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)。