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大數據，即作用于數據分析幫助商業(yè)等方面決策的大數據集，如今日趨發(fā)展成熟，呈現持續(xù)火熱的狀態(tài)。雖然大數據能夠讓人們在問題變得不可收拾前，幫助發(fā)現痛點、解決問題并增進對客戶的了解，但是與此同時大數據本身也帶來了一些問題與挑戰(zhàn)。

大數據為企業(yè)和機構在商業(yè)分析、市場營銷、商業(yè)決策等方面提供了優(yōu)質信息，幫助企業(yè)搶在客戶之前發(fā)現問題和痛點并及時改正。但是隨著從客戶、生產銷售流程和員工反饋等方面收集的數據越來越多，很多企業(yè)面臨著一個問題，那就是如何更快、更方便地檢索和分析他們收集的數據。

企業(yè)如何解決這個問題？ 答案就是“大數據架構”?！按髷祿軜嫛笨梢哉故酒髽I(yè)在數據存儲，快速數據分析和流式數據上的根本變化，使企業(yè)能夠更容易、更快速、更簡單地檢索可操作的信息，并提高客戶數據價值。

數據如何構成挑戰(zhàn)？在了解大數據架構，找出人們在看待、存儲、處理和分析數據的方式變化之前，必須先了解大數據增長所帶來的最常見的問題和挑戰(zhàn)。到目前為止，大數據解決和部署方案幾乎都是專門用于解決非常具體化的問題，滿足個性化需求。它們有效地存在于各自的“孤島”中，且互不相容。這種大數據部署案例有很多，其中用于分析客戶信息、地理位置數據和智能計量傳感器數據的網絡點擊流數據就是一類鮮活的例子。

整合獨立數據部署，發(fā)掘最優(yōu)商業(yè)決策。大數據在持續(xù)不斷增長，但是這些大數據部署的擴展性卻非常有限。如果企業(yè)繼續(xù)使用這些“孤島”解決方案，他們將不得不繼續(xù)購買更多的工具、軟件、硬件和云存儲空間，來為這么多個性化部署提供大量的儲存空間，包含大數據架構概念的大數據“整合”，已經成為大數據解決方案中最優(yōu)先考慮的方法。

大數據集成并不是處理具體的、個性化的問題，而是幫助人們更加全面和可靠地了解客戶需求，掌握客戶與品牌互動的整個過程，并評估客戶與公司合作時的整體體驗。如果沒有大數據架構帶來的改變，大量寶貴的時間就會在各個環(huán)節(jié)中白白流失，例如數據提取、整合、安全措施、存儲等。有了大數據架構，這些環(huán)節(jié)都可以省去，因為數據分析解決方案不再由這么多隨機的個性化工具和部署組成。

世界各地的精明企業(yè)家都已經開始整合各自的大數據源，這種大數據整合可以讓企業(yè)更好地關注最重要的問題，這些痛點如果不及時解決，很可能會影響公司的產品或服務銷售，損害其客戶體驗。大數據整合將大數據源、自動化數據攝取和安全數據更加高效地聯接起來，公司數據分析將步入一個新的、更為高效的階段，公司大數據模型也將面向未來，升級換代。