尽管术语"大数据"从90年代初就已经存在，但它最近的流行可以归因于开源社区，他们发布了工具和框架来存储、处理和分析不适合或不适合传统事务数据库的数据。在与客户会面时，我经常听到物联网和社交媒体等大数据源如何挑战他们的整个数据管理方法。在处理如此高速的大量分布式数据时，集中式和传统的本地数据系统的体系结构已经不能满足它们的需求。

新技术，新挑战随着数据量的增长，组织在试图管理数据流入时IT环境的复杂性也随之增加。处理来自多个应用程序、文件、数据库、数据仓库和数据湖的结构化和非结构化数据似乎会阻碍而不是启用。使用现有的工具和技术管理数据既复杂又耗时，而获得大数据所带来的洞察力可能是一个挑战。

在组织层面上，大数据挑战通常也没有得到全面的解决。许多角色——开发人员、数据科学家、业务仓库管理员和业务分析师等等——都有自己的需求、方法和工具。无论是在技术层面还是在公司层面，这都会导致各自为政。

大数据的力量和潜力尽管工程非常复杂，但重要的是不要忽视这样一个事实：大数据代表着一个巨大的机会。有效地分析，手机网站自助建站，模式和趋势-否则会被忽视-可以确定。这些见解可以导致更明智的决策、新的或改进的业务流程和模型，当然，还有助于实现更高的客户满意度的最终目标。而除了提高效率和增加利润外，大数据还对整个社会产生重大影响。从实现智慧城市到通过预测自然灾害和推动医学研究来拯救生命，大数据摄取、存储、分析和共享的优势既多又深远。

但尽管有无数开源大数据工具，但它们往往缺乏必要的生命周期管理、治理，以及企业界所需的安全功能。从多种数据格式和竖井中获取见解以获得完整的信息仍然是一个巨大的挑战。更进一步说，将组织自己的主数据和事务数据与大数据连接起来的能力将提供巨大而直接的业务价值。到目前为止，集成许多不同技术和系统的复杂而昂贵的解决方案是实现这一目标的唯一途径，但在已经复杂的IT环境中增加另一层复杂性显然不是解决办法。

从"信息"到"管理企业资产"那么，如何弥合大数据和企业数据世界之间的鸿沟呢？每当我与我们的客户谈论他们面临的大数据挑战时，淘客返利系统，他们都在寻找一种统一、开放的方法来帮助他们加速和扩展数据流，使所有用户（从数据科学家到业务分析师）都能在数据环境中使用。因此，这正是我们所想到的。

凭借广泛的数据集成、数据协调和数据治理能力，我们希望在处理大数据时为客户提供与处理企业数据相同的高标准数据访问、质量和丰富性。我们的重点是使这些客户能够创建敏捷的、数据驱动的应用程序和流程，这些应用程序和流程能够实时响应数据中的更改和异常情况。一流的容器调度器（如Kubernetes）可以帮助我们将操作和进程的舰队组织到可伸缩的管道中，从而可以轻松地扩展数千个处理节点以处理大量数据。无论是在云端、内部部署、数据湖、数据仓库还是应用程序中，业务和It用户都必须能够在数据存在的任何地方获得所需的信息。

想了解更多信息吗？请务必收听我们的SAP大数据事件，从纽约和拉斯维加斯直播，返利宝，星期一，9月25日，下午12:00 PDT/3:PM EDT/9:00 PM CET。正如我在之前的一篇博客中所解释的那样，数字时代要求公司在稳定性和灵活性之间找到正确的平衡——换句话说，实现新的用例，同时确保现有流程不受干扰。它是关于以最高的效率运行您的流程，买云服务器，并用新技术和业务模型赢得胜利。数据是这两种方法的基础：在整个数字环境中，一个共同的、和谐的数据源是开启巨大商业价值的关键。新技术使我们能够突破数据的极限，让我们拥抱这些可能性吧！

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