如今，数据成为了一种“新石油”，可是如何挖掘其价值?在数据的生命周期中有许多阶段，这就是企业需要接纳一些方法和措施处置惩罚从数据收集到获得看法的整个生命周期的原因。险些每个履历了数字化转型的企业都在努力地使用收集到的大量数据。实际上，对于大多数企业来说，85%～95%的数据从未获得充实使用，因此会造成浪费。数据的生命周期有许多阶段，其中包罗数据获取、建立数据工程/数据集以赋予原始数据意义、大容量存储数据以供进一步使用和分析、建立数据库以探索数据，最后，还可以使用高级分析或机械学习从数据中提取看法，同时保持数据宁静和完全的合规性。
许多企业面临的挑战是如何更好地组合这样的系统，同时保持合理的成本并最大水平地淘汰部署和运营的时间，以及如何以更具意义的方式出现数据，以便人们能够从中获得看法。企业需要的是处置惩罚从数据收罗到分析的整个数据生命周期的方法，同时还要保持开源的优势以及使用内部部署或混淆云盘算的能力。数据堆栈可以处置惩罚存储和交付，但它们不能提供完整的解决方案。许多组织已经实现了数据云，无论是通过纯粹的开源产物(如Apache Hadoop)还是商业产物(如Talend、Informatica、Amazon Redshift、IBM、SAP、Oracle等)，但这并不能解决整个数据生命周期方面的挑战，通常会迫使企业使用许多可能难以集成的附加异构产物。
只管开源软件/系统似乎很是有吸引力，尤其是从成本角度来看，但“自行开发”实施功效解决方案的方法通常充满挑战，而其“免费”并不是真正的“免费”。通过选择一个完整的解决方案，可以显著淘汰全面运营的时间，同时也降低了连续运营和支持的庞大性。从久远来看，这种方法可以为企业部署节约大量的投资。
凭据观察，庞大性和集成挑战会导致多达50%～65%的企业系统达不到预期或全部失败。此外，非优化系统的连续维护成本会对运营预算造成重大影响，预计这些成本可能是完全集成的解决方案成本的2～5倍。
除了增加以及对多种技术和可用资源有更多的需求之外，另有一个问题是，导致洞察延迟，而且可能永远无法实现。而接纳基于开源的解决方案要有效得多，它已经建立了所有须要的集成，以构建可以轻松快速地实施并最终获得有效支持的完整系统。作为更完整的数据生命周期解决方案的一个例子，Cloudera公司建立了一个与其Cloudera数据平台(CDP)的集成方法，不仅包罗数据收罗和存储，还支持机械学习和缩短洞察时间，同时还包罗一个设置文件驱动的分层数据宁静方法。
它将数据收罗、数据流、数据工程、数据堆栈、数据库和机械学习(ML)集成在一个可扩展的框架内，并允许凭据需要从不停扩大的互助同伴生态系统中集成其他功效。它可以在内部部署、混淆云或公共云上事情，当部署为云盘算实现时，它实际上可以消除与单个组件部署相关的延迟，从而可能节约获得数据洞察的时间。在许多企业中，这一点至关重要，因为这种延迟可能碰面临高昂的成本或重大损失。
例如，欺诈检测延迟几分钟或几小时可能会导致庞大损失。凭据美国银行家协会公布的2019年存款账户欺诈观察陈诉，美国银行领域在2018年阻止了针对存款账户高达223亿美元的欺诈攻击。虽然金融欺诈分析通常被认为是此类数据分析系统的主要应用，但这只是冰山一角。
对康健数据/趋势的延迟分析可能会造成病毒在未被发现的情况下流传，同时也会因为缺乏适当的诊断和后续治疗措施而带来挑战。随着医疗机构越来越多地使用远程医疗会话法式，并越来越依赖遥感器监测和动态的康健分析，准确地收集数据至关重要，因为任何由于错误数据而导致的误诊都市给患者和医疗系统带来重大损失。
研究讲明，误诊损失的用度占到医疗总用度的30%。美国2018年在医疗保健方面的支出约为3.6万亿美元，平均每人约支出11,000美元。为了使远程医疗系统发挥更广泛的作用，就必须拥有更强大的数据生命周期解决方案，从而消除或至少在很大水平上淘汰误诊及其相关问题。此外，接纳在差别组织间共享小我私家数据的方法，以便更好地评估趋势并提供更准确的分析，这是增强数据生命周期治理历程至关重要的另一个原因，它可以掩护秘密性并满足所有相关的法例遵从性问题。
、制造业、制药业、运输业等行业领域都将从这种数据生命周期治理方法中受益。结语当人们进入一个数据驱动和数字化转型的世界时，必须具有一个更具包容性的数据生命周期治理平台。在许多企业中，容易因为缺乏实时的洞察力会造成重大的财政或物理损失。
企业应该接纳一种平台方法来治理数据生命周期，这种方法不需要广泛的内部集成，也不需要延长部署周期，无论是对于大型跨企业项目，还是对于快速启动的单个或小型团队项目。为了实现这一目的，接纳集成的数据生命周期平台解决方案至关重要。
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