一、引言
随着信息技术的迅猛发展，服务器作为企业内部数据中心的重要组成部分，已经成为企业运营不可或缺的基础设施之一。
服务器价格因品牌、性能、配置等多种因素而异，尤其与公司规模和业务需求之间有着密切的关联。
本文将深入探讨服务器价格与公司规模、业务需求之间的关系，帮助读者更好地理解这一领域。
二、服务器价格概述
服务器价格因品牌、配置、性能等因素而异，价格区间较大。
一般来说，服务器价格从几千元到数十万元不等，高端企业级服务器价格甚至更高。
服务器的价格主要由硬件成本、软件成本、售后服务成本等因素构成。
其中，硬件成本包括处理器、内存、硬盘等硬件设备的费用；软件成本包括操作系统、数据库等软件的费用；售后服务成本则包括技术支持、维修等费用。
三、公司规模与服务器价格的关系
公司规模是影响服务器价格的重要因素之一。
一般来说，大型企业的业务需求较为复杂，对数据存储、处理能力和安全性等方面有着更高的要求，因此需要采购性能更为强大的服务器以满足业务需求。
而中小型企业则可根据自身业务需求选择合适的服务器配置。
因此，大型企业采购服务器的平均价格通常高于中小型企业。
公司规模越大，服务器的需求量也越大，部分服务器厂商会根据客户需求提供定制化服务，如定制硬件配置、软件系统等，这些定制化服务也会增加服务器价格。
因此，在选择服务器时，企业需充分考虑自身规模及业务需求，合理选择服务器配置。
四、业务需求与服务器价格的关系
业务需求是影响服务器价格的另一关键因素。
不同业务对服务器的需求不同，进而影响服务器价格。
例如，对于需要处理大量数据的业务，如云计算、大数据分析等，需要高性能的处理器和大量的内存、存储空间，因此这类业务所需的服务器价格较高。
而对于一些简单的网站或应用服务，对服务器的性能要求相对较低，服务器价格也会相应降低。
业务需求还会影响服务器的配置选择。
例如，对于需要高安全性的业务，如金融、医疗等领域，企业可能需要选择具备更高安全性能的服务器配置和操作系统。
而对于一些互联网新兴业务，可能需要更为灵活的云计算资源和高性能计算能力，企业可能需要选择具备这些特点的服务器产品和服务。
这些特定需求都会影响服务器价格。
因此，在选择服务器时，企业需充分考虑自身业务需求，合理选择服务器配置和服务。
五、深度分析：如何平衡服务器价格与公司规模、业务需求的关系
在平衡服务器价格与公司规模、业务需求的关系时，企业需要充分考虑以下几个方面：
1. 企业应明确自身规模和业务需求，制定合理的服务器采购计划。企业需充分了解自身业务发展情况和对服务器的需求，避免盲目追求高性能服务器或配置过低导致无法满足业务需求的情况。
2. 企业应注重服务器的性价比。在选择服务器时，企业不仅要考虑硬件性能、配置等因素，还需充分考虑售后服务、技术支持等方面。在保证满足业务需求的条件下，选择性价比更高的产品。
3. 企业可考虑长期合作关系。与具有良好信誉和口碑的服务器厂商建立长期合作关系，可以获得更为优惠的价格和更好的服务支持。同时，长期合作还可以根据企业业务发展情况灵活调整服务器配置和服务。
六、结论
服务器价格与公司规模、业务需求之间有着密切的关联。
企业在选择服务器时，需充分考虑自身规模和业务需求，合理选择服务器配置和服务。
同时，企业还应注重性价比和长期合作关系等因素。
通过深入分析这些因素之间的关系，企业可以更好地选择合适的服务器产品和技术方案满足自身业务需求并提高运营效率。
什么是税收数据深度利用
税收数据深度利用是在数据集中和系统整合的基础上，利用相关学科的原理、方法和模型，针对大量涉税数据，包括税务系统内部数据，也包括其他政府部门、企业、居民等外部数据，进行深入研究，发现事物的内在规律性，用于帮助税务部门做出明智决策，改进工作，提高效率的分析活动。
