随着越来越多的企业寻求支持数字化转型，几乎所有企业都在转向分析驱动。根据在美国，截至2017年第四季度，53%的公司在使用分析，高于2015年的17%。像这样的爆炸式增长清楚地表明，大多数组织才刚刚开始使用分析。各种迹象表明，大数据分析的使用将像滚雪球一样滚雪球般增长，很快就会被各个部门和无数的个体员工所采用。我们称之为从分析1.0到分析2.0的转变
它的一个问题是分析是一项高要求的工作。随着分析工作量呈指数级增长，现有的遗留IT基础设施无法跟上。受影响的不仅仅是计算需求;对海量数据集的需求也给数据分析带来了新的需求。
只要analytics的使用在analytics 1.0阶段受到限制，工作负载通常可以在没有新的基础设施的情况下得到支持。这些遗留系统可以处理试验项目和早期分析应用程序，而且在大多数组织中，少数数据科学家和训练有素的分析师的工作量并不是压倒性的。但是随着分析在更多的组织中变得更加牢固，遗留的基础设施限制了可以运行的作业的数量，并且为分析工作集成不同的数据所需的时间和资源减少了可以进行的分析的数量。事实上，在一些组织中，数据准备工作非常繁重，以至于实际的分析处于次要地位，这并不罕见。
当分析2.0出现时，这种情况将不得不改变。
一些新技术将引领即将到来的分析和大数据工作量浪潮。最重要的两个是:
- “分析每个人”的软件工具。分析学的大趋势通常被称为增强公民数据科学家的能力。这真正的意思是分析软件的用户基础正在整个组织中扩展，包括大多数员工。这将使正在进行的分析数量激增;此外，许多运行它们的用户将缺乏知识和培训，并将创建没有以任何方式、形状或形式进行优化的项目。这只会增加对IT基础设施的需求。
- 数据池、湖泊和海洋。分析驱动型公司希望使用他们所有的内部数据和尽可能多的外部数据来为他们的分析提供信息。这意味着要存储和压缩更大的数据集。数据增长现在用对数来衡量。当我们再加上数十亿的物联网和其他提供实时数据流的传感器，数据增长几乎是不可想象的。“数据爆炸”这个词并不太强烈。
成功地满足这一需求至关重要。许多组织正在向超融合的基础设施(HCI)迈进以迎接挑战。这种现代体系结构方法提供了高度可伸缩的基础设施解决方案，可以在数小时而不是数周内增长。此外，计算和存储资源的紧密耦合为Analytics 2.0提供了必要的更高性能级别。通过简化管理，增加HCI不会增加对稀缺IT资源的需求。事实上，HCI解决方案比遗留系统需要更少的管理时间和精力。
联想在为分析工作负载提供HCI解决方案方面处于领先地位。该公司是SAP HANA的深度技术合作伙伴，SAP HANA是一家领先的数据管理和分析平台。联想还为HANA设立了专门的专业中心。此外，联想还与HCI领导者Nutanix合作，提供预集成、测试和认证的平台，让您能够快速上手。
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