如今，企业大数据搭建地可以在本地、公有云和私有云之间灵活选择，而这一决定的关键因素是数据安全、数据体量和业务预判。

随着云计算的逐渐成熟，很多大公司都开始创建高效、灵活的云使用环境，这些环境被部署在服务器、存储和网络资源池中，这类方案通常更具成本效益，可以提高大数据技术和高级分析的投资回报率。

当然，云计算不仅适用于类似 Facebook、Uber 这类的互联网公司，同样适用于传统企业。在此之前，企业内部团队在协作共享、大规模数据传输以及敏捷开发层面均存在不同程度的困难。如果将大数据服务搭建在云端，企业将不再需要专门的研发人员来负责基础分析，还可以更加积极主动地访问、分析和处理最新数据，甚至直接构建可视化分析。

过去几年，云平台大数据服务越来越成熟，单就这一项，主流云厂商可提供的服务列表就达到数十种，本地大数据服务的声音似乎越来越弱，这在 Cloudera 与 Hortonworks 合并之后尤为明显。实际上，云平台大数据服务和本地大数据服务各有其生存空间和适用场景，那么，这场争端的最终决定因素应该是什么？传统企业在选择大数据服务时主要会考虑哪些因素？本地大数据服务的演进方向会是什么样的呢？

InfoQ 将就上述问题展开系列探讨，追踪采访数位行业内云计算和大数据相关方向技术专家，从他们的观点中获取答案。本期采访嘉宾——百分点首席架构师黄伟。

大数据搭建地争端

大数据服务的搭建地到底是选择云端还是本地，抑或兼而有之？这个讨论一直都存在。对此，笔者也曾与某互联网云计算厂商的技术专家进行过沟通，他在谈及此事时表示，因为是技术出身，从来不敢说百分百这种事情，技术的演进趋势总是在不断调整，从端到云再到边缘计算，一定会朝着运算更高效、客户体验更优质的方向发展，最终要看整个计算链路上每个要素的技术发展及成本变化。

2009 年，百分点开始上线个性化推荐业务，自行搭建后端本地大数据平台为客户提供 SaaS 服务；2014 年，百分点基于早期积累的平台技术和产品， 为传统企业客户提供本地化大数据服务，并帮助客户最大程度实现数据效用、创造数据价值。据介绍，百分点目前仍在提供多项 SaaS 业务，因为其技术使用门槛低、扩容方便，对数据量小、安全级别不太高的场景来说是最优选择。

因此，根据多年来在数据智能领域的实践经验，百分点首席架构师黄伟总结，主要有三个因素决定企业如何选择大数据服务：数据安全级别、数据量和业务发展预估。

数据安全级别

2018 年，无论是互联网公司 Facebook、打车应用 Uber 还是美国信用服务公司 Equifax 都曾爆出客户数据遭到窃取事件，不少国家和组织制定了大数据安全相关法律法规和政策，来推动大数据利用和安全保护。可以说，几乎所有行业都会面对数据安全与数据隐私问题，特别是电商、健康医疗、教育、通讯等需要直接面对 C 端用户群体的领域，对个人隐私和数据安全等问题的处理更加敏感。

传统企业考虑到自身技术能力的不足，都不可避免会选择第三方大数据服务，但也需要具备一定鉴别能力和数据安全的管控能力。

相比较云平台大数据服务，黄伟认为，本地大数据厂商无论是在架构、产品 ，还是操作规范、工作流程中，均加强了对数据安全的全面管控和保证。在数据安全层面，预防优先于弥补，对不少企业而言，数据安全不容出错，不同安全级别对应不同的方案措施，需要做好安全防护。

数据量

云平台初始进入门槛较低，所需成本比本地平台初期建设要低很多，尤其是历史负担较轻（本地原始数据量较小，迁移成本不高）的企业。但是，黄伟表示，随着企业数据规模的增大，云平台使用成本的增幅将大大超过本地平台。对企业而言，必须对数据量增长进行预判，尽早选择合适的大数据解决方案，一旦数据体量达到一定规模，何种迁移方式都需要耗费大量成本。