税收数据深度利用的方向与重点 无论从哪一个角度看，税收数据无外乎产生于税收管理部门通过税收制度和征管手段去规范和调节国家与纳税人之间的税收经济关系的活动当中。
因此，税收数据的深度利用基本上可以定位在三个主要的方向上：围绕税收与经济协调发展而进行的数据分析；围绕加强征管而进行的数据分析；围绕纳税服务而进行的数据分析。
税收数据深度利用的关键在于——模型的应用，就税收数据深度利用的模型而言，大致可以分为两类：一是以科学化管理、定量化管理、精细化管理为内在思想的管理工具和手段所形成的模型；二是以研究税收经济关系协调发展为目的的税收经济模型。
简单说来，税收数据深度利用的模型包括管理模型和经济模型。
而从当前现实基础和未来发展趋势看，最有可能成为应用重点的是下述几方面：(一)税收经济发展研究也就是刻画税收经济关系研究，从宏观经济、微观经济的发展与运行中评价财政税收政策对全国经济和区域经济发展的影响，探索存在的问题，并从财税工作角度为国家和地方在新形势下的发展提出政策建议，对提高国家整体竞争力与区域竞争力，全面落实科学发展观，构建社会主义和谐社会具有重要的现实意义。
所以，面向全国或面向区域的税收经济发展研究将成为税收数据深度利用的重点场合。
数据大集中正好为此类研究创造了有利条件。
(二)税收政策分析新一轮税制改革中有许多迫切需要解决的重大问题，这些重大问题除了必要的理论分析之外，更关键的是要进行结合实际的数量分析。
而在数量分析中，很多经济变量的关系是人们很难用直觉和经验来把握的，必须通过数量分析模型来寻找答案。
因此，大集中之后，税收政策分析将成为税收数据以及更广泛的社会经济数据深度利用的又一重点场合。
(三)税收监控体系税收监控体系包括两方面的内容：一是税务机关对现实税源的日常征管工作，其直接结果表现为税收收入的入库；二是税务机关对税源变化情况及发展趋势的分析预测。
(四)纳税服务评价客观公正的纳税服务评价是提高税务机关管理服务水平的重要手段。
税收数据的深度利用的重点还有业绩评价指标体系等等。
税收数据深度利用的方法和途径 当前在数据利用过程中，一些新情况、新问题的不断出现，造成了数据利用的水平普遍还不太高，各地的数据利用的方向也不尽相同。
主要表现在：一是相关的工作制度还不够健全，相关的工作流程还不够规范。
成熟的数据利用，应该有一套健全的工作制度和规范的工作流程，明确各级用户、业务部门和信息部门的工作职责，规范各环节的工作内容和层级之间的关系。
而在当前的工作中，由于数据利用还处于摸索阶段，相关的工作制度和工作流程都不够明确，职责交叉的现象屡有发生，不仅影响了工作效率，同时也会造成责任不明、职责不清。
二是数据利用的远景规划不够明确，实施步骤不够细致。
就全国而言，数据利用作为税务信息化建设的重要组成部分，既要立足于税务系统信息化的现状，又要在金税三期的总体规划下，分阶段、有步骤地开展。
既要有明确的建设目标，又要有分阶段的建设要求。
在当前阶段，由于各地的信息化建设水平的差异，数据利用的重点也都有所不同。
在整合各应用系统数据、满足日常征管需要等数据利用的基础方面，各地都进行了大量的工作，取得了一些成果，但同时，由于这些工作内容大致相同，也造成了各地在数据增值利用基础方面的重复劳动。
三是数据量庞大，数据质量核实、维护困难。
由于全省11个省辖市的数据都集中到省局，数据量之大可想而知。
这些数据以前都是分散在各市的服务器上，由于各地管理情况不一，而且在秦税工程征管系统上线时，导入的数据信息之间的关系并非完全对应，其中有些数据质量问题有待考究，因此，非常有必要对集中的数据质量进行全面梳理。
但由于数据集中到省局，市、县局已不能从省局服务器中提取数据进行检测，因此，对于数据质量检测工作可由省局定期处理，并将可能存在的问题的数据下发给基层进行维护。
