趨勢正在轉向自助式大數據處理和分析
大數據正在改變我們制定業務決策的方式。 它使我們對未來的潛力有了更深入的了解。 它以自我報告無法揭示的方式照亮了客戶的旅程。 它貫穿了所有學士學位，向我們展示了我們的努力在哪些方面取得了回報或沒有進展。
忽略大數據及其業務影響變得越來越不可能。 大數據被證明是非常有利可圖的。 每天都有數百萬用戶在生成新的數據點，並且已經開發了許多數據分析工具來理解所有信息。 分析市場趨勢和政策時，數據分析非常寶貴。 福布斯提到：
Dresner諮詢服務公司最近發布的大數據分析報告得出的結論是，有53％的公司正在採用大數據分析。
除非我們使用大數據分析來處理數據，否則每天創建的2.5兆字節的數據是沒有用的。 這對於企業來說是令人興奮的地方，因為我們現在可以在個人層面上以雷射聚焦精度預測市場行為。
大數據成本效益統計
· 藉助大數據，Netflix每年可節省10億美元的客戶保留率
· 1萬億美元—到2020年，企業將從物聯網中節省的金額
· 400億美元—到2025年人工智慧的預計財務影響
· 8–10％-使用大數據的企業的利潤增加。
· 故事中包含的數據比裸露的事實難忘的22倍
· 70％的企業認為數據倉庫優化對他們的成功至關重要
· 95％的企業需要管理非結構化數據
· 領導者根據數據做出大多數決策的可能性增加166％
大多數公司每天都面臨著大量的信息流。 受益最大的公司是那些將來能夠以有意義的方式將數據整合在一起的公司。 公司將必須在大數據處理上進行投資。 數據綜合與數據分析相結合將進一步發展數據的有效利用。 用戶在閱讀，處理，分析和交流數據方面獲得幫助至關重要。
為此，公司必須通過使用提供軟體，培訓並支持SaaS模型（軟體即服務）的合作夥伴來專門提升其員工的數據知識。
為什麼公司會追求自助式大數據處理產品？
· 僅需管理一件事-包括了所有基礎結構，包括資料庫之類的軟體，對您而言都是隱藏的。 作為企業主，您不希望了解所使用的基礎體系結構和算法，而只想要結果。
· 無伺服器架構—應用程式的許多管理任務已為您處理。 您無需進行備份，也無需確定如何擴展應用程式。
· 真正的易用性-您無需編寫任何程序。 是的，可以通過多種方式擴展解決方案，例如添加新的架構項目和UI螢幕，但這全都是拖放操作。 您無需在數據的集成，準備，分析和可視化階段進行編程。
· 更少的管理-您不需要開發團隊來負責從頭到尾的產品開發。 此類團隊的管理成本可能更高，而自助SAAS產品的管理成本則要低得多。
· 隨用隨付模式-您為使用的服務付費。 某些SAAS大數據產品使您可以選擇在使用特定服務時付費。
· 更少的時間-想像從頭到尾開發您自己的產品，一個普通規模的開發團隊平均需要3-4周。 稍後，進一步的疊代可以將時間軸移動到幾個月。 而SAAS產品可能需要2到3天才能開始學習，您可以立即開始構建分析和處理數據。
· 受保護的數據-您的數據也受到保護。 在開發環境中，IT團隊通常不關心數據的敏感性和重要性。 您可以通過採取某些措施來確保它們能夠處理數據，但是可能會發生人為錯誤。 通過使用自助式SAAS產品，您是唯一負責數據的人。
如何確定"即服務"是否適合您的大數據
考慮您當前的開發團隊和員工
具備Hadoop，Spark，網站開發等必備技能的人昂貴且稀缺。 glassdoor.com的數據顯示，使用Hadoop，Spark和全棧開發人員的薪水要高得多：
· Hadoop開發人員的平均工資為76,526美元/年，spark開發人員的平均工資為143,813美元/年，網站開發人員的平均工資為105,813美元/年。
· 與具備標準Hadoop技能的人相比，具有Hadoop技術技能的人的管理員（$ 123,000對$ 66,000）要高86％，對架構師（$ 133,000對$ 102,000）要高30％。
· 一位數據科學家（將數據分析技能與大數據編程能力相結合的人）的薪水為123,000美元，相對於數據分析師的平均薪水$ 62,000和業務分析師的平均薪水而言高$ 62,000。
考慮您的基礎架構預算
儘管它在商品硬體上運行，但Hadoop的成本可能會增加，尤其是在考慮上述人員成本來設置和維護它時。 對於沒有計劃在Hadoop上進行投資的Gartner世界中的54％，找到一個完全託管的SaaS大數據分析解決方案可以使他們在沒有相關成本的情況下進入大數據領域。
大數據SaaS評估標準
評估時，請向您的解決方案提供商詢問以下問題：
· 是否包括所有基礎架構組件（硬體和軟體）？
· 我需要管理基礎架構嗎？
· 我需要Hadoop管理員嗎？
· 我需要Hadoop知識淵博的數據科學家嗎？
· 我需要管理解決方案嗎？
· 解決方案是否具有集成，準備，分析和可視化數據所需的一切？
如果自助服務產品可以為您提供所有這些功能，那麼您會很幸運。 您的成本和時間將大大減少，而所需的管理卻少得多。
公司所有者如何發揮作用
如果您告訴我業務主管只是來"看"業務，那麼如果我們已經過去10年的話，我會相信您的。 曾經有一段時間，企業主會有一個願景，然後由開發團隊將其變為現實。 如今，企業主正在為其公司設定技術趨勢。
利用大數據，業務分析和人工智慧（AI）來提供解決複雜挑戰的解決方案，不僅是技術和數據科學專家的責任。 相反，組織領導者有責任了解並指導這些方法以實現其業務目標。
2017年，思科系統公司執行長約翰·錢伯斯（John Chambers）向哈佛商學院針對執行長的高管培訓計劃的參與者傳達了令人不安的信息。
他說："十年或兩年前，執行長可能會帶著電子表格在他們的辦公室里執行戰略。" "現在，如果您不聽市場和趕上市場過渡，……如果您不了解自己需要每三到五年不斷地重塑自己，那麼作為執行長的您將無法生存。"
最新數據表明，高管已開始學習數據科學。 他們正在努力將業務和IT掌握在自己手中。 edX，Coursera和Udemy上增加了越來越多的課程，以幫助企業主掌握其數據並從中獲取見解。
藉助基本數據科學技能和這些現成的自助式SAAS大數據處理產品，企業主可以降低內部數據處理開發和管理的實施成本。 他們可以確保數據的機密性並自行做出決定。
摘要：
在本文中，我們了解了大數據的價值和趨勢，自助式SAAS產品是如何出現的，以及企業所有者為何應學習最新的趨勢大數據處理工具以利用這些自助產品。
(本文翻譯自Shafiqa Iqbal的文章《Why Self-Service Big Data Processing is The Future》，參考：https://towardsdatascience.com/why-self-service-big-data-processing-is-the-future-8b443d2f46ad)