超大规模数据仓库平台供应商Ocient发布了一份新的报告《超越大数据：超大规模数据的崛起》。该报告发现，85%的C级领导认为其组织的财务成功与更快的数据分析之间有着密切关系。

该报告详细介绍了企业数据的变化，如何超越传统上被归类为大数据的海量数据，转变为更大的超大规模数据集，其中包括数以万亿计的数据记录，这些数据必须被快速摄取、存储和分析来来获得价值。该报告对500名管理150TB或更多的活跃数据工作负载的数据技术领导者进行了调查，解释了从大数据到超大规模数据转变的挑战和增长机会。

Ocient强调了该报告的以下关键发现：

• 数据分析与财务成功息息相关。超过85%的C级受访者表示，实施更快的数据分析与公司利润增长之间有很大关系。

• 数据工作负荷越来越大，越来越快，越来越复杂。97%的受访者表示，他们的组织所管理的数据量在未来1到5年内将快速增长。

• 传统系统并不是为处理超大规模的数据分析而建立的。超过59%的受访者计划更换数据仓库解决方案，46%的受访者表示遗留系统是他们更换的动力。

• 安全性和合规性是最受关注的问题之一。63%的受访者表示，在将数据量和分析扩展到超大规模工作负载时，维护安全和合规性是一个挑战。

• 人员配置是一个挑战。49%的受访者指出，缺乏分析数据的人才。

专家们预测，未来几年数据将呈指数级增长。来自IDC Global DataSphere(衡量每年创建、捕获、复制和消费多少新数据的指标)的研究显示，全球数据估计将大幅增长，“从2022年到2026年，全球数据球的规模预计将增加一倍多。在未来的五年里，企业数据球的增长速度将是消费者数据球的两倍多，这将给企业组织带来更大的压力，以管理和保护世界上的数据，同时创造机会激活数据，以造福商业和社会。”IDC Global DataSphere的研究副总裁John Rydning说。

IDC的研究还显示，仅在2020年就有64.2 ZB的数据被创建或复制，如果按照目前的速度，2025年将会创建超过180 ZB(或1800亿TB)的数据。

Ocient的调查反映了这种数据增长预测，在受访者对其组织管理的数据量在未来1至5年内的增长速度评估中，97%的受访者回答“快”到“非常快”，72%的C级管理人员预计未来五年的数据增长将“非常快”。

Ocient说，最成功的公司不仅仅是在收集这些前所未有的数据，而且也在实际分析这些数据。随着数据量的大幅增长，需要扩大分析能力，98%的调查对象认为在未来1到3年内增加分析数据的数量是有点或非常重要的。然而，超大规模的数据分析出现了障碍，被提到的前三个限制因素是：数据量增长太快(总数62%，C级65%)，缺乏分析数据的人才(总数49%，C级47%)，以及当前的解决方案不够灵活(总数49%，C级34.8%)。

受访者还指出了他们最大的数据分析痛点：安全和风险在C级受访者中排名第一(68%)，元数据和治理(41%)和数据摄取缓慢(31%)是另外两个最关注的问题。此外，传统数据系统的不足正促使他们对当前的IT基础设施进行现代化改造，46%的人认为遗留系统是转向数据仓库解决方案的原因。

报告最后指出，最成功的超大规模级别的公司正在优先升级当前的系统，建立能够消除数据利用障碍的数据团队，并积极准备在其数据旅程中采取下一步行动。

“数据分析不再是企业‘可有可无’的东西，超大规模的数据智能已经成为现代企业和政府机构寻求推动更多影响和增长的一个关键任务组成部分。随着增长速度的加快，企业和政府机构必须以安全和成本效益高的方式提高他们摄取、存储和分析快速增长的数据集的能力。”Ocient公司联合创始人兼首席执行官Chris Gladwin说，“从遗留系统迁移并为快速增长的工作负载购买或建立新的数据分析能力，将使企业和政府组织能够推动新的敏捷性和增长水平，而这在以前是难以想象的。”

据Ocient称，这项调查是由Propeller Insights于2022年5月进行。调查对象包括技术、制造、金融服务、零售和政府等许多行业的合作伙伴、业主、总裁、C级管理人员、副总裁和董事。受访企业组织的年收入从5000万美元到超过50亿美元不等。大约50%的受访者代表年收入超过5亿美元的公司。