大数据的部署实施需要结合具体的应用场景。实际上,企业大数据的存储处理可以用 三只小猪盖房子(分别使用稻草、木头和砖头)的故事来说明,这个故事能更形象地反映数据存储环境下与交付服务(成本)相对应的不同保护级别(完整性和可靠性)。
财务数据、对外报告和法规遵从性数据需在砖房(BRICKS)环境中存储处理。这些数据需要可靠的硬件基础设施,并与其原始来源保持一致。企业中多个职能部门使用产品服务定价决策、销售业绩及分析以及至关重要的员工/管理层薪酬激励机制计算等财务数据,这是很常见的情况。
精心设计的木房(STICK)环境可确保存储数据牢固耐用。该环境专用于应用程序,而并非针对企业级使用和跨职能部门数据共享而设计。该数据类型可专门用于数据转换,通常包括大量营销数据集市。仅数据转换、协调及沿袭等必要功能即可满足特定商业用途。与上述砖房相比,木房从本质上讲,成本更低,速度更快。
最后介绍草房(HAY)。草房实际上是指在需要使用数据的特定日期对数据进行转换、分组及汇总。其中,数据可能以原始来源的数据格式存在,几乎不需要任何数据结构。用户可任意调整数据格式。虽然 草房设计无法轻易复制或纵向扩展,却适用于应对非特定、非重复性商业问题。该方案对数据协调及复制的需求低。
使用三只小猪的类比相当直观,但具体解决方案应参考数据管控(Data Governance)方针。如能应对自如,业务部门希望快速获得低成本解决方案;而IT部门则需要依托可靠的解决方案,提供健全、可靠的服务。这也是业务及IT部门大多数讨论中的固有矛盾。
由于部署迅速、成本低且失败的代价低,草房解决方案备受关注。在新的经济机制下,特别是在自助式环境下用户对数据(包括大数据)价值的认可,是数据实验室和探索环境快速发展的原因。因此,业务部门选择快速、低成本的解决方案也不足为奇。
但将草房方案升级为木房或砖房环境时,IT部门的成本令人非常震惊。为什么他们不能使用我们两周内设计的解决方案?他们可以。但在草房的基础上部署砖房甚至是木房方案都行不通。利用草房的设计方案部署木房及砖房方案,将浪费IT部门大量预算。
其主要挑战是识别数据重要性的数据管控策略和过程。在草房环境中设计出的创意方案需迁移至更稳定的环境时,参与数据管理方式(草房、木房还是砖房)决策的相关负责人需要全面了解下游数据的重要性。(文章来源:CDA数据分析师)
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