各種各樣高容量、高傳輸速度的數據信息資產(chǎn)可以為企業(yè)提供更好的見(jiàn)解，幫助企業(yè)做出業(yè)務(wù)決策。但是，就如同任何新興技術(shù)一樣，由其所帶來(lái)的挑戰也是并存的，首先就是海量的數據量和傳輸速度。大多數企業(yè)以前采用的方法是通過(guò)構建或擴展企業(yè)容量的方式來(lái)處理大數據所帶來(lái)的工作負載。這是一項資源密集型的舉措，其成本代價(jià)昂貴、耗時(shí)。需要花費大量IT人員的時(shí)間和技能，并且無(wú)法使企業(yè)的業(yè)務(wù)足夠快的實(shí)現遷移。企業(yè)最終可能需要花費更多的時(shí)間和資金成本在基礎設施上，而不是將其用于打造好的產(chǎn)品和服務(wù)。

　　然而，云服務(wù)可以幫助解決這些問(wèn)題。在未來(lái)三到五年內，云服務(wù)將是最有可能對企業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響的技術(shù)之一，如果企業(yè)要利用大數據進(jìn)行預測分析，那么憑借著(zhù)其諸多的優(yōu)勢，云服務(wù)可能是一大關(guān)鍵的推動(dòng)因素。

　　IDG(美國國際數據集團)在其大數據和分析調查報告中，確定了企業(yè)大數據業(yè)務(wù)發(fā)展的5大挑戰。

　　1、數據分析和管理人才的短缺

　　大數據系統的發(fā)展速度如此之快，新的工具、功能和框架在幾個(gè)月內就能夠發(fā)展和成熟，導致企業(yè)在新興大數據技能方面存在著(zhù)很大的差距，也就很容易阻礙企業(yè)大數據項目的發(fā)展。有48%的企業(yè)受訪(fǎng)者認為，在數據分析和數據管理技能方面的人才的短缺是他們所在企業(yè)所面臨的第一大挑戰。對大數據技能的需求(尤其是在分析領(lǐng)域)的需求如此之大，以至于70%的受訪(fǎng)者均表示他們計劃在未來(lái)的12到18個(gè)月內雇用具備大數據分析技能的人才。

　　但如果利用云服務(wù)，企業(yè)就無(wú)需投入大量的時(shí)間和資源來(lái)進(jìn)行持續的設置、維護和升級工作。云服務(wù)還使得企業(yè)可以使用他們已有的技能，而托管服務(wù)則可以完美的補充他們所缺乏的技能。

　　2、預算方面的限制

　　47%的受訪(fǎng)者表示，當實(shí)施大數據項目時(shí)，預算限制是當今企業(yè)所面臨的第二大挑戰。成本因素已經(jīng)連續多年成為絕大多數企業(yè)所頭號關(guān)注的事實(shí)。大多數大數據技術(shù)需要大量的服務(wù)器集群，而這需要很長(cháng)的配置和設置周期，進(jìn)而導致了大量的資本支出和維護開(kāi)銷(xiāo)。更為復雜的是，隨著(zhù)現有應用程序或新業(yè)務(wù)需求的多樣化數據量的不斷增長(cháng)，數據傳輸速度不斷增加，可能導致不可持續的IT成本。企業(yè)需要知道如何在盡量壓縮開(kāi)支的情況下從大數據中獲取盡可能多的價(jià)值。他們必須能夠擴展基礎架構以管理大數據，同時(shí)降低IT成本。這正是云服務(wù)所能夠幫助企業(yè)做到的。

　　云服務(wù)消除了企業(yè)采購和維護硬件和軟件基礎設施的需要，以及與之相關(guān)的大量資本支出，進(jìn)而使得企業(yè)得以能夠將有限的資金重新分配到其核心創(chuàng )新中。

　　3、難以預測的市場(chǎng)

　　大數據來(lái)自各種各樣的來(lái)源，從企業(yè)傳統遺留應用程序和交易系統到由機器、移動(dòng)設備、網(wǎng)絡(luò )日志和社交媒體生成的數據。這使得預測所需容量變得更加困難和低效。單個(gè)事件可能會(huì )導致數據量和工作量的突然變化。例如，一家金融服務(wù)機構在任何一天都可能會(huì )經(jīng)歷10倍的數量波動(dòng)，而具體的波動(dòng)則取決于市場(chǎng)狀況，是很難預測的。

　　四分之一的企業(yè)受到大數據對存儲容量/基礎設施日益增長(cháng)的需求的挑戰。企業(yè)不僅需要規劃基礎架構，還必須確定如何輕松擴展，以滿(mǎn)足不斷變化的存儲和計算要求。對于幾乎任何企業(yè)來(lái)說(shuō)，將其基礎架構容量規模擴展10倍來(lái)支持峰值需求，讓這些額外的容量在90%的時(shí)間內均處于閑置狀態(tài)，無(wú)疑是非常低效且不符合成本效益的。其他問(wèn)題包括由于數據的增長(cháng)所導致的基礎設施和維護成本不斷升高，還需通過(guò)實(shí)驗來(lái)確保足夠的帶寬來(lái)支持創(chuàng )新，以及數據采集和分析的成本。

　　借助云服務(wù)，企業(yè)無(wú)需為最大容量調整其基礎架構的規模大小。其彈性屬性使企業(yè)可以根據需要實(shí)現動(dòng)態(tài)擴展或縮減基礎架構。

　　4、安全、合規方面的挑戰

　　隨著(zhù)企業(yè)收集、存儲和分析來(lái)自新的和現有來(lái)源的越來(lái)越多的數據信息，數據的安全性變得更受關(guān)注。接近35%的受訪(fǎng)者表示不確定或不認為他們所在企業(yè)現有的安全解決方案和產(chǎn)品提供了足夠的數據安全性。企業(yè)需要決定如何確保符合合規性、數據管理和安全性的要求，而又不會(huì )影響到靈活敏捷性和性能。

　　而云服務(wù)通常比企業(yè)自有數據中心更安全。由于云服務(wù)提供商正在提供強大的計算基礎架構，因此保持安全的環(huán)境符合他們的最大利益。為此，許多云提供商已經(jīng)積累了來(lái)自多家企業(yè)的最佳實(shí)踐方案和經(jīng)驗，并具有最嚴格的安全要求。

　　總的來(lái)說(shuō)，在證明投資回報最簡(jiǎn)單的方法是降低總體擁有成本的情況下，使用云服務(wù)重新構建現有工作負載可幫助企業(yè)顯著(zhù)的降低成本。另外，利用云服務(wù)還可以通過(guò)降低實(shí)驗成本來(lái)加速創(chuàng )新的步伐。成功的實(shí)驗將顯示出可衡量的效益，一旦到位，將激發(fā)更多的需求。

　　正確的云計算方法有助于最大限度地減少部署大數據應用程序的障礙，甚至消除部分障礙。像大數據一樣，云服務(wù)是具有高度顛覆性的一大力量，其正在改變企業(yè)的運作方式和經(jīng)營(yíng)方式。而如果將云和大數據結合起來(lái)，其影響就更大了。

　　云服務(wù)的本質(zhì)使其非常適合大數據。由于云計算的可擴展性，彈性和經(jīng)濟模型，可以讓企業(yè)根據需要進(jìn)行規�；�縮放，而無(wú)需在高峰容量的環(huán)境中構建和投資。云計算使企業(yè)能夠降低與繁重工作相關(guān)的成本，而將節省的資金再投資于能夠為企業(yè)提供價(jià)值的項目。