全面利用Hadoop发掘数据中的潜在商机
大数据与企业日常运营中使用的大量新数据一样重要，但其潜力尚未得到充分利用。幸运的是，现在已经有了充分发挥这种潜力所需的工具。例如，战略扩充Hadoop数据管理和分析功能，使企业可通过分布式数据存储和分析及时获得结果，也可以更加全面地分析所有可用数据，提高企业洞察力。
不断演化的环境
当前，随着数字化转型的兴起，包括Uber、Airbnb或Netflix等在内的众多企业正在积极追赶这一潮流。然而，企业要想真正实现转化，它们亟需采用正确的技术和流程——例如有效数据管理等。
在IDG Research Services最近调查中发现，加强数据管理已然是高度关注的重点；特别是IT界领导者正在考虑各种数据管理的应用方式，包括临时存储大型原始数据集进行高级分析，以及构建实时数据挖掘与分析的平台。
利用Hadoop
在大数据利用方面，Hadoop迅速成为首选主流平台。根据定义，Hadoop是一种基于商用硬件组件以存储数据、运行应用的开源软件框架。它可以海量存储任何类型的数据，具有强大处理能力，支持几乎无限数量的并发任务或作业。
配置中端成本商用硬件的Hadoop可以有效地存储、组合各种数据，包括交易数据、社交媒体数据、传感器数据、机器数据、科学数据、点击流数据等。利用低成本存储，企业可以保存具有潜在未来价值的信息。例如，尽管企业未必需要立即分析客户订购模式，但这种信息有利于企业今后推出下一代产品。Hadoop使这成为一种可行的方法。
IT界的领导者显然已经了解Hadoop的潜力。调查结果显示，至少66%的受访者正在考虑将Hadoop用作存储和处理大量非结构化数据的工具；约三分之一以上的受访者开始试用或已将Hadoop用于生产。
遗憾的是，认识到Hadoop的潜力与真正实现其价值之间存在相当大的差距。技能短板是Hadoop面临的最普遍问题 (44%)。受访者还关心如何整合往来于Hadoop的数据 (32%)，以及如何满足安全和监管规定的要求 (30%)。
“尽管Hadoop本身是一种免费开源软件，但在人才济济的企业中仍然很难推广。为什么? 因为它不仅是数据科学组件，而且还要求每位业务人员能迅速掌握，”SAS新兴技术总监Tamara Dull说。“这也是有些企业IT部门虽然成功运行了Hadoop项目，但由于业务端用户不知道如何使用这种平台，导致企业最终放弃该项目的主要原因。这需要在看待数据与使用数据两方面改变企业文化。”
把握时机
好在企业可以采取行动实现Hadoop的更高价值。
将业务需求放在首位。
那些可能存在的“业务问题”推动了Hadoop的部署。没有这种推动需求—无论是当下还是未来—就很难实现投资价值。“如果大数据不能用来营利，谁也懒得去做这件事。要想利用大数据环境及其所有相关领域，需要投入大量时间和资源，”她说。
正确认识工具。
多年来，数据管理和分析的问题是阻碍Hadoop实施的主要原因。面对挑战，可以利用其他工具扩大Hadoop的应用效果；这意味着，需要从生态系统的角度来看待Hadoop，因为帮助企业实现最大价值的往往是辅助工具。例如，66%的受访者认为，提高Hadoop查询速度的解决方案具有很高价值。其他受访者优先选择能利用Hadoop提升业务用户体验的解决方案，包括内置分析技术 (64%)，支持实时分析 (60%)，以及加快访问速度，更好地整合Hadoop数据 (58%)。
3注重实现差异化
“具备大家都有的使用案例很容易，但一个企业要从竞争对手中脱颖而出，就需要掌握不同的案例”Dull说，“这意味着，需要考虑运作能力不受任何限制的可能性，比如是否符合业务目标，是否与利润水平一致?”
4了解递进的价值
从准备、管理到模型部署与监控，每个以数据为基础的项目都经过反复而又持续的改进过程。这个过程帮助组织得出分析结果，最终将大数据转变为更好的机会。
基本要求
企业需要建立根据需求以推动IT技术部署的内部文化。为此，需要首先了解公司的最终目标，确定最迫切的业务问题，然后寻找其中哪些可以有效利用技术来解决，包括Hadoop和辅助工具。
物联网（IOT）: 从幻想到现实
物联网 (IoT) 不再是科学幻想。事实上，越来越多现实的实例证明这种技术融合的力量。虽然只有6%的受访者会真正去分析积累的数据，但这确实表现出利用IoT的兴趣。例如，至少有超过三分之二的受访者在考虑IoT，约四分之一以上的受访者试用或已经部署IoT技术。
通过IoT，企业可以将实时分析和预测建模与机器学习相结合，这是是数据实用化的一个典型例子。基于Hadoop的生态系统非常适合存储和处理数据，其在成本效益方面也远优于其他产品。
但是，我们在此需再次强调：它只是一种实现差异化优势的补充工具。例如，企业利用数据集成工具提高生产力，均衡工作负载时可进行实时分析。同样，预测建模有利于企业充分利用数据挖掘。但要想成功完成IoT计划，需要采用动态图表和图型，快速直观地与数据交互，了解数据之间的重要关系。
当然，统计结果表明，大多数企业刚刚起步。随着成熟度的提高，回报价值将显著增长。
SAS大数据分析与Hadoop
市场研究机构IDC预测到2016年，Hadoop将实现8.128亿美元的销售额—复合年增长率达到60.2%。88%的企业将其视为新的机遇。Hadoop对累积了海量数据资产的企业来说意义非凡，SAS则致力于帮助这些部署大数据架构的企业，运用行业最顶尖的分析技术获取卓越洞察。