如何去解决大数据的问题

想象一下，在不使用传统数据共享的成本和专业知识障碍的情况下，跨市场和行业组合数据的可能性。

越来越多的数据协作解决方案提供商竞争以解决企业数据碎片化的IT管理挑战。这个问题是孤立的团队都希望处理大型数据集，其中包括来自其他团队的数据，因此要制作和共享数据副本，从而导致企业中存储和管理同一数据的多个副本的成本增加。

进入数据协作，这是一种相对较新的方法，正在撼动大数据管理，并且处于数据驱动型决策的最前沿。数据协作使多方可以共享对他们数据的访问，这使各方可以更全面地了解项目，并获得更深刻的见解。企业团队不仅获得了立即访问更大范围数据的好处，而且在简化部署架构的同时，IT部门还受益于减少数据碎片和降低管理成本。

这些平台还提供了重要的增值功能，例如快速集成和开发以及高级数据可视化。同时，它们消除了分发和控制其他数据副本的需要。数据协作消除了在应用程序中开发API或计划复杂的解决方案以完全访问数据的必要性，而所有这些工作甚至可能需要数月才能使团队开始他们的项目。取而代之的是，用户可以直接利用平台工具快速构建解决方案并转换数字服务，而无需熟练的软件开发人员编写大量代码。可以将其视为客户管理系统（CMS）产品对Web发布所做的工作，或手机摄像头对于内容创建所做的工作。通过消除所有繁重的工作，它可以立即产生结果。

对于企业而言，收益是显而易见的，但想要与受控网络之外的第三方或合作伙伴合作的组织或研究人员呢？借助数据协作，对组织比较大的好处就是增加了用于控制对数据访问的安全功能。由于访问是通过平台本身提供的，因此访问的粒度可以下降到数据单元级别。这使所有者可以决定共享哪些数据以很大程度地协作，同时确保符合法规和安全要求。无需担心第三方将如何处理个人数据：所有者始终处于控制之中，并且永远不会分发任何副本。

在业务中，数据协作是实现下一级战略决策的关键。假设企业想扩展百货商店产品以增加收入。已经拥有有关客户在商店中购买哪些商品的数据，但是他们购买了哪些尚未出售的商品呢？通过数据协作，企业可以与支付系统提供商合作，并找出客户花钱的方式。至关重要的是，不仅会知道客户从商店到其他地方购买的商品，而且还可以看到他们当天进行的购买。来自合作者的其他数据可以告诉您是否应该打开杂货店部分，以及它是否可以通过节省客户额外的行程来有效竞争。数据协作为企业提供的优势显而易见。

数据协作是神奇的独角兽？

到现在，数据协作可能听起来像是一个神奇的独角兽。这如何可行甚至可行？当企业没有数据时，如何获得洞察力？现实情况是，对于大型数据集，企业无法通过查看实际数据来获得洞察力。太多了。与其相反，围绕需要提出的问题来制定查询。查询结果将提供深入的答案。对于企业拥有的数据，这已经是一种常见的做法，因此，需要想象一下在不采用传统数据共享，集成和安全控制的成本和专业知识障碍的情况下，跨市场和行业组合数据的可能性。

无需知道每个人是谁以及每个人正在购买什么，就可以实现所有这些增加的洞察力。作为合作者，企业可以确保不会公开个人身份信息，并维护客户的隐私，因为这是产生见解的查询。可以与其他合作者共享这些查询，以实现互惠互利。作为IT领导者，企业可以降低信息系统和数据存储的复杂性并降低成本。作为项目经理，可以通过快速原型设计和产品化解决方案来加快成果。对于大数据而言，这是一场革命，它有可能在不影响安全性和隐私性的情况下改变企业的使用方式和数据意义。