蜕变中的大数据分析平台与应用实务

大数据虽然是一座宝山，但并非有数据，就能产生价值。大同世界科技业务营运中心技术工程处处长张文祥指出，大数据的分析与应用，必须透过很多生态系统搭配组合，才能产生用户所需要的资讯。

事实上，国际顾问研究机构Gartner在2015年所提出的十大策略性技术与趋势，其中「无所不在隐于无形进阶数据分析高居第四名，就可看出大数据分析的重要性。

任何新创技术的成熟度都非一蹴可及，而是要经历科技诞生的促动期、过高期望的尖峰期、泡沬化的谷底期、稳健成长的光明期及实质生产的高峰期，许多新创技术在促动期就可能失败，尖峰期则是发展的临界点，如果能够熬过谷底期，才能步入光明期及高峰期，而数据分析技术，目前正是已经步入谷底期及光明期的临界点。

要掌握大数据分析的发展趋势，首先要先了解大数据的核心，也就是「数据」的本质，如那些数据有助于解决特定的问题;如何、多久及何处取得数据;数据保存的型态及时间;数据要如何萃取;数据要如何藉由视觉化图表或整合式数据予以呈现等。

了解何谓「数据」后，接下来就得了解大数据的叁大特性，思考其应用特性。包括数据量的规模(Volume)：通常是以TB、PB等级的数据量为基本单位;数据异动的速度(Velocity)：数据的时效性一旦错过，可能就不具任何价值，在金融交易领域尤其明显;多样性(Variety)：数据可能有各种型式，包括文字、影音、图像、网页、串流。

大数据的分析应用与传统的关联式数据库结构化数据分析相较，超大量的半结构化/非结构化数据的储存及分析，很容易造成其效能瓶颈。但若能根据数据特性，建构使用合适的数据分析平台及分析工具，将能以最佳的性价比提供最具深度的数据分析，以洞悉资讯发挥其最大的价值。

大数据时代之所以到来，其与物联网及云端运算的推波助澜有相当密切的关系。引述Gartner的数据指出，不包含PC、平板及智慧型手机在内的物联网装置用户数，将于2020年成长至260亿台，物联网产品与服务供应商将创造逾3,000亿美元的边际收益，且绝大部分在服务领域，其各类终端市场的销售业绩，将为全球带来1.9兆美元的经济附加价值。

结合云端运算无远弗界、随取随用的服务特性以及搭配大数据的探勘、分析与整合技术，让业者得以大规模蒐集、传递、储存及分析数据，以延伸更多深入应用，进而迅速扩大物联网的规模及应用。但在此同时，其也间接深化推动云端运算与大数据分析的应用发展，3者共生共荣，缺一不可。

根据国外针对大数据解决方案所形成的生态系统的分析结果观察，单单在数据架构平台 、分析管理工具、跨数据平台/分析工具、数据应用软件、数据来源、开放技术等几大类，就至少超过350家相关业者。

正由于大数据扮演如此重要角色，因此如何针对应用资讯服务并掌握其中核心技术，对于企业而言，将会是改变未来的关键力量。

新一代企业数据中心必须在兼具成本优势，且快速满足对RPO与RTO需求的前提下，能充分因应云端服务伴随而来的大数据成长挑战。考量数据应用于不同情境下，成长量、效能、服务等级及成本效益需求各有不同，其实很难用单一架构来满足所有的数据储存的需求。因此采用混合式数据储存(Hybrid Storage)将会是其中的关键应用。

至于新一代企业储存架构平台该采用何种储存技术，融合式数据储存、云端储存及水平扩充式储存相当值得关注。

它们的共同点是藉由无远弗届的网路力量，打破数据处理与储存的樊篱，采用分散式架构，支援上千个节点及Petabyte等级的数据量，并可搭配开放塬始码软件框架，不但拥有储存与处理大量数据的能力，还可藉由平行分散档案的处理，得到快速的回应，充分满足大量数据分散式储存与分析应用之需求。

其实传统储存系统、融合储存、云端储存及水平扩充储存各有擅长，企业若能善用混合数据储存技术及平台特性，透过软件定义架构 ，消弭不同应用平台间的差异，将可提升快速回应与增加数据中心弹性，大幅缩小部署时间，并可藉由ITaaS及随选服务，将可大幅提升使用弹性，成为企业可靠的数据储存平台。

企业若能针对商业智慧应用，善用前述技术建立新一代数据中心分析平台，就能打通大数据分析的任督二脉，轻松驾驭大数据分析，细致打造高效率企业数据中心数据平台。