据统计，今年上半年省局秦税工程征管系统的日常维护量约为5000个问题左右。
四是数据分析人员与数据集中的管理要求难以适应。
面对集中过来如此庞多的数据，如何在最短的时间内，将这些数据有效利用起来是对我们全省税务干部的考验。
而目前存在的问题是高层次的数据分析人才非常欠缺，各级从事数据统计、分析的人员大多已不能完全适应数据深层应用的需要。
同时，数据集中对各级信息技术人员提出了更高要求。
数据的深度利用，客观上要求从事信息技术工作的人员不但要有专业知识，同时还要精通税收业务，但由于多年以来，信息技术人员一直处于技术服务的地位，他们一时还不能适应数据集中后软件深层开发的要求。
五是数据利用的深度与广度还存在不足，缺乏系统的、完备的税收分析模型。
长期以来，在税收工作中的数据利用，往往仅局限于报表浏览、软件查询、税源分析、税负分析、收入预测、过程监控等等，其一般应用特征是基于汇总、分类、简单计算基础之上的原始税收数据的展现和对税收现象的一般描述.而要开展好数据利用，则必须在原有数据利用的基础上，建立系统的、完备的税收分析模型，进而开展更深层次的税收分析。
尤其随着金税工程三期建设项目的批准实施，税收数据实现了省级集中，进而在更大范围内使实现集中成为了可能。
在这前提下，数据利用应该在原有数据利用的基础上，在更深层次税收分析的前提下，还要运用经济学、管理学、统计学的理论、方法和模型，基于数据仓库、数据挖掘和人工智能技术，实现在更多方向上的应用。
基于目前存在的问题，我们认为税收数据的深度利用可以通过以下几个方面进行：(一)健全制度，规范流程。
在原有的工作模式下，信息化工作人员一直处于被动解决问题的状态，有问题、有需求就解决，业务处理流程是应答式的；现在面对数据利用、决策支持的需求，信息人员处于主动解决问题的角度，业务流程应是问答式。
应该建立更加完善的运维体系、监控体系和责任追究体系，将系统安全运行落实到每个IP地址，形成人人规范工作、自觉消除安全隐患的局面。
运维体系将以现有的技术支持体系为基础，保持完成技术问题解决的前提下，深入技术优化，进一步理顺各系统之间关系，实现系统的平稳运行。
借助相应的检测、控制软、硬件，逐步将安全控制细化，由单位到个人，分时分段，完善系统运维预警机制。
制定相应规章制度，定岗定责，实现有操作有负责，有过错有追究。
(二)着力提高数据质量。
数据集中的一个最直接目的就是为了应用，数据的分析利用必须建立在我们获取的数据信息是真实、准确的基础之上。
因此，数据集中以后我们不能急于求成，数据集中工作的完成只是第一步。
面对集中的数以亿计的数据，我们不能急于应用，我们首先需要解决数据的质量问题，要花大力气对数据的真实性、准确性、逻辑性进行论证。
如果说我们连数据的质量也不去管，就直接拿来应用，那么结果是可想而知的。
省局应尽快制定《秦税工程征管系统数据质量管理办法》，对数据的采集、录入、日常管理、检查考核提出明确要求，应着重从以下几个方面提高数据质量。
一是严把数据来源关。
也就是把好纳税人提供的涉税原始资料的审验关，各级业务受理人员采集到秦税工程征管系统中的数据应该是最真实的数据，不掺杂任何部门、任何个人的利益和意识于其中的数据，只有这样，才能保证对数据的分析利用是有价值的。
所有进入征管信息系统的数据必须有依据，依据的内容必须与实际情况相一致，防止出现原始资料失真现象，这也是保证数据质量的首要环节。
二是严把数据录入关。
就是数据质量的事中控制工作，凡是需要录入到秦税工程征管系统中的数据，录入人员应当完整收集征管信息，对收集的信息进行全面的审核，依据正确的步骤、方法、标准操作，在规定的时间内将信息录入秦税工程征管系统。
要保证录入机内的信息完整准确，并与受理、收集、采集的纸质资料保持一致。
