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随着互联网的不断发展，大数据技术应用在各个行业都有不同的表现形式，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据技术应用需要解决哪些问题。
缺乏数据移动性
以SaaS解决方案为例，除非提供某种摄取功能，否则供应商提供的内部数据模型将使其难以将内容提升和转移到另一个平台。数据具有惯性，与非结构化数据相比，结构化数据具有更大的惯性。IaaS产品的架构旨在向客户收取将数据移出而不是移入其平台的费用。
没有机会成本
将计算服务从一家提供商迁移到另一家提供商需要显著降低成本/复杂性，或者为企业提供额外的竞争优势。其过渡的成本和风险必须合理化。如今，云平台从一家服务提供商转移到另一家服务提供商可能是一项年度计划或5年计划。在未来可以设想在更短的时间内改变解决方案。无论采取哪种方式，都会利大于弊。
技术债务和依存关系
系统围绕引入了次要或主要锁定的特定技术和平台。无论采用哪种技术，总会有必然的依存关系。这是一个不能避免但可以缓解的折衷方案。
组织倾向于拥有众多IT解决方案的原因之一是当查看数据时需要解决上述问题。IT对组织的价值在于向客户提供更好的服务，这主要是由数据驱动的。基础设施会随着时间而变化。而在过去的30年中，人们已经看到在大型机、客户端/服务器、部门服务器、虚拟基础设施、融合基础设施、超融合基础设施、容器以及现在无服务器的环境中部署了应用程序。所有这些技术的核心都是数据处理的永恒概念。
基础设施如今不断发展和变化，但是IT的核心是数据及其为企业提供的价值。
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2024-01-19
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