在过去十年中,商业智能和数据分析的世界显着成熟。在串联中,这种成熟是数据的爆炸;组织现在具有越来越多的信息,以便制定更明智的数据驱动的决策。

虽然不断增加的数据卷意味着分析生态系统是一个不断发展的数据系统最近的CIO块本文概述了2021年及以后企业发展分析程序时需要注意的一些大数据趋势。

有状态应用程序现代化

企业越来越多地通过集装箱本机基础设施部署的应用程序。在传统方法下,这些工作量是有状态和以数据为中心的,但是拥抱容器技术使他们能够变得更加云。因此,公司可以获得部署随时随地所需的弹性和敏捷性,提高尺度部署的效率。

从数据科学和数据分析的角度来看,重要的是,组织确保集装箱平台可以支持所有应用程序并以Petabyte秤提供数据。

解决应用开发和数据密集型工作负载

虽然想要减少解决方案提供商的数量是很自然的,但CIO警告说,不要因为将容器技术扩展到新的空间而无意中破坏了他们的分析程序。

从应用开发者的角度来看,一个特定的工具可能非常有效,但这并不能保证它能够应对运行pb级分析的挑战。为了在2021年保持竞争力,企业需要牢记为正确的工作使用正确的技术的重要性,即使这意味着多个共存的平台来补充现有的解决方案和解决新出现的用例。

优势分析的挑战

正如我们之前在1888bet亚洲体育 这一趋势也带来了一些挑战。首先,公司必须无缝地结合来自众多边缘、多个云、内部系统和设备的数据,同时提供对这些信息的统一视图。此外,认识到安全问题并确保您的边缘策略不会使组织容易受到攻击是至关重要的。因此,企业必须寻找一种解决方案,既能在前沿提供情报,又能采用必要的下一代安全策略来确保数据安全。

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