凡相关业务的处理已经过操作确认，并且其数据已进入征管系统的，操作人员不得擅自进行修改，禁止越权操作和非法操作。
对于数据录入过程中所出现的错误，如果因为流程已终审而无法进行更改的，在目前省局对该类业务的维护权没有下放的情况下，需要及时通过信息处理平台将问题向省局业务、技术支持中心进行提交，以减少错误信息的存在。
三是严把数据检测关。
各职能部门根据各自的职能分工，共同做好数据日常监控管理工作，业务部门负责提出数据日常监控的具体方法、标准和要求，明确数据信息的政策规定和逻辑关系，技术部门根据业务部门提供的数据质量监控需求，定期对各系统数据进行检查、检测，发布数据信息检查、检测和修订的结果，检查落实错误数据的修订更正情况。
各业务部门和技术部门对操作层业务处理情况进行日常监控的同时，要对操作层出现的操作错误要进行原因分析，研究制订改进方法和措施。
基层税务机关要及时安排人员对下发的结果进行核实，找出存在问题的原因，避免以后类似问题再次发生。
(三)建立税务数据深度利用的模型。
一是建立刻画税收经济关系的数据利用模型。
采用代数形式的定量分析将把税收经济理论模型化，然后适当根据实践情况把理论模型予以修正，并将相关数据应用到修正模型中，对模型结果进行经验分析，从中发现经济运行规律，为政策制定提供可靠、科学依据。
这种利用的过程是阶段性的，是从初级到高级的过程，是一个水平不断提高、效果不断改进的发展过程，当然，模型应用水平取决于税务部门对实际经济关系的理解程度、对税收经济关系的符号抽象能力。
在实际操作上应从全国和区域的财税经济运行概况、税收经济总量分析、税收经济结构分析、财政收支概况、财政支出与经济社会发展、财税经济政策变化对全国和区域的影响、财税经济发展趋势及对策等方面做出一些有丰富数据和模型应用的研究，这样可以对实践具有一定参考价值。
二是归纳税收管理实践中的数据应用模型。
在税收管理实践方面，模型主要起到的作用是将复杂的税收征纳活动通过数字化的形式总结归纳，将税收征纳的每一个过程精细化，每一个结果数据化，并且建立起投入到产出之间的对应关系，提高税务管理应对能力的速度和准确度，最终实现在数量可控性平台下的管理水平持续改进和不断提高。
1、税收政策分析的研究内容主要有：(1)依据税收特性制定税制表示方法，建立税收政策分析模型描述语言；(2)开发税收政策分析模型支持系统和封装于这一系统内的税收宏观经济计量模型和税收可计算一般均衡模型；(3)以中国新一轮税制改革的重大问题为对象，在某些方面做出数量分析和对策研究。
不难看出，税收政策分析成败的关键还在于数据的获取和模型的应用。
2、基于大量税收数据和方法、模型库的税收监控管理系统应具有如下功能：(1)能侦测出应该纳税但未申报纳税的纳税人；(2)能对纳税人的情况特征进行描述，并按照不同的标准进行层次划分；(3)能够锁定偷逃税的申报人；(4)能对应收税款做出预测模型，从而做出优先级顺序和最优化处理；(5)能够辅助决策，科学制定税收计划，促进资源最佳利用。
3、纳税服务评价和业绩评价应用模型的内容主要有：将第三方评价法、层次分析法、多层模糊综合评价模型三种评价技术有机结合，在税务机关纳税服务评价中进行系统应用，能够取得更加科学公正的评价结果。
例如，建立反映评估因素集与评语集之间关系的模糊关系矩阵，利用数学方法确定权数集，降低主观因素的影响。
决策集较全面地反映了被评价对象相对于评语集各等级的隶属度，使考核者能更加全面地了解被考核者的多重属性。
三是数据组织的导向性作用。
进一步结合税收数据深度利用来看，或许模型所发挥的作用还存在着另一方面的功能，即数据集中过程当中数据组织的导向性作用，这种导向性作用的发挥是通过模型应用过程当中对各类数据提出的要求实现的，通过该作用，随着时间的发展，数据集中的有效性与目的性不断加强，反之，模型应用空间不断扩展。
