大数据分析：正在进行云驱动的转变(2)

繁琐的开销。对于一些IT专业人员来说，大数据分析管理和治理流程仍然过于孤立，成本高昂且效率低下。供应商需要构建预先打包的工作流程，帮助大型专业人员团队更有效、快速和准确地管理数据、元数据、分析和服务定义。

加强管道的自动化处理。大数据分析应用程序开发和运营管道仍然过于耗时，并耗费人力。供应商需要加强其工具的自动化功能，以确保提高用户技术人员的生产力，同时确保即使是技能较低的人员也能处理复杂的任务。

自定义应用程序。大数据分析专业服务对于开发、部署和管理许多自定义应用程序仍然至关重要。这对于跨越混合云的数据驱动型应用程序，涉及不同的平台和工具，以及纳入难以理解的复杂数据流程尤其如此。供应商需要为常用的大数据分析应用程序加强预先打包的应用程序内容，同时为用户提供自助服务的可视化工具，用于指定复杂的业务逻辑，而无需外部帮助。

对于企业IT团队来说，Wikibon团队的主要建议是开始将更多的大数据分析开发工作迁移到公共云环境中。这将加速企业利用AWS、微软、谷歌、IBM和其他公共云提供商提供的快速成熟、成本低廉产品的能力。企业应该考虑构建自己的混合云，以确保在未来几年内将其业务顺利过渡到公共云。

（编辑：ASP站长网）