大数据存储在商业中的挑战

在我们这个日益以数据为中心的世界里，企业必须有效地存储、处理和分析大量的信息。

根据《财富商业洞察》（Fortune Business Insights）的预测，到2024年，全球大数据分析市场的价值将达到3480亿美元，预计到2032年将增长到9240亿美元。近年来，医疗、制造业和零售业等行业越来越依赖大数据。人工智能等技术将继续推动对高质量数据的需求。这种对数据驱动的业务决策的关注提供了许多机会，但也可能导致数据存储方面的挑战。

那么，什么是大数据存储？企业如何克服挑战，利用这些好处？

什么是大数据存储？

大数据存储是企业收集、管理和存储大量数据所依赖的架构。存储解决方案应确保收集的数据安全，同时允许专业人员出于分析目的以及其他业务功能访问数据。

适当的大数据存储可以提高效率，帮助提供更好的客户服务，并有助于许多其他业务实践。即使是小型企业也需要数据存储解决方案来运行其业务。不幸的是，并非所有需要存储数据的组织都拥有成功实现这一目标的资源或技能。

大数据存储的挑战

在存储、处理和分析大量数据时，组织面临着许多挑战。以下是组织在处理大数据时面临的一些挑战。

存储

• Volume：顾名思义，大数据需要存储大量收集的数据。如果现有的体系结构不能完成任务，那么组织的基础结构很容易被大量的数据压垮。
• 成本：安全地存储大量数据可能是一项代价高昂的工作，需要最新的系统和专业知识才能成功。
• 质量：随意存储的数据可能与正确存储的数据质量不同，从而导致处理和分析时出现问题。
• 安全性：数据的安全性至关重要，因为组织收集的许多数据都是敏感数据，例如健康或财务信息。安全的数据存储需要知识和资源。

处理

• 数据清理：清理和准备大量数据可能具有挑战性。组织必须有办法删除重复的数据，并以一种便于分析的方式组织数据。
• 可伸缩性：随着组织的增长，数据库必须在不影响数据质量的情况下处理不断增加的数据量。
• 容错：如果数据库中出现故障或故障，系统必须继续运行。

分析

• 数据复杂性：数据可能来自不同结构和大小的多个来源。这使得有效地分析数据变得困难。
• 模式识别：系统必须识别输入数据何时与现有数据具有相似的属性，以便有效地组织和分析数据。
• 可视化：处理大数据时的一个挑战是如何可视化地表示数据，使用图表、图形或其他元素来帮助传达发现。
• 技能差距：数据分析依赖于知识渊博的专业人士。目前，公司的需求和专业人士的知识之间存在差距。俄亥俄大学（Ohio University）在线商业分析硕士学位等课程有助于教育未来的专业人士，以缩小这一差距。

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大数据存储解决方案

面对这些挑战，你可能会感到不知所措，但企业并非没有解决方案。每天，组织都在完善技术，专业人员可以使用这些技术来满足他们的业务和数据需求。探索可以解决组织面临的问题的解决方案类型。

分布式文件系统

分布式文件系统是管理大数据的一种解决方案。这些系统跨越多个文件服务器。这允许用户可以使用来自多个位置的文件，而不管位置如何。一些例子包括：

• Ceph
• Hadoop分布式文件系统
• 从而
• 光泽

根据云技术公司Appvia的说法，当应用程序的多个实例同时运行时，分布式文件系统非常有用，因为它确保了所有实例都可以访问相同的数据

云存储

云存储允许您将数据远程存储在异地服务器上，使其在多个用户之间广泛访问。这些数据可通过互联网获得。例子包括:

• Amazon S3
• 谷歌云存储
• Azure

谷歌将云存储的好处描述为使组织能够存储、访问和维护数据，而不必操作自己的数据中心，从而使系统具有可伸缩性

数据仓库

另一个大数据存储解决方案是数据仓库。数据仓库是从各种来源收集的数据的集中存储库。数据仓库解决方案的示例包括：

• 亚马逊红移
• BigQuery
• PostgreSQL

数据仓库为组织提供了存储收集数据的唯一场所，以帮助他们做出决策。根据一家咨询公司Analytics8的说法，数据仓库提供了对数据的快速访问、可伸缩性、集中的数据存储和安全性

内存数据库

内存数据库将数据存储在计算机的主存储器中。例子包括:

• Apache点燃
• Memcached

内存数据库可以快速返回信息，因此它们最适合需要快速访问数据和查看大量流量的组织。Amazon Web Services指出，内存数据库的主要优势在于您可以实时地做出基于数据的决策例如，这个解决方案可能对游戏组织特别有用。

对象存储

顾名思义，对象存储将数据作为对象而不是文件进行管理。例子包括:

• MinIO
• 斯威夫特

这些数据库被设计用来处理大量的非结构化数据，因为它们在处理时不需要明确的组织结构。IBM建议，对象存储解决方案最适合那些需要为非结构化数据提供经济有效的选择，或者为不经常更改的数据（如音乐或视频文件）寻找长期存储解决方案的人

无论组织选择何种解决方案，专业人员都必须具备有效执行大数据存储的专业知识。获得硕士学位可以帮助你在职业生涯中迈出下一步，并利用大数据的好处。

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来源

1. 大数据分析市场规模、份额及行业分析。摘自2024年8月26日的《财富》商业洞察网站https://www.fortunebusinessinsights.com/big-data-analytics-market-106179。
2. 做出正确的选择：为容器化环境选择分布式文件系统。Appvia。2024年8月26日检索自https://www.appvia.io/blog/making-the-right-choice-distributed-file-system。
3. 什么是云存储？谷歌。2024年8月26日检索自https://cloud.google.com/learn/what-is-cloud-storage。
4. 数据仓库指南：从战略到实施。分析8。出版于2024年7月29日。检索于2024年9月6日，网址为https://www.analytics8.com/blog/what-is-a-data-warehouse/。
5. 什么是内存数据库？亚马逊网络服务。检索于2024年9月6日，网址为https://aws.amazon.com/nosql/in-memory/。
6. 什么是对象存储？IBM。检索于2024年9月6日，网址为https://www.ibm.com/topics/object-storage。

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