即可以通过若干模型(包括管理和经济模型两种类型)作为导向来指导数据集中的选择。
在这一方面，美国个人所得税模型应用为我们提供了很好的启迪。
(四)拓展信息中心职能，加强数据分析工作。
数据处理分析就是对海量数据资源和单项信息进行加工、处理、分析，挖掘有价值的综合信息，从而为税收管理和决策提供依据。
数据处理分析是集业务、技术、数据交换为一体的综合性工作，需要一个综合性的部门长期来承担这项工作。
要在信息中心原工作职责不变的基础上，抽调业务骨干力量，在信息中心设立专门的数据处理分析岗位，各基层部门的信息中心也要相应设立同样的岗位，形成上下联动、分级管理、相互促进的格局。
对数据的分析应用，可以从以下几个方面入手进行。
一是将数据分析应用与税收分析工作关联。
加强跨系统的数据分析，利用秦税工程征管系统中各个应用模块之间对应关系，将数据抽取到一起直接进行关联比对，对整合的数据进行多角度、全方位的分析，及时发现反映地区税源发展和税收征管中存在的问题，为税源分析提供准确的线索和导向，提高税收分析的整体效能；强化全省地区宏观税负、税收弹性的增减变化趋势分析，行业税负的分析，通过开展地区宏观税负、税收弹性的增减变化趋势分析，深入分析税收收入与相关经济指标的关系，研究地区经济税源发展情况以及税收管理中存在的主要问题。
要通过开展税收管理状况和异常点、风险点的筛选分析，探索建立分税种、分行业、分项目税收分析预警模型，提高税收分析水平。
二是将数据分析应用与税源监控工作关联。
税源监控是税源管理联动机制衔接税收分析、纳税评估和税务稽查的重要环节。
要依托信息化手段实现税源监控方式的转变，把税源监控与数据分析应用紧密衔接起来，逐步实现主要依靠数据分析成果开展有针对性的税源监控；要整合简化各类调查核查等事务性工作，避免涉税信息重复采集和税收管理员重复下户，使税收管理员能够集中精力加强税源管理；要改变对异常票证、异常指标按单一项目进行核查的简单做法，实施按户归集分析异常项目，根据异常项目的发生频度和风险度大小，把核查工作和税源监控分析结合起来。
对于税源监控中发现的疑点和问题，要及时反馈到税收分析、纳税评估和稽查环节，促进税收分析质量的提高，为纳税评估和稽查选案提供准确的目标和方向。
三是将数据分析应用与纳税评估工作关联。
充分应用数据分析的结果，不断充实、丰富纳税评估分析指标和评估分析模型，在此基础上，通过部门间的联动、整合，逐步形成具有针对性、系统性和时效性，覆盖不同税收业务管理要求的评估分析指标体系和评估模型体系，充分发挥以评估促分析、以评估促稽查、以评估促管理的作用，全面提升纳税评估工作质量和效率。
探索税负异常变化规律，并及时将成果反馈数据分析，以改进数据分析方法，提高数据分析的水平。
通过数据分析的手段，以年度评估、行业评估为重点，实施多税种联动、征退税联动评估，结合风险点的核查开展季度、月度评估。
四是将数据分析应用与稽查选案工作关联。
数据集中以后，税务稽查部门可以纵览全省数据，按照选案工作要求，及时准确地确定检查对象。
要在税务稽查和数据分析之间建立有效衔接，形成以数据分析指导稽查选案，以稽查结果指导数据分析的良性循环。
(五)借助现代管理方法，充分运用信息化手段。
当前是信息化时代，各项工作都离不开也不可能离开现代技术的支撑。
因此，我们要用足、用好集中的数据，就要善于发现数据之间的规律性东西，并借助现代化手段对这些信息进行再加工。
数据集中为全省税收科学化管理提供了有利条件，增强了风险预警和监控及化解能力。
