【中國(guó)智能制造網(wǎng) 市場(chǎng)分析】如今，大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序比常規(guī)應(yīng)用程序復(fù)雜10倍，開(kāi)發(fā)人員通常需要了解大量的技術(shù)，以使大數(shù)據(jù)能夠正常工作。　　大數(shù)據(jù)的應(yīng)用仍然太難了。盡管有很多的炒作的成分，但大多數(shù)企業(yè)仍然努力從他們的數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值。而Dresner咨詢(xún)服務(wù)公司得出結(jié)論：“盡管長(zhǎng)時(shí)間的意識(shí)培養(yǎng)和炒作，大數(shù)據(jù)分析的實(shí)際部署目前并不廣泛適用于大多數(shù)組織。”
　　
　　這是人員的問(wèn)題。盡管有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)，企業(yè)高管們往往寧愿忽略這些數(shù)據(jù)。但是，大數(shù)據(jù)復(fù)雜性的一大部分是因?yàn)樗枰能浖?。雖然Spark和其他更新的系統(tǒng)已經(jīng)改善了軌跡，但大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施仍然太難了，這是杰西•安德森精明的一點(diǎn)。
　　
　　實(shí)施起來(lái)困難
　　
　　長(zhǎng)期以來(lái)，人才一直是大數(shù)據(jù)采用的大障礙之一。2015年Bain＆Co.公司通過(guò)對(duì)IT主管調(diào)查發(fā)現(xiàn)，59％的受訪者認(rèn)為他們的公司缺乏對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)有意義的能力。調(diào)查機(jī)構(gòu)Gartner公司分析師尼克•荷德科特別指出，“到2018年，由于技能和集成的挑戰(zhàn)，70％的Hadoop部署將無(wú)法滿足成本節(jié)省和收入目標(biāo)。”人員的技能很重要，換句話說(shuō)，相關(guān)人才供不應(yīng)求。
　　
　　隨著時(shí)間的推移，人員的技能差距將會(huì)減少，當(dāng)然，但是了解平均Hadoop部署是不平凡的。安德森指出，大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性歸結(jié)為兩個(gè)主要因素：“你需要掌握10到30種不同的技術(shù)，只是為了創(chuàng)建一個(gè)大數(shù)據(jù)解決方案。而采用分布式系統(tǒng)是比較簡(jiǎn)單的”。
　　
　　問(wèn)題是什么
　　
　　安德森表示典型的移動(dòng)應(yīng)用程序與Hadoop支持的應(yīng)用程序的復(fù)雜性，注意后者涉及“盒子”或組件的數(shù)量的兩倍。然而，用簡(jiǎn)單的詞語(yǔ)表達(dá)，“Hadoop解決方案的'Hello World'比其他域中到設(shè)置更復(fù)雜。
　　
　　安德森說(shuō)，人們面臨復(fù)雜的困難，是需要了解涉及的廣泛的系統(tǒng)。例如，人們可能需要知道10種技術(shù)來(lái)構(gòu)建大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序，但這可能需要熟悉另外20種技術(shù)，只需知道在給定情況下使用哪種技術(shù)即可。否則，例如，你將如何知道使用MongoDB而不是Hbase？還是Cassandra？或neo4j？
　　
　　此外，在分布式系統(tǒng)中運(yùn)行有其復(fù)雜性，而大數(shù)據(jù)的技能短缺依然存在。
　　
　　簡(jiǎn)單的出路
　　
　　企業(yè)正在努力盡量減少在大數(shù)據(jù)構(gòu)建中所固有的復(fù)雜性的一種方法是轉(zhuǎn)向公共云。根據(jù)近的Databricks對(duì)Apache Spark用戶的調(diào)查，Spark到公共云的部署在過(guò)去一年中增長(zhǎng)了10％，達(dá)到了總體部署的61％。云計(jì)算代替了那些繁瑣以及不靈活的內(nèi)部部署基礎(chǔ)設(shè)施，可以提供靈活性。
　　
　　然而，它并不能消除所涉及的技術(shù)的復(fù)雜性。關(guān)于此或數(shù)據(jù)庫(kù)或消息代理的相同選擇仍然存在。這種選擇，以及其中的復(fù)雜性，不會(huì)很快消失。像Cloudera和Hortonworks這樣的公司已經(jīng)嘗試簡(jiǎn)化這些選擇，將它們整合到堆棧中，但是它們?nèi)匀换旧咸峁┬枰焕斫庖员阌杏玫墓ぞ摺mazon Web Services公司通過(guò)其Lambda服務(wù)進(jìn)一步發(fā)展，這使得開(kāi)發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂诰帉?xiě)應(yīng)用程序代碼，而AWS負(fù)責(zé)所有底層基礎(chǔ)架構(gòu)。
　　
　　但下一步是完全為終用戶預(yù)先制作應(yīng)用程序，這是華爾街分析師彼得•戈德馬克所說(shuō)的銷(xiāo)售基礎(chǔ)設(shè)施組件的更大的機(jī)會(huì)。用他的話來(lái)說(shuō)，一個(gè)主要類(lèi)別的“獲獎(jiǎng)?wù)?rdquo;是應(yīng)用和分析供應(yīng)商，它將基礎(chǔ)技術(shù)的復(fù)雜性抽象為一個(gè)用戶友好的前端。企業(yè)用戶的可尋址的受眾將比程序員的市場(chǎng)致力于核心技術(shù)。
　　
　　這是市場(chǎng)需要去的地方，而且是快速的。人們幾乎沒(méi)有做過(guò)。對(duì)于每個(gè)能夠掌握所有的相關(guān)的大數(shù)據(jù)技術(shù)公司，包括那些產(chǎn)業(yè)的企業(yè)，只是想只是希望重塑自己，需要有人使他們的數(shù)據(jù)更具可操作性，人們現(xiàn)在需要這類(lèi)供應(yīng)商出現(xiàn)。
　　
　?。ㄔ瓨?biāo)題：復(fù)雜性將如何影響大數(shù)據(jù)部署）