从2010年到2020年，全球产生的数据量从1.2万亿千兆字节激增至59万亿千兆字节。IDC公司预测，未来三年内产生的数据量将超过过去30年总和。这些数据中蕴含着巨大的潜在价值，但要从中提取价值，企业必须付出大量努力。这包括数据存储，而存储数据绝非无成本。通过将传统服务器和存储迁移到基于云的环境，以及采用软件定义存储、数据压缩、分层和重复数据删除等技术，可以有效减少存储空间的需求。
数据集成是另一个挑战。数据可能来自社交媒体、电子邮件、财务报告、设备传感器、卫星图像和送货收据等众多来源。这些数据可能是结构化的、非结构化的，或是半结构化的。企业必须从这些不同的来源提取数据，确保它们的兼容性，并提供统一的视图以便进行分析和生成有洞察力的报告。多种数据集成技术可用于自动化数据集成过程，包括软件程序和平台，它们能够将数据从源系统连接和路由到目标系统。数据集成架构师还可以开发定制解决方案。选择最合适的工具和技术需要根据企业的特定集成需求和概要来确定。
数据同步是另一个需要关注的领域。从不同数据源收集数据意味着数据副本可能以不同的时间表和速率迁移，这可能导致数据与原始系统不同步，难以形成统一的“真相”版本，并可能导致错误的数据分析。修复这种情况可能会减慢数据分析工作的速度，降低数据和分析的价值，因为信息通常只有在及时生成时才有价值。幸运的是，有多种技术可以促进数据同步，并且许多服务可以自动化和加速这一过程。一些服务还能归档数据以释放存储容量，复制数据以确保业务连续性，或传输数据到云端进行分析和处理。内置的安全功能，如数据传输加密和数据完整性验证，是必须的。优化网络带宽使用和自动从网络连接故障中恢复的能力也是重要的。
数据安全是大数据领域的一个关键问题。大数据不仅对企业有价值，对网络罪犯同样如此。他们不断窃取数据，用于不法目的，并且往往成功。因此，数据安全可能涉及隐私问题、数据丢失预防和减少停机时间。企业并非不重视数据保护，但可能没有完全理解这需要一个多方面的、端到端的、持续更新的方法。处理数据泄露的后果与预防数据泄露同等重要，这包括从数据的源头到存储数据的数据仓库和数据湖，再到与数据交互的用户。
一个综合的数据安全策略应包括以下措施：
- 数据加密和隔离
- 身份和访问授权控制
- 端点安全
- 实时监控
- 云平台加固
- 安全功能隔离
- 网络外围安全
- 使用针对云环境中安全存储数据而优化的框架和架构
处理数据安全和隐私的法规要求、行业标准和政府法规是复杂且不断变化的。企业必须收集、存储和处理大量数据，这使得满足合规性要求变得特别困难。第一步是掌握所有当前和相关的合规性需求。如有必要，可以聘请外部专家。确保与数据相关的合规性要求使用可靠、准确的数据至关重要。自动化和复制流程可以帮助确保分析的数据符合这一标准，同时促进按需报告。其他有用的策略包括使用合规性和治理框架，这些框架可以连接企业中的多个系统，以创建一致的、可审计的数据视图，无论数据位于何处。此外，集中式数据管道管理可以帮助简化治理。
企业在利用大数据的力量时遇到的另一个主要挑战是缺乏熟练的人才。大数据分析需要一套独特的技能，包括数据科学、统计、编程和领域专业知识。然而，具备这些专业技能的专业人员严重短缺。这使得企业难以有效地分析数据并从中获得见解，限制了企业利用数据进行战略决策和创新的能力。
为了应对大数据领域技术人才短缺的挑战，企业可以投资培训项目、研讨会和认证，让员工掌握必要的技能。另一种方法是通过与经验丰富的云计算服务公司合作，利用外部专业知识。这使得企业可以利用专家的知识，而无需长期承诺或昂贵的新员工。
尽管大数据相关的复杂性包括数据增长、集成、同步、安全性、合规性和技能短缺等问题，但云提供了有价值的工具来克服这些障碍。通过采用数据压缩、定制的集成工具、自动同步、健壮的安全措施和遵守法规规范等技术的智能组合，企业可以从其数据宝库中获得巨大的价值。利用大数据的道路充满挑战，但通过正确的策略和工具，它可以带来无与伦比的创新。
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