目前，省局应根据我省数据大集中的实际，尽快研究开发《税收管理员平台》，科学合理地分解量化税收管理员工作任务和职责，防范和化解执法风险；尽快研究开发《监控决策信息系统》，并将集中的数据有效应用到其中，从较高层次上对税收征管工作进行监控；尽快研究开发《执法检查考核系统》，根据各期执法工作重点，从后台提取相关异常信息，自上而下地进行检查，大大提高检查工作的及时性和针对性；尽快研究开发《执法过错责任追究系统》，严格科学考核执法绩效，创造公平公的考核追究环境，促进执法水平不断提高；等等。
(六)抓好人才培养，提高驾驭庞大数据资源的能力。
使集中后的数据实现深度利用，发挥最大效用，业务、技术上不仅要有精通各自业务的人才，还要有既精通业务又精通技术的复合形的人才，更要有能够驾驭庞大数据资源的专门性人才。
鉴于地税部门近几年来新招录公务员比例相对偏少，同时受地税系统内部人员编制及资金经费限制，再加之部分单位对税收分析人才引进还未引起足够重视等现状，目前，地税部门统计分析人才短缺这种局面还将持续一段时间。
因此要想与数据集中的大局相适应，必须尽快另辟蹊径。
一是引进人才，这是解决人才短缺的最直接最有效的方法。
但引进人才受制于很多的因素，存在很多困难。
实际工作中，可以考虑与相关高校合作，充分、有效地利用高校这一人才高地优势，与高校建立协作机制，开展优势互补，这应该成为今后一个发展的方向。
二是做好现有人才的培养。
要实现数据分析人员和信息化建设的快速发展，我们还应该打造一支既懂业务、懂技术，又专于税源分析的具有高素质、高水平的信息化队伍。
然而，目前地税系统这方面人员构成尚有一定的差距。
我们应有计划地选送一批有发展前途的专业人员到高等院校深造，提高税务干部专业水平，也要充分利用现有资源，多举办专业技能培训班，为各类人才提供知识更新之机。
除此以外，我们还应该认识到税务人员素质与信息化的发展不相适应的问题。
应该立足地税系统当前现状，对现有人才进行优化配置，着力强化对现有人员的培养，既是解决当前数据分析利用问题的需要，更是今后地税整体工作推进的需要。
人员培训应各有侧重：对从事税收分析岗位的人员，培养的重点应放在分析技能上，通过培训能够充分利用一切分析手段提高分析水平；对数据采集人员应重点侧重于责任心、事业心的增强，提高录入数据的准确性。
同时，加强对广大纳税人的教育引导，提高纳税人的数据报送准确性、真实性，加强对税法的遵从度教育。
这是提高数据深度利用的前提和基础。
要实现真正意义上的数据的深度利用，尤其是在决策支持方面，不仅要有大量的数据利用模型和对税收收入的分析，更要进一步实现面向税收制度的制定、修改和完善的税收数据的利用；实现面向国家或地区税收收入预测和纳税能力估算的税收数据的利用；实现面向税收法律、法规执行情况评估的税收数据的利用；实现面向为纳税人服务和纳税信用等级评定的税收数据的利用等等。
国内高防服务器为什么那么贵？
可以找正规IDC公司，推荐一些可靠的老牌稳定的数据中心首先一定要选择有ICP许可证的公司，公司规模要大，信誉高，然后有条件可以去服务商的机房考察一下，和所描述的是否属实，合同是一定要签的这样才有保证，安全有保障。
1.价格价格，这是我们最关心的问题，性价比一定要高．最好全方位了解这个机房，包括和你谈业务的工作人员，如果这个工作人员不是很负责任的话，那么恐怕即使你用了该机房机房资源，那以后的售后未必是好的。
2.带宽带宽，一般过于便宜的机房不是带宽不够就是线路不稳定，一个机房价格为何便宜？要看原因，俗话说的好，一分钱一分货。
3.机房选择品牌机房还是一些公司所谓的自建机房就像买手机相信苹果还是没听过的牌子一样，我们肯定选择相信苹果的品牌实力。
好的品牌机房会有先进的香港服务器管理平台，可实时监控香港服务器流量，实时操作重启。
4.售后服务器不是一个一蹴而就的东西，售后服务是很重要的。
一定要找IDC在机房有技术人员的，那样技术人员一般都24小时值班，可以保证24小时的技术支持。
