大数据，即用于数据分析帮助商业等方面决策的大数据集，已经发展成熟，然而它的发展速度却丝毫没有减慢的迹象。虽然大数据能够让你在问题变得不可收拾之前，帮助你发现痛点、解决问题并增进对客户的了解，但是与此同时，大数据本身也带来了一些问题和挑战。
大数据为企业和机构在商业分析，市场营销，商业决策等方面提供了优质信息，帮助企业抢在客户之前，发现问题和痛点，及时改正。但是，随着从客户，生产销售流程和员工反馈等方面收集的数据越来越多，很多企业面临着一个问题，那就是如何更快更方便地检索和分析他们收集来的数据。
那么，企业怎么才能解决这个问题呢？ 答案就是“大数据架构”。“大数据架构”可以展示企业在数据存储，快速数据分析和流式数据上的根本变化，使企业能够更容易，更快速，更简单地检索可操作的信息，并提高客户数据价值。
数据如何构成挑战？
在了解大数据架构，找出人们在看待、存储、处理和分析数据的方式变化之前，我们必须先了解大数据增长所带来的最常见的问题和挑战。
到目前为止，大数据解决和部署方案几乎都是专门用于解决非常具体化的问题，满足个性化需求。它们有效地存在于各自的“孤岛”（silo）中，且互不相容。这种大数据部署案例有很多，其中用于分析客户信息、地理位置数据和智能计量传感器数据的网络点击流数据就是一个例子。
整合独立数据部署，发掘最优商业决策
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大数据在持续不断增长，但是这些大数据部署的扩展性却非常有限。如果企业继续使用这些“孤岛”解决方案，他们将不得不继续购买更多的工具，软件，硬件和云存储空间，来为这么多个性化部署提供大量的储存空间。
包含大数据架构概念的大数据“整合”，已经成为大数据解决方案中最优先考虑的方法。大数据集成并不是处理具体的、个性化的问题，而是帮助我们更加全面和可靠地了解客户需求，掌握客户与品牌互动的整个过程，并评估客户与公司合作时的整体体验。
如果没有大数据架构带来的改变，大量宝贵的时间就会在各个环节中白白流失，如数据摄取，整合，安全措施，存储等。而有了大数据架构，这些环节都可以省去，因为您的数据分析解决方案不再由这么多随机的个性化工具和部署组成。
世界各地的精明企业家都已经开始整合各自的大数据源。这种大数据整合可以让他们更好地关注最重要的问题，这些痛点如果不及时解决，很可能会影响公司的产品或服务销售，损害其客户体验。大数据整合将大数据源、自动化数据摄取和安全数据更加高效地联接起来，公司数据分析将步入一个新的更为高效的阶段，公司的大数据模型也将面向未来，升级换代。
