在當前的大數(shù)據(jù)時代下，大數(shù)據(jù)，彷彿是企業(yè)潮流字眼，但企業(yè)該如何運用令其增值?很多時市面上都充斥著“大數(shù)據(jù)解決方案”，令大數(shù)據(jù)范疇留有灰色地帶，一切變得撲朔迷離。

大數(shù)據(jù)

某些數(shù)據(jù)供應(yīng)商巧立名目，自稱大數(shù)據(jù)，企業(yè)應(yīng)小心分辨。

重點不在于“大”、也不在于“數(shù)據(jù)”

大數(shù)據(jù)其實已運行差不多十年，起初進入市場時，“大”是其銷售重點，供應(yīng)商需要面對很多挑戰(zhàn)，不停地攝取和消化以予改進，包括如何進化為 PB(1,000TB)，如何運行這容量及制造一些結(jié)果，當時一切都以“大”為主題，故此如何運用、如何演繹都變得次要。

另一具爭議性地方是“數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)本來就是以大量數(shù)據(jù)進行一連串分析以找到一些結(jié)果，這也不難理解。這的確是個有效方法，過去多年，很多人都希望找尋一個方法去消化一系列數(shù)據(jù)而找尋結(jié)論，然而大數(shù)據(jù)滿足了這要求。時至今日，消化數(shù)據(jù)變得容易很多，而這趨勢看似將會繼續(xù)不停地發(fā)展下去。

那么大數(shù)據(jù)不在于“大”，也不在于“數(shù)據(jù)”，那在于甚么?以下為一些見解，可助企業(yè)分辨大數(shù)據(jù)工具的真?zhèn)巍?/p>

大數(shù)據(jù) VS 大商業(yè)智能

大商業(yè)智能(Big Business Intelligence，Big BI)，有以下3點：

1. 分析相同結(jié)構(gòu)及交易類數(shù)據(jù)，像過往多年一樣，也許有更多這方面數(shù)據(jù)。

2. 這些數(shù)據(jù)是一組組的，也是舊數(shù)據(jù)。

3. 分析結(jié)果后并不能讓企業(yè)進行行動。

而大數(shù)據(jù)則有以下叁點特征：

1. 把新數(shù)據(jù)及舊有數(shù)據(jù)連合在一起，尤其是那些有結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。

2. 可以實時或接近實時進行分析。

3. 制造亮點以採取即時行動。

由此可見，兩者方案其實都是企業(yè)的資訊工廠，然而各有特殊不同的特點和觀點價值。大企業(yè)智慧創(chuàng)造及維持資訊記憶十分有用;而大數(shù)據(jù)方案則引領(lǐng)企業(yè)徹底地進入另一營運模式及換來另一全新結(jié)果。

而第二個“真”“假”大數(shù)據(jù)工具在于，真大數(shù)據(jù)能幫助企業(yè)融合結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)、實時或接近實時分析、以及析出亮點;而假大數(shù)據(jù)并不能進行以上行為，所以企業(yè)必須小心分辨，以免浪費金錢在假大數(shù)據(jù)上。

大數(shù)據(jù)能克服各種限制

數(shù)據(jù)湖即擁有大量最新數(shù)據(jù)，儲存在數(shù)據(jù)倉庫等待進行分析，不過這字眼其實是比較舊，以“湖”形容其實不太準確，雖然數(shù)據(jù)很多很大，可以以“海量”來形容，故此用“數(shù)據(jù)淹沒”會比較合適。

腐爛、發(fā)臭、骯臟和非常困難發(fā)展為一些有用分析，協(xié)助企業(yè)生產(chǎn)就是數(shù)據(jù)淹沒的意思。即使再進行數(shù)據(jù)解壓、轉(zhuǎn)化及讀取，有不少隱藏數(shù)據(jù)都已損毀而無法使用。

相反地，好的大數(shù)據(jù)工具容許數(shù)據(jù)受到分析、生產(chǎn)、儲存及管理，不論在甚么地方都可以，包括任何流動裝置、社媒、云端等。事實上，數(shù)據(jù)能夠穿越地域限制，即使在小小空位也能隨意運用。如果需要時間移動、轉(zhuǎn)化、清洗和讀取，那么這樣的大數(shù)據(jù)就失去了它存在價值。

D1Net評論：

大數(shù)據(jù)必須運行資料夠快和維持數(shù)據(jù)準確，同時也要容許使用者在過百或過千的數(shù)據(jù)水坑運作，即使在訊號微弱時也能夠做得完美，而不是受數(shù)據(jù)淹沒而無力進行分析，這樣才是大數(shù)據(jù)最大價值，這樣的數(shù)據(jù)才是真正的大數(shù)據(jù)。