业务发展预估

在选用平台服务时，企业除了考虑当前的数据安全、数据体量成本，一定还要考虑未来的业务增长空间，从而综合选择服务。随着业务的发展，企业将数据应用到企业运转的各个环节，平台运转高负荷亦会持续，考虑运维、机房、扩容成本，依然是本地自建更划算。当然，企业在发展初期可以选择第三方来提供云服务，但也需要根据数据价值产出来扩充自身技术和运维团队能力，增强对数据的掌控能力，以应对未来业务增长产生的新诉求。

不难看出，云平台和本地大数据服务均有足够的细分市场，成本是这其中很重要的一个因素，且成本与数据体量密切相关。简单来说，小数据量企业更适合云平台大数据服务，大数据量则更适合本地大数据服务。

本地大数据服务的生存空间

现实中也有不少企业选择上云，但不用云供应商提供的大数据服务，这部分企业尤以中型互联网公司居多，他们具备一定技术能力，可以独立搭建云平台大数据服务并进行运维。黄伟认为，这可能还出于对安全和价格等多方考虑。云大数据服务让用户相比 IaaS 与数据更近了一步，因而会让数据安全感降低；在同等数据量增长条件下，云供应商提供的大数据服务价格更贵也可能是一个原因。

对比来看，本地大数据的优势主要还是安全性好、大数据量下成本低，适合大数据体量（高负荷）、高安全性的企业需求；云大数据服务的优势主要是小数据量下成本低（入门门槛低、运维扩容方便），适合小数据体量（低负荷），低安全性需求。云大数据服务一般由互联网寡头提供服务，产品成熟度更高；本地大数据服务在产品成熟度上亦在持续进步。

从客户群体来看，本地大数据服务厂商的客户大多来自于银行、保险、证券、政务、制造等数据敏感型传统企业客户和政府客户；而云厂商大数据服务的客户更多来自于新经济体下的中小企业（新零售、新金融等）。不同的客户群体，大数据服务选择的偏好各有不同。

因此，黄伟认为企业大数据服务的未来会是本地、云平台混合使用，不会有绝对的主流，但是针对特定群体的主流服务已经形成。

采访最后，黄伟综合分析了初创互联网企业、成熟互联网企业和线下传统企业的最优选择：

对初创互联网企业而言，前期业务试错阶段，控制成本、快速验证概念为核心需求，且还未形成一定体量，数据安全亦不是核心矛盾，快速接入云大数据平台是一个较好的选择；

对成熟的互联网企业而言，数据安全已是核心矛盾，加之数据规模较大，自建大数据平台成本较低，选择本地大数据服务厂商为其搭建为最优；

对线下传统企业而言，由于自身业务已运转多年，必然产生和积累了海量数据，大多希望利用这些大数据提高业务效率，综合考虑数据安全、数据体量和未来数据使用场景，绝大多数客户会倾向于选择本地大数据服务。首先是数据安全方面：对这类客户而言，数据安全出现一点问题，就可能决定整个企业的未来走向，亦有部分数据保密级别更高的客户，环境整体与互联网隔离，也会倾向选择更加安全可靠的本地大数据服务；其次是数据体量和未来数据使用场景方面：这类客户不只需要大数据平台的产品和技术，也在持续转变着企业经营思维，拓展业务场景，数据计算的场景繁多，平台运转高负荷亦会持续，自建是最优选择。

存在即合理，不同的技术均有其存在的必要性，经过这几轮探讨（《观点：云大数据服务一定是终极形态吗？》、《本地 vs 云：大数据厮杀的最终幸存者会是谁？》），本地大数据服务与云平台大数据服务的适用场景已经非常清晰，企业可以根据自身的业务特点、发展需求和安全级别选择适合自己的方案，当然也可以进行多方选择，对数据进行合理利用。最终，让技术更好得为业务服务，而不是牵制业务发展。