当前，互联网上攻击的威胁越来越严峻，泰海科技一直以来都致力于攻击保护领域的深度研究。
对泰海科技而言，为我们的客户持续地提供专业服务，以及如何防护攻击问题的建议，是我们高防服务器服务的根本。
企业大数据项目实施过程中遇到的那些挑战
企业大数据项目实施过程中遇到的那些挑战
说到大数据，人们很多还停留在概念的阶段，不过对于一些企业来说，大数据已经就在眼前，业务的需求驱使着IT部门不得不去做大数据的分析与处理。
企业需要大数据的分析和处理，但是大数据并不是想象中的那么简单，在实际部署实施的过程中会遇到很多方面的问题。
尤其是目前社交网络的兴起带来了更多的数据量，企业需要面对的挑战就越来越高，因为社交网络的数据本身就是一个无底洞。
一位企业CTO说：“目前我们的数据来源基本都是在社交网络上面，我么收集这些数据加以分析，帮助企业理解这些人的消费规律以及个人偏好。
”
企业大数据项目遇到的那些挑战
这位CTO所在的团队运营着一个可以产生12亿美元的数据平台，以及每天超过400万人的PB级数据集群。
所在团队的大数据环境中包括了大量的开源平台，他们所用的技术包括：Hadoop、HBase，Hive，ElasticSearch，Scala，Storm，以及其他的很多工具。
这确实是一个非常严峻的挑战。
我们通过企业大数据项目的具体实施过程不难看出，在实施的过程中技术与人是最关键的两个问题。
选择一个成熟的技术，并且让最合适的人来进行实施，这样才会有一个比较合理的结果。
目前，以及有不少的企业开始进行部署自己的大数据项目，下面我们就为大家总结一下企业在部署大数据项目过程中遇到的那些难题与挑战。
复杂的数据计算与存储
大数据，顾名思义海量的数据是不可避免的。
这项对于传统的数据分析而言，大数据需要大量的存储空间来进行数据存储，现在数据的产生量已经不是人们所能想象的，传统的存储介质与存储方式并不能满足如此快速的数据产生量。
换句话来说，看看新浪微博、Facebook每分钟产生的数据量你就会明白了，电商更是夸张，阿里双十一，百亿的交易额，这样的数据量需要具有针对性的数据存储方式。
而从项目的整体出发，只是存储并不能算得上大数据。
在存储之后还需要对海量的数据进行分析与计算，只有最后得出的分析结果才会对企业有所帮助。
存储只是万里长征的第一步，大数据处理团队需要弄清楚这些数据背后的价值，需要合理的对数据进行归档，并且数据价值是需要进行计算分析得出的，庞大的数据量需要更加庞大的计算能力才能完成。
技术的成熟度的挑战
开源技术就好比一只小狗，它很可爱，也很好。
但你需要养活它。
就目前的技术发展而言，开源的大数据技术还并不是十分成熟，商业的大数据解决方案价格有非常昂贵，所以对于大部分企业来讲，开源貌似是唯一的解决方向。
但开源技术并不能很好的适应每一个企业的具体业务线，所以企业还要投入大量的技术力量进行维护与二次开发。
开源技术是条可爱的小狗，但是你需要养活他。
许多大数据技术是在建工程。
虽然基础技术日趋完善，管理和配置的工具都处于起步阶段，让IT专业人员做工作解决的差距。
企业的IT团队不得不开发工具，从管理的角度，从工作流程的角度，从配置等不同的角度出发。
期待，努力发现人才
之前讲了，大数据需要成熟的技术以及合适的人来执行，这里指的合适的人是一个真正的数据分析专家。
而这样的人往往是可遇而不可求的，除非你花重金去其他公司去挖人，而且还不能确定这个人是否能适应这个团队。
其实从技术的角度出发，大数据的技术与工具正在迅速发展，但是这些技术与工具只掌握在少数人的手里，并不能得到大规模的应用。
所以对于企业来讲，大数据的技术与人同样重要。
拥有了成熟稳定的技术，但是没有可以执行它的人，那么大数据项目也会相当危险，没准什么时候就成为了企业财政的累赘。
3产品线与项目的对接
