摘要：

人类的大脑是一个了不起的器官，它有能力处理1亿次MIPS（每秒百万条计算机指令）并向每个器官发送信号，让人们全天都在工作。这一事实引出了一个问题：如果大脑只能以一个小时、一天或一周的时间来传输这些数据，那么会发生什么。结果肯定不会好。
　　
　　在商业世界里，这是一个类似的故事，信息显然是一目了然的。人们每天收到的数据量似乎每小时都在增加，可能使业务分散，无法精确确定需要做出关键决策的确切信息。随着近年来物联网和社交媒体的蓬勃发展和应用，这个问题变得越来越普遍和突出，使得在正确的时间对正确的信息做出反应的能力对企业来说极其困难。
　　
　　根据研究机构IDC公司和存储厂商希捷公司最近发布的一份报告，到2025年，人们将面临163ZB的数据量，或者比2016年的数据量增加10倍。数据不仅在增长，而且还在闪电般的速度增长，许多企业将难以跟上其增长的步伐。采用解决方案是找到一个系统，通过使信息高度可访问并轻松地对其进行排序，企业可以快速响应。
　　
　　数据是保持业务发展的燃料
　　
　　企业的数据洞察通常来自自所谓的基于批处理的数据流，该公司的IT团队通常会定期绘制和提供。这种方法非常适合有效处理对于时间不敏感的数据。例如，处理账单报表，分析历史数据趋势，报告每月收入都是基于批次处理理想的很好例子。但对于来自社交媒体、金融机构和其他来源的更大量的实时数据流来说，它的用处却远远不够。
　　
　　例如，如果是客户服务主管，则需要了解目前对社交媒体上的业务情绪。如果在使用智能传感器的工厂监控生产线，则需要了解最新的生产细节和发生的任何故障。
　　
　　最终，无论企业从这些类型的数据流中收集到多少历史信息，基于批处理的数据处理都缺乏向业务用户提供这些类型的见解的能力。同样，提供大规模数据驱动技术的系统（例如机器学习和高级分析）需要固定的数据馈送，只有实时流才能实现。利用这些新数据流对于提供全面的数据驱动策略是至关重要的，并且可以通过组织保持重要信息的传播。
　　
　　保持同步
　　
　　对于企业来说，与IT团队一起工作，以确保组织能够与所有这些新的信息类型一起正常工作非常重要。这一努力包括将各种数据源（实时和离散时间段）集中到一个系统中，使系统能够在正确的时间自动向正确的用户提供数据。此外，组织需要有能力应对混合数据源的各种挑战，包括实时和批处理，以确保他们有效利用这些数据源提供的洞察力。自动化通过缩短理解新数据源所需的时间，以及部署提供实时分析的基础设施来实现这一壮举。这种能力对于消化越来越多的信息（以及新的数据源和类型）、速度匹配或超出业务需求是必要的。
　　
　　受益于生机勃勃的业务
　　
　　保持企业数据和信息在企业流动的好处几乎在各个方面都很明显，因为每个级别的人员都需要最新的相关数据。在面向客户的部门，专业人员可以实时响应趋势和情况。无论其关于竞争对手的消息还是社交消息都会传播病毒。而在后端，人工智能和机器学习技术不断收集来自多个来源的数据和见解。一直关注正在发生的事情的企业将做出更明智的数据驱动的决策，以证明其确实是其声称的行业领导者。
　　
　　自动化在精简基于批量的数据方面已经取得了令人难以置信的成功，在数据仓库生命周期中减少了80％。企业可以将相同的方法应用于实时数据流。
　　
　　为正确类型的数据源实施实时和批处理方法是2018年IT与业务的关键挑战。企业必须考虑如何最好地将内部专业知识与新数字工具结合起来，充分利用它。在实施这些工具之前，他们应该向当地的供应商咨询不同选项的专家意见。互操作性和集成问题通常可以通过与具有丰富系统和数据集工作经验的专家合作来解决。将这种方法应用到使用自动化的现代数据基础设施的基础中，对于企业来说是必不可少的，这不仅是为了企业生存，而且还是为了在数据革命中增长。
　　
　　编辑：Harris