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理解大量数据碎片
2018-10-31

         数字化转型时代已经来临,它正在以前所未有的速度改变着商业格局。我看过许多研究表明,数字公司(KVM)更有利可图,在各自的市场上占有更多的份额。精通数字化的企业将能够维持市场领导地位,而那些(机柜显示器)无法生存的企业将难以生存;许多人将离开。这就是为什么数字转换现在是每个企业和IT领导者的首要任务。ZK最近的一项研究发现,多达89%的组织现在至少有一个数字项目正在进行中,显示了所有行业垂直领域的兴趣水平。

         要想成为一家数字公司,需要的不仅仅是首席(远程管理)信息官打响指并宣布他们的组织是数字化的。成功的关键在于能够从当今企业拥有的海量数据中找到关键的见解。这需要机器学习驱动的分析,在这个主题上有大量的媒体关注。等式的另一半是数据。单靠机器学习是不行的。它需要分析数据,正如一个古老的公理所说,好的数据导致好的洞察力,坏的数据导致坏的洞察力。

         对于大多数企业来说,数据是t的燃料数字变换它的最大障碍,因为我叫质量数据碎片(MDF),这是一个技术的说法,目前散落得到处都是,非结构化数据,导致数据的一个不完整的视图。数据在筒仓内、筒仓内和地点之间分散。更糟糕的是,大多数公司都有相同数据的多个副本。一些数据管理人员告诉我,他们的二级存储中大约有三分之二由副本组成,但没有人知道哪些副本可以保留或删除,这迫使他们保留所有内容。如果糟糕的数据导致糟糕的洞察力,那么碎片化的数据将导致碎片化的洞察力,这将导致糟糕的业务决策。

         像Amazon和谷歌这样的数字原住民以数据为中心,他们的基础架构是为了避免MDF问题。这就是为什么这些企业是敏捷的、敏捷的,而且似乎总是处于市场转型的前沿。他们能够接触到更多的高质量数据,能够获得其他公司无法获得的洞见。

         大多数公司诞生于这样一个时代:数据不被视为一种有竞争力的资产,而是一种必要的邪恶。对大多数公司来说,仅仅提到数据就会让人联想到高价存储系统、无效的备份、复杂的管理问题以及可能削弱公司的风险来源。为了解决中密度纤维板的问题,理解我们是如何做到这一点的是很重要的。以下是造成中密度纤维板的主要因素。数据爆炸了。数据以指数级的速度继续增长。在过去的五年里,产生的所有数据中有90%是创建的。视频、物联网、信息和云计算只会加剧这个问题。永远保留一切的传统思维模式已不再可行。

         大多数数据是非结构化的。大多数组织拥有的数据比他们所知道的多得多。典型的存储管理器知道集中存储系统上驻留了多少数据,但这只是现有数据的一小部分。一般企业可能会在几十个或数百个位置的临时存储系统中存储数百万gb的信息。还有云计算,它包括企业认可的公共服务,以及数百种工人使用的消费级服务。它的能力,安全,控制和使用所有的数据不再存在。数据是黑暗。即使IT经理确实知道他们所有的数据在哪里,他们也不太可能知道内容。这包括个人身份信息、所有者是谁、最后一次被访问以及由谁访问等信息。数据本质上是一个黑洞,管理和满足日益严格的法规要求几乎是不可能的任务。

         二级存储占主导地位。通常,一个组织中80%的数据都属于二级存储桶。这包括存储在备份、存档、文件共享、对象存储、数据仓库和公共云中的数据。辅助存储主要用于使用不频繁的地方,而不是积极贡献公司的整体数据集。这意味着在二级存储中捕获的任何见解都可能永远不会被发现。数据由遗留基础设施管理。IT行业目前正处于前所未有的创新时期。容器、flash存储、云、移动改进和软件定义的基础设施使基础设施高度敏捷,并使其与数字趋势保持一致。然而,在过去30年的大部分时间里,二级存储系统一直停滞不前。大多数组织使用为特定功能(如备份或文件共享)构建的竖井式和过时的点产品组合。MDF是一个非常严重的问题,它现在正在削弱组织在数字时代的竞争力。现在是存储行业进行重大转变的时候了,这不仅仅是一些渐进式的改进,而是对处理与MDF相关的许多问题的数据管理进行彻底的反思。这需要一种新的数据管理方法,但这是另一篇文章的主题。


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