想想模块化，准备投资
任何一个项目的组建都不可能是无成本的。
每一个项目都会意味着人力与财力的投入。
尤其是在大数据项目上，每一个关键的业务点都意味着大量的资源投入。
相比于其他项目，大数据项目耗费的资源会更多，在基础设施上的投入，服务器、存储以及计算资源和开发人员的投入都是相当庞大的。
模块化的基础设施一直是重要的，因为它可以让IT团队能够处理的业务优先级的变化，并提供业务透明度。
企业的IT团队有必要投资的管理和生产力工具。
这就是20％，25％都集中在我的工程资源，生产力工具和工作流程管理。
将产品与业务线做对接
在企业中项目需要围绕着业务进行实施，再好的产品项目如果不能很好的与业务进行对接，也是不能实现其真正的价值。
这很容易让大数据的专家紧密合作，产品专家和业务利弊谈，但它可以是难以贯彻的想法。
越来越多在？？过去的几年中，我们已经给他们带来了起来，因为双方都需要了解的另一边。
在很多失败的案例中我们不难看出，企业大数据产品的最终失败原因有一条就是产品不能很好的服务于企业核心业务，这样就会导致大量投入的资源变成没有价值体现的投入。
而成功的大数据产品就不是这样子。
一个成功的大数据分析产品可以为企业揭示风险并且识别新的商业机会，并且可以根据客户的喜好进行商业活动，并获得洞察客户情绪-然后与该公司分享成果。
大数据展示业务和IT事件有助于创造一个时髦围绕大数据分析的潜力。
领导层到技术人的思想贯彻
这里说的还是与人有关，大数据项目在企业中算是一个牵动企业发展战略的大项目。
这需要从企业领导层到开发人员的整体投入。
企业花了很多的时间映射可以利用大数据在我们的承保和理赔流程，并回馈业务线。
项目团队需要企业从领导层到技术层从上倒下的支持。
ACE集团的督导委员会，负责领导公司的大数据议程。
令人惊讶的是，它不是堆叠技术人员。
“这是很难得的任何科技。
有四个技术人员和大约20商界领袖在那个队。
关键的事情之一是投资建设第一的技能和资源，在我们开始这段旅程。
如果没有，我们将不得不一个不可接受的滞后值回业务。
一位成功部署大数据项目的CTO说。
4把业务人员下放到项目中去
把业务人员下放到项目中去
既然大数据项目是为了企业业务服务的，而对企业业务最为熟悉就是业务人员，在整个项目中业务人员的需求往往是必然的需求。
企业需要进行完全嵌入的做法，将一线的业务人员下派到项目的每一个关键环节。
只要这样，整个项目完成之后才能更好的为业务服务。
企业通过建立核心竞争力，搭配新的技能，在我们的业务统计人员，数据洗涤器，数据分析，工艺专家我们的赔款及承保专长。
其实这是一只搭配的意识，分享知识，发展和创新，我们利用大数据帮助业务发展。
不要小看管理供应商或系统集成商
对于一些技术力量有限的企业来说，他们更喜欢寻找一个系统集成商或者方案供应商来进行外包。
在这期间会进行方案招标，而每一家集成商的方案都不尽相同，而且没有一家可以提供即用的解决方案，对于供应商的管理也是一个挑战，整合所有不同的系统，将这些系统整合成为一个巨大的方案进行协同运行。
独立评估投资回报率
在很多企业中，使用大数据分析，改进和验证的营销活动的有效性。
当大数据项目是成功的，每个人都希望它的一部分，当你走在你开始为公司创造新的收入，项目带来这么多钱，大家突然出来的木制品和希望声称。
对于他的团队，问题解决了，当CFO加强仲裁，提供独立意见的投资回报率，公司就会更加承认大数据计划。
转变并不会在一夜之间发生。
从多来源的数据采集，到通过深度分析获取洞察力，之间会是一段并不平坦的征程。
毫无疑问，Hadoop等技术的日趋成熟，让企业用户可以更方便地、在更大的范围内收集业务的相关数据，但同时真正的挑战也会接踵而至。
这就是如何高效地处理多来源的海量数据，并且为其找到适合的商业用途。
