大数据给ITSM带来的3大影响
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中国大数据元年至今已有5年了，我们依然身处大数据时代初期。近来关于大数据出现了许多不同的声音。即使去除各种宣传，大数据也的确引人注目，相信2017年会延续这样的状态。
显然，空前的数据生成和存储将极大地影响我们的生活。数据积累的速度将继续加快。到2020年，累积数据将等于约44泽字节，每年产生的数据量预计等于2009年产生的所有数据的44倍。互联网和社会媒体依然是大数据的主要驱动因素。一天中的每一分钟都会有10万条推文，1千1百万条即时消息，1亿7千封邮件，3千1百条脸书网消息发送到这个世界。
但提供价值的不仅仅是数据的量，更是利用数据的方法，毕竟并非所有的数据都有价值。我们必须对大量数据进行筛选、分类和分析，以便挖掘出其中有价值的部分。提取其中的相关性、从整体中获得价值，是将大数据从大肆宣传转变为提供见解、具备可操作性的真实价值的关键。
仅有1%的数据进行了分析
有了智能设备，今后几年数据累积的速度会进一步加快。在未来的3-4年里，全球超过500亿的智能设备将被用于供应和发展全球大数据存储库。但是，所有这些数据的真正价值是什么呢？
麦肯锡全球研究所研究人员计算，零售商通过充分利用数据分析，其营业利润率可增加超过60％。从《财富》1000强（Fortune1000）企业，可用数据仅增长10%产生的净利润便可增加6500多万美元。
在利用这些数据方面，全球仅对不到1%的数据进行了分析。我们的数据分析与应用之路才刚刚开始，其中蕴含着无限的可能性。甲骨文(Oracle)预测，大数据和分析将在金融银行业的许多关键领域极大地改进运营操作。通过更好地整合大数据和数据分析，医疗保健行业将有机会降低成本，每年最高达3000亿美元。
对IT部门大数据意味着什么
管理大数据的数据洪流，IT部门首当其冲。利用大数据，IT部门也能帮助企业更好地应对市场波动。回想2008年发生的金融危机，无数IT部门发现自己正在加紧增加资源以满足混乱的金融环境产生的需求。现在，通过大数据形成的新的分析功能，IT部门更容易了解用户需求和市场趋势，洞察未来，有助于更好地预测以及响应各种市场变化。大数据对公司IT部门带来的重大影响主要集中在可扩展性，复杂性以及差异性这三点。
1 可扩展性
IT部门必须以更快的速度对数据增长做出反应，并有能力更加准确的预测企业如何利用大数据存储。必须规划增长率，以确保资源能够满足未来三个月、六个月甚至一年的需求
2 复杂性
大数据时代的信息化架构有了进一步的发展。单一的大型服务器可能被成百甚至上千的低价服务器取代。这增加了IT部门需要对设备投入更多的智能监控和维护方面的管理。在IT资产管理（ITAM），云平台的资源集中管控平台等解决方案需求量会有更进一步的提升。
3 差异性
大数据时代未到来之前，IT员工主要专注于收集并存储少数几种数据类型。比如，金融机构的软件项目可能除收集并处理几种数值数据类型外，再无其他。但大数据全然不同，IT部门必须开发数据诊断功能来支持并管理许多不同的数据形式。
IT部门需要3大条件
IT部门面对大数据带来的三大影响，需要同时强化人才，融合，以及领导力管理三个关键领域来应对大数据时代的挑战。
人才的培养
典型的IT部门整体上代表着专门技术的许多不同细分领域：开发人员、测试人员、数据库管理人员，系统运维，网络管理等等。IT部门的确可以称得上是一个人才济济的部门。
对于大数据时代的IT部门，数据可视化、统计/定量分析、数据挖掘、机器学习和NoSQL数据库管理等技能的重要性将愈益增大。我们首当其冲的是要加速利用并理解当下市场上的所有大数据相关学科的信息，不断去理解并发现其中的共性。一旦理解了，就有能力驰骋其间，从而得到预算资金探索自己的试验项目。
大多数IT部门目前缺乏将大量数据整合为可用的、可操作的业务信息所需的专业技术特定领域的知识型复合人才。当我们缺乏符合要求的必要资源的时候，从IT内部技术精湛的员工队伍入手，在现有的人员身上投资，建立了内部专业技能是我们目前所了解的新技术培育的基本规律。利用内部具备学习新概念和技术的技能的人力资源，更重要的是，这些人来自行业内部，他们理解需要什么样的洞见来推动业务在之前没有想到的领域向前发展。
这个现象在相当长的时期内都一直会存在。 解决之道不外乎，让大学与企业的对接，对员工进行短期，高频，有针对性的培训，控制成本和提升效率。
融合的环境与文化建设
顾名思义，大数据包含了许多不同数据类型，它们来自不同数据源。要想在大数据方面取得成功，必须将所有数据源和数据类型融合为一个统一的和谐整体。统筹合并及解析不同数据输入的过程是一个不断发展的科目，需要IT部门持续的关注。
实现进一步发展将需要像工业物联网那样的变革性技术与传统IT融合，还需要在企业改变其人员和流程的方式上以及结合所需技能组合从而提高运营效率方面做出阶跃变化。这包括通过分析生成的大量数据获得的洞见。数据科学家可以来自与统计与数字学科的专家们，结合信息化资源拥有所需的技能组合，可以用来快速学习新的概念和技术。继而应用分析学及行业知识，发现机会，实现行业应用的落地和发展。
领导者与领导力的提升
每个企业的大多数业务部门都将在大数据提供的隐藏连接和启示中发现巨大价值。一个企业的领导力，管理层的分析能力，以及对企业发展的文化支持都会体现企业的综合管理水平。但是其中许多部门并未意识到大数据技术带来的潜在价值。IT部门应成为企业中这些部门间的桥梁，帮助他们了解并实现利用大数据带来的效益。
应用大数据分析受到的阻力之一就是人的因素，特别是管理层。那么高层管理领导何为尽其职？
首先我们要看看企业高管的能力管理。能力管理的目标是指能力管理致力于根据当前和未来的业务需求，在恰当的时间，以恰当的成本协调地提供所需的企业资源。中国人常讲时来运转，那是守时待命的结果，仅仅是机遇降临到你头上被你抓住了而已。而所谓“势”是可以经过自身努力创造的，在某种程度上，可以人为地加以控制的。
领导力不足是企业无法应用大数据分析法的主要问题。没有全面了解和理解大数据的概念以及应用的方式与工具。高层管理领导者要有一种能力，那就是会用工具和管理手段使其企业击退临近行业、数字新贵及快速多元化的科技巨头等的进攻。
此外还将观察他们如何为其顾客、客户、市民创造价值，以及其竞争议程中出现的学习或“认知”系统。可见，能力管理不仅要预计对客户产生影响的业务发展，也要预测技术的发展情况，使业务能够在最合理的时间和条件下享受新技术等带来的好处。它是一个兼顾各方的流程，同时，它在确定投资汇报和成本合理性方面也扮演重要的角色。
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来源：张礼立