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根據(jù)Gartner稱，企業(yè)級體系架構(gòu)(EA)實(shí)踐者是一個很重要的角色，讓企業(yè)機(jī)構(gòu)能夠最大限度地抓住大數(shù)據(jù)所帶來的商機(jī)。

大數(shù)據(jù)讓人們利用以前不可用的多種數(shù)據(jù)類型，抓住被忽略的機(jī)遇，使企業(yè)機(jī)構(gòu)變得更加智能和更高效。然而，Gartner分析師表示大數(shù)據(jù)也帶來大挑戰(zhàn)，這就是企業(yè)級系統(tǒng)架構(gòu)所用之處。作為戰(zhàn)略改變的領(lǐng)航員，EA實(shí)踐者的任務(wù)就是通過組織內(nèi)的關(guān)鍵性系數(shù)，繪制出大數(shù)據(jù)的正確方向：商業(yè)、文化、人才和技術(shù)。

“傳統(tǒng)的EA方法受到大數(shù)據(jù)的影響很深，”Gartner的研究副總裁David Newman表示：“對于EA實(shí)踐者，重心從組織內(nèi)的最優(yōu)化和標(biāo)準(zhǔn)化，到企業(yè)級生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)調(diào)和具體化的輕量級重心。”大數(shù)據(jù)瓦解了傳統(tǒng)信息體系架構(gòu)，從以數(shù)據(jù)倉庫為中心到數(shù)據(jù)池(流動、連接和信息共享)。在大數(shù)據(jù)的時代，EA實(shí)踐者的任務(wù)很明確：設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)結(jié)果來挖掘組織內(nèi)外部的大數(shù)據(jù)機(jī)遇。

Gartner定義了大數(shù)據(jù)的四個關(guān)鍵性影響，以及企業(yè)架構(gòu)如何解決這些問題：

影響：大數(shù)據(jù)有助于決策者跨越不同數(shù)據(jù)類型快速做出響應(yīng)，但是需要一套精通數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)策略，獲得競爭優(yōu)勢。

企業(yè)級系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該讓領(lǐng)導(dǎo)者明白潛在的大數(shù)據(jù)機(jī)遇，現(xiàn)在可以通過小型的、成本效益分析和模式認(rèn)識工具和技術(shù)，但是也要說明風(fēng)險(xiǎn)因素(例如數(shù)據(jù)隱私、監(jiān)管和法律挑戰(zhàn))。實(shí)踐者還應(yīng)該探索更多可用的公共數(shù)據(jù)集，通過開放的API，用于情感分析(例如挖掘社會媒介)，基于位置的服務(wù)(使用公開可用的遙測數(shù)據(jù))或者設(shè)計(jì)環(huán)境感知應(yīng)用程序。

影響：大數(shù)據(jù)機(jī)遇暴露了內(nèi)部孤島，使得領(lǐng)導(dǎo)者采取合適的激勵，鼓勵數(shù)據(jù)共享和提升信任。

組織可能有最好的技術(shù)和最好的人才。但是，如果內(nèi)部的文化困擾和缺乏數(shù)據(jù)共享，他們不太可能獲得大數(shù)據(jù)的成功。應(yīng)對文化挑戰(zhàn)需要創(chuàng)建正確的激勵模式來建立可信的企業(yè)信息來源。企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該管理利益相關(guān)者的分析，以明確數(shù)據(jù)共享的文化阻礙，準(zhǔn)備減量對策和交流用來克服感知到的障礙。例如，EA實(shí)踐者提倡開放式的創(chuàng)新努力，能夠使客戶直接參與產(chǎn)品開發(fā)，克服以孤島為中心的行為和推進(jìn)更多的跨團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)共享。

影響：大數(shù)據(jù)誘發(fā)人才缺口、引入新的跨學(xué)科角色，迫使組織吸引和保留精通數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)專家以及資深分析技巧的經(jīng)理人。

主要的挑戰(zhàn)是組織如何具有吸引力，保留利用大數(shù)據(jù)所需要的合適人才。最受歡迎的是數(shù)據(jù)科學(xué)家，需要結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)知識。EA實(shí)踐者通過生產(chǎn)可計(jì)劃交付的資源，通過業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)來確認(rèn)大數(shù)據(jù)技能缺失，來幫助組織。實(shí)踐者應(yīng)該評估信息基礎(chǔ)架構(gòu)團(tuán)隊(duì)中需要的資源，當(dāng)支持大數(shù)據(jù)解決方案時確認(rèn)技術(shù)差距。

影響：大數(shù)據(jù)需要有技術(shù)專家來獲取和應(yīng)用相關(guān)的工具、技術(shù)和體系結(jié)構(gòu)，用于分析、虛擬化、連接和管理大型數(shù)據(jù)集。

EA實(shí)踐者必須幫助他們的組織了解，如何設(shè)計(jì)和實(shí)施大數(shù)據(jù)解決方案最好。必須進(jìn)行仔細(xì)地規(guī)劃，來決定最好的分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的工具和技術(shù)。這些技巧包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理和建模。此外，實(shí)踐者必須幫助團(tuán)隊(duì)了解如何使用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，例如標(biāo)簽云、集群、歷史流、動畫和信息圖表。團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該在早期演示大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的可行性時，使用低成本的開源工具。