大數(shù)據(jù)策略會(huì)失敗嗎？是時(shí)候該討論一下這個(gè)問(wèn)題了。企業(yè)才剛剛掌握如何集成ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）及其他業(yè)務(wù)應(yīng)用來(lái)消除業(yè)務(wù)流程中妨礙效率的孤島。面向服務(wù)架構(gòu)、軟件即服務(wù)、云計(jì)算及其他現(xiàn)代化解決方案在協(xié)助企業(yè)實(shí)現(xiàn)大型應(yīng)用集成過(guò)程中都發(fā)揮了一定的作用。但是如今，在大量數(shù)據(jù)的環(huán)境中組織正面臨新的一系列挑戰(zhàn)。更清楚地說(shuō)，它不是一條數(shù)據(jù)流。它是由許多獨(dú)立的數(shù)據(jù)流組成的，使數(shù)據(jù)互相分離或者就像以前的企業(yè)應(yīng)用那樣將孤立起來(lái)。

這不是因循守舊

這些數(shù)據(jù)中有許多都不像那些企業(yè)用處理的數(shù)據(jù)那樣。在大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)激增所面臨的大部分挑戰(zhàn)都可以通過(guò)擴(kuò)展、冗余及分析而得到解決。大數(shù)據(jù)時(shí)代，以上這些挑戰(zhàn)僅僅是企業(yè)必須解決的小部分問(wèn)題。如今收集到的數(shù)據(jù)類(lèi)型來(lái)源非常廣泛。數(shù)據(jù)通過(guò)嵌入式傳感器、RFID芯片、箱子和音像供給、文檔和圖像文件、圖像等其他方式而傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫(kù)中。社交媒體會(huì)改變數(shù)據(jù)應(yīng)有的形象。這還不包括業(yè)務(wù)伙伴之間所共享過(guò)的大數(shù)據(jù)。

組織不再描述或者規(guī)定數(shù)據(jù)所要展現(xiàn)的形式。實(shí)際上，如果嘗試這樣做，會(huì)大大地降低數(shù)據(jù)本身的價(jià)值。企業(yè)僅能預(yù)測(cè)一定數(shù)量的潛在情節(jié)或者反應(yīng)。無(wú)論他們創(chuàng)建了多少?gòu)?fù)選框或者數(shù)據(jù)文件，總會(huì)有數(shù)據(jù)溢出的現(xiàn)象。從競(jìng)爭(zhēng)的角度來(lái)說(shuō)，忽視那些非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的后果是極具破壞性的。最近麥肯錫全球研究院進(jìn)行了一項(xiàng)研究，題目為：大數(shù)據(jù)是創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)、生產(chǎn)率領(lǐng)域的下一個(gè)研究方向，研究表明如果企業(yè)未能充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，那么該企業(yè)將虧損數(shù)千億美元。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)僅能提供部分解決方法

由于數(shù)據(jù)量大而且種類(lèi)不同，因此采用工具和技術(shù)管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就變得非常困難。非關(guān)系型NoSQL、XML以及關(guān)鍵/數(shù)值數(shù)據(jù)存儲(chǔ)都可以協(xié)助企業(yè)解決多數(shù)大數(shù)據(jù)的可伸縮性和可訪問(wèn)性問(wèn)題。例如Hadoop這樣的解決方案使用MapReduce及Hive Query Language,為企業(yè)提供管理大數(shù)據(jù)的一個(gè)起點(diǎn)，并獲取商業(yè)情報(bào)。如MongoDB和Cassandra這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)Hadoop集成，使客戶獲得至少一個(gè)客戶端接口或者覆蓋連接不同的數(shù)據(jù)流變得更加容易一些。

如今數(shù)據(jù)本身在企業(yè)中變得更加靈活。并行流程及智能數(shù)據(jù)將JitterBit這樣的工具分塊應(yīng)用，將其設(shè)計(jì)成允許數(shù)據(jù)從一個(gè)應(yīng)用程序傳輸?shù)较乱粋€(gè)應(yīng)用程序，并保證傳輸?shù)臄?shù)據(jù)質(zhì)量。這種通過(guò)數(shù)據(jù)類(lèi)型及應(yīng)用進(jìn)行的集成對(duì)于時(shí)間敏感的企業(yè)活動(dòng)來(lái)說(shuō)非常重要，這些活動(dòng)中也會(huì)涉及即時(shí)分析。一般地，這種形式的分析必須查詢當(dāng)前數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，來(lái)識(shí)別新趨勢(shì)。這就是SQL經(jīng)常再次發(fā)揮作用的原因。

SQL、NoSQL以及大數(shù)據(jù)技術(shù)

新型數(shù)據(jù)的來(lái)臨并不是否定過(guò)去幾十年精心收集并整理出來(lái)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。SQL數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中的內(nèi)部企業(yè)數(shù)據(jù)可以解釋大數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)在精確性及相關(guān)性之間的差異。多數(shù)組織發(fā)現(xiàn)他們?nèi)匀恍枰獮榱似髽I(yè)數(shù)據(jù)而保持SQL結(jié)構(gòu)，來(lái)支持企業(yè)最佳業(yè)務(wù)實(shí)踐。將一切數(shù)據(jù)變?yōu)榉墙Y(jié)構(gòu)化格式并不是集成，這僅僅是趨同化處理。與此同時(shí)，試圖迫使結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變也都是白費(fèi)力氣的努力。

從企業(yè)角度來(lái)說(shuō)，集成的目標(biāo)并不是關(guān)注數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化而是關(guān)注組織化。像新型Oracle Data Integrator這樣的工具試圖通過(guò)加載和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的Hadoop來(lái)尋找平衡點(diǎn)，所以，結(jié)合傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)據(jù)就更容易進(jìn)行分析。分析流程中，這種方法使得來(lái)自多種信息源及存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)相融合，此時(shí)就更需要數(shù)據(jù)集成。這種折中的方法使得原始數(shù)據(jù)比最初的狀態(tài)更加自由，維持這種隱含價(jià)值可能更適合于未來(lái)分析的新方法。

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