。最終，企業需要決定如何確保符合合規性、資料管理和安全性的要求，而不會影響到靈活敏捷性和效能。例如，金融服務公司所創造或使用的所有數據基本上都是受監管的，可能是敏感的或私人的數據信息，企業需要考慮其財務信息是否有嚴格的管理和合規要求。
大數據也意味著您企業的資訊並不是閒置狀態，這些資料不斷被多個使用者和系統產生、處理和分析，以獲取更好的業務結果。即使是大數據安全方面的挑戰，也可以透過選擇具有強大資料隱私保護和安全控制能力的供應商來解決。事實上，雲端服務比企業自有資料中心更安全並不罕見。由於雲端服務供應商正在提供強大的運算基礎架構，因此保持安全的環境符合他們的最大利益。為此，許多雲端供應商已經累積了來自多家企業的最佳實踐方案和經驗，並具有最嚴格的安全要求。
在許多情況下，IT部門需要為大數據建立商業案例。據IDG稱，企業的IT負責人比非IT負責人更有可能負責確定需求和解決方案的業務需求。他們需要推薦和選擇供應商，批准和授權採購，並在IT團隊之外銷售解決方案。但企業業務部門的領導者也不能置身事外。 IDG表示，45%的受訪者表示其執行長參與了大數據專案的製定實施。財務長和業務線主管們也越來越多地在大數據專案中發揮關鍵作用。
如果你企業還沒有建立起一個穩定的商業案例，並收集來自強大的盟友，例如關鍵業務利益相關者的意見，那麼你企業很可能不會獲得大數據專案所需資源的批准。為了針對具體的專案措施進行實驗，企業必須做出無差別的繁重工作，這需要花費大量的時間和精力。這無疑會放慢創新的步伐，最終降低大數據專案的價值。
在許多情況下，證明投資回報最簡單的方法是降低整體擁有成本。使用雲端服務重新建構現有工作負載可協助企業顯著的降低成本。另外，利用雲端服務還可以透過降低實驗成本來加速創新的腳步。成功的實驗將顯示出可衡量的效益，一旦到位，將激發更多的需求。
正確的雲端運算方法有助於最大限度地減少部署大數據應用程式的障礙，甚至消除部分障礙。像大數據一樣，雲端服務是具有高度顛覆性的一大力量，其正在改變企業的運作方式和經營方式。而如果將雲端和大數據結合起來，其影響就更大了。
但決定採用雲端服務也並不能在一夜之間就能夠解決企業的大數據問題。許多雲端服務供應商僅僅只提供了企業所需服務的一部分，企業仍需進行大量的整合，這往往又會面臨一些取捨，價格還是可擴展性?性能還是易用性?靈活敏捷還是安全性?因此，在評估雲端供應商時，企業需要尋找可以直接解決這些挑戰的解決方案。
#您企業需要廣泛的功能來建置、擴展和安全部署大數據應用程式。這些功能應涵蓋大數據的所有不同方面，從資料收集到儲存、分析和資料視覺化。企業應該尋找能夠提供託管服務的雲端供應商，以盡量減少管理開銷，並且能夠與大數據中廣泛的技術充分相容。這將使您企業能夠充分利用您擁有的技能，並獲得幫助。
企業遷移到雲端服務將無需採購和維護硬體。為了幫助建立商業案例，請選擇可以幫助降低TCO的提供者。靈活的定價模式：從預留實例(Reserved Instance)到按需實例(On-demand Instance)，甚至是競價實例(Spot Instance)都可以提供巨大的節省機會，降低管理和處理資料的成本結構。
您企業的雲端服務供應商應該允許您快速輕鬆地進行擴展或縮減以回應需求的變化。例如，將儲存從運算容量中分離出來，使企業只選擇他們所需的資源類型和規模大小，並只支付他們所使用的資源。
尋找一款雲端運算基礎設施，旨在確保安全，並經常審核其是否符合各種行業標準。確保雲端提供者提供適合審計的服務和合規計劃，以協助您企業滿足安全和管理要求。並確保提供者提供所有服務的靜態和傳輸資料加密，以及廣泛的資料加密選項。
雲端服務的本質使其非常適合大數據。由於雲端運算的可擴展性，彈性和經濟模型，可以讓企業根據需要進行規模化縮放，而無需在高峰容量的環境中建構和投資。雲端運算使企業能夠降低與繁重工作相關的成本，而將節省的資金再投資於能夠為企業提供價值的項目。可衡量的節省將有助於獲得更多的贊助商，而這些節餘可以用來資助其他大數據項目。
展望未來，大數據將在幫助企業做出更明智、更快速的業務決策方面發揮越來越重要的作用。但是，企業不必因技能短缺，成本有限，資料的不可預測性，安全問題或創建商業案例方面的困難而受到阻礙。雲端服務，可以解決許多這些要求。其使得企業能夠迭代大數據分析，專注於業務需求，而無需擔心收集、儲存和處理大數據所需的IT基礎架構。借助由雲端服務供應商所提供的解決方案，企業可以以更快，更低的成本來分析數據，從而更快地實現業務目標。
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