蛻變中的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)與應(yīng)用實(shí)務(wù)

大數(shù)據(jù)雖然是一座寶山，但并非有數(shù)據(jù)，就能產(chǎn)生價(jià)值。大同世界科技業(yè)務(wù)營(yíng)運(yùn)中心技術(shù)工程處處長(zhǎng)張文祥指出，大數(shù)據(jù)的分析與應(yīng)用，必須透過很多生態(tài)系統(tǒng)搭配組合，才能產(chǎn)生用戶所需要的資訊。

事實(shí)上，國(guó)際顧問研究機(jī)構(gòu)Gartner在2015年所提出的十大策略性技術(shù)與趨勢(shì)，其中「無所不在隱于無形進(jìn)階數(shù)據(jù)分析高居第四名，就可看出大數(shù)據(jù)分析的重要性。

任何新創(chuàng)技術(shù)的成熟度都非一蹴可及，而是要經(jīng)歷科技誕生的促動(dòng)期、過高期望的尖峰期、泡沬化的谷底期、穩(wěn)健成長(zhǎng)的光明期及實(shí)質(zhì)生產(chǎn)的高峰期，許多新創(chuàng)技術(shù)在促動(dòng)期就可能失敗，尖峰期則是發(fā)展的臨界點(diǎn)，如果能夠熬過谷底期，才能步入光明期及高峰期，而數(shù)據(jù)分析技術(shù)，目前正是已經(jīng)步入谷底期及光明期的臨界點(diǎn)。

要掌握大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展趨勢(shì)，首先要先了解大數(shù)據(jù)的核心，也就是「數(shù)據(jù)」的本質(zhì)，如那些數(shù)據(jù)有助于解決特定的問題;如何、多久及何處取得數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)保存的型態(tài)及時(shí)間;數(shù)據(jù)要如何萃取;數(shù)據(jù)要如何藉由視覺化圖表或整合式數(shù)據(jù)予以呈現(xiàn)等。

了解何謂「數(shù)據(jù)」后，接下來就得了解大數(shù)據(jù)的叁大特性，思考其應(yīng)用特性。包括數(shù)據(jù)量的規(guī)模(Volume)：通常是以TB、PB等級(jí)的數(shù)據(jù)量為基本單位;數(shù)據(jù)異動(dòng)的速度(Velocity)：數(shù)據(jù)的時(shí)效性一旦錯(cuò)過，可能就不具任何價(jià)值，在金融交易領(lǐng)域尤其明顯;多樣性(Variety)：數(shù)據(jù)可能有各種型式，包括文字、影音、圖像、網(wǎng)頁(yè)、串流。

大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用與傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)式數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析相較，超大量的半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存及分析，很容易造成其效能瓶頸。但若能根據(jù)數(shù)據(jù)特性，建構(gòu)使用合適的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及分析工具，將能以最佳的性價(jià)比提供最具深度的數(shù)據(jù)分析，以洞悉資訊發(fā)揮其最大的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)時(shí)代之所以到來，其與物聯(lián)網(wǎng)及云端運(yùn)算的推波助瀾有相當(dāng)密切的關(guān)系。引述Gartner的數(shù)據(jù)指出，不包含PC、平板及智慧型手機(jī)在內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)裝置用戶數(shù)，將于2020年成長(zhǎng)至260億臺(tái)，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品與服務(wù)供應(yīng)商將創(chuàng)造逾3,000億美元的邊際收益，且絕大部分在服務(wù)領(lǐng)域，其各類終端市場(chǎng)的銷售業(yè)績(jī)，將為全球帶來1.9兆美元的經(jīng)濟(jì)附加價(jià)值。

結(jié)合云端運(yùn)算無遠(yuǎn)弗界、隨取隨用的服務(wù)特性以及搭配大數(shù)據(jù)的探勘、分析與整合技術(shù)，讓業(yè)者得以大規(guī)模蒐集、傳遞、儲(chǔ)存及分析數(shù)據(jù)，以延伸更多深入應(yīng)用，進(jìn)而迅速擴(kuò)大物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模及應(yīng)用。但在此同時(shí)，其也間接深化推動(dòng)云端運(yùn)算與大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用發(fā)展，3者共生共榮，缺一不可。

根據(jù)國(guó)外針對(duì)大數(shù)據(jù)解決方案所形成的生態(tài)系統(tǒng)的分析結(jié)果觀察，單單在數(shù)據(jù)架構(gòu)平臺(tái) 、分析管理工具、跨數(shù)據(jù)平臺(tái)/分析工具、數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件、數(shù)據(jù)來源、開放技術(shù)等幾大類，就至少超過350家相關(guān)業(yè)者。

正由于大數(shù)據(jù)扮演如此重要角色，因此如何針對(duì)應(yīng)用資訊服務(wù)并掌握其中核心技術(shù)，對(duì)于企業(yè)而言，將會(huì)是改變未來的關(guān)鍵力量。

新一代企業(yè)數(shù)據(jù)中心必須在兼具成本優(yōu)勢(shì)，且快速滿足對(duì)RPO與RTO需求的前提下，能充分因應(yīng)云端服務(wù)伴隨而來的大數(shù)據(jù)成長(zhǎng)挑戰(zhàn)。考量數(shù)據(jù)應(yīng)用于不同情境下，成長(zhǎng)量、效能、服務(wù)等級(jí)及成本效益需求各有不同，其實(shí)很難用單一架構(gòu)來滿足所有的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的需求。因此采用混合式數(shù)據(jù)儲(chǔ)存(Hybrid Storage)將會(huì)是其中的關(guān)鍵應(yīng)用。

至于新一代企業(yè)儲(chǔ)存架構(gòu)平臺(tái)該采用何種儲(chǔ)存技術(shù)，融合式數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、云端儲(chǔ)存及水平擴(kuò)充式儲(chǔ)存相當(dāng)值得關(guān)注。

它們的共同點(diǎn)是藉由無遠(yuǎn)弗屆的網(wǎng)路力量，打破數(shù)據(jù)處理與儲(chǔ)存的樊籬，采用分散式架構(gòu)，支援上千個(gè)節(jié)點(diǎn)及Petabyte等級(jí)的數(shù)據(jù)量，并可搭配開放塬始碼軟件框架，不但擁有儲(chǔ)存與處理大量數(shù)據(jù)的能力，還可藉由平行分散檔案的處理，得到快速的回應(yīng)，充分滿足大量數(shù)據(jù)分散式儲(chǔ)存與分析應(yīng)用之需求。

其實(shí)傳統(tǒng)儲(chǔ)存系統(tǒng)、融合儲(chǔ)存、云端儲(chǔ)存及水平擴(kuò)充儲(chǔ)存各有擅長(zhǎng)，企業(yè)若能善用混合數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)及平臺(tái)特性，透過軟件定義架構(gòu) ，消弭不同應(yīng)用平臺(tái)間的差異，將可提升快速回應(yīng)與增加數(shù)據(jù)中心彈性，大幅縮小部署時(shí)間，并可藉由ITaaS及隨選服務(wù)，將可大幅提升使用彈性，成為企業(yè)可靠的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存平臺(tái)。

企業(yè)若能針對(duì)商業(yè)智慧應(yīng)用，善用前述技術(shù)建立新一代數(shù)據(jù)中心分析平臺(tái)，就能打通大數(shù)據(jù)分析的任督二脈，輕松駕馭大數(shù)據(jù)分析，細(xì)致打造高效率企業(yè)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)平臺(tái)。