僅在過去的兩年中，就創建了90％的全球數據；分析家們預計，到2025年，全球數據將增長61％，達到175 ZB。組織開始瞭解現代數據應用程序的價值，以幫助收集，處理和管理不斷增長的數據量。Sapio Research確認74％的企業期望大數據帶來有意義的結果，並預計它將推動可靠，有用和有利可圖的商業應用程序。

但是，Sapio Research還發現，目前只有不到五分之一的業務領導者將其數據堆棧評爲“最佳”，這表明當前的運營策略尚未產生預期的結果。大多數組織都相信數據的承諾-但是由於多種因素，其固有的運營挑戰使企業無法發揮數據的全部潛力。讓我們來探索：

日益複雜的數據管道

隨着數字化轉型的發展，依賴於分佈式數據棧的新一代應用程序將投入生產，例如物聯網（IoT），客戶分析，機器學習和欺詐預防。這些應用程序需要一種全新的方法來處理更大的數據量和實時數據管道。

DevOps-DataOps協作

大數據實現已成爲各種規模企業的頭等大事，但是組織正在遇到性能問題，這些問題困擾着數據分析師和IT運營團隊。確實，DevOps團隊面對複雜的數據管道和支持它們的基礎數據堆棧時，在應對技術挑戰方面一直處於掙扎狀態–傳統上，數據分析人員被排除在DevOps人員的戰略制定和運營職能之外。

人才差距不斷擴大

希望利用數據中的洞察力的組織缺少所需的人力資源和專業知識，這是公司最好集中精力的領域。Sapio Research確認36％的企業業務將人才匱乏視爲巨大的痛點。數據應用程序可能很複雜，並且通常需要博士學位級別的專業知識才能進行手動管理和故障排除。

組織如何應對大數據實施挑戰

本地和雲中的現代應用程序都在複雜的數據堆棧上運行。組織需要精心設計，調整良好的數據管道，以確保數據項目提供更高的運營效率和預期的業務成果。因此，對於許多數據驅動的企業來說，能夠處理大量不可預測的源數據流和多種使用方式的可靠數據管道已成爲絕對必要。

爲了驅動可靠的性能並克服數據實施方面的挑戰，組織應不斷監視，管理和改善其數據管道。例如，通過使用AI和機器學習功能增強現有的監視流程，以提供自動化的建議和操作。這不僅可以解決複雜數據管道中的瓶頸和錯誤，而且可以極大地幫助填補人才缺口。

確實，Sapio Research表示，超過一半的IT決策者表示，大數據項目將佔今年IT預算的25％或更多。通過降低數據管道的複雜性並優化現代數據應用程序的整體性能，數據工作流將提高生產力，大數據項目將實現預期的目標。

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