大數(shù)據(jù)正對(duì)所有產(chǎn)業(yè)帶來(lái)改變

談到大數(shù)據(jù)，當(dāng)然不免要提到分析3.0(Analytics 3.0)。從應(yīng)用的角度來(lái)看，傳統(tǒng)企業(yè)解決問(wèn)題時(shí)，早已透過(guò)各種分析來(lái)解決問(wèn)題。然而不同于過(guò)往，包含大數(shù)據(jù)概念在內(nèi)的分析，方法已進(jìn)化到3.0層次。 50年前傳統(tǒng)企業(yè)的分析是為了解決流程問(wèn)題，例如優(yōu)化庫(kù)存、提高制造良率等，當(dāng)時(shí)所采用的資訊科技分析屬于分析1.0階段。

進(jìn)入21世紀(jì)之后，互聯(lián)網(wǎng)興起，包括Google、Amazon、Facebook等，甚至是后起之秀的百度、阿里巴巴與騰訊，因?yàn)槊鎸?duì)的是個(gè)人用戶，再加上商業(yè)運(yùn)作過(guò)程中并沒(méi)有中間者，而是直接面對(duì)終端用戶，因此這些互聯(lián)網(wǎng)公司所要解決的商業(yè)問(wèn)題迥異于傳統(tǒng)行業(yè)，IT系統(tǒng)必須解決大量分析問(wèn)題，因此進(jìn)入2.0階段。

如今，隨著數(shù)據(jù)資料愈來(lái)愈復(fù)雜，企業(yè)要解決的問(wèn)題更加難以捉摸，此時(shí)此刻任何一家公司都希望在問(wèn)題還沒(méi)發(fā)生之前，就先想到新的商業(yè)模式，這就已經(jīng)進(jìn)入分析3.0的階段。分析3.0的思維是：不管有沒(méi)有問(wèn)題發(fā)生都把數(shù)據(jù)存起來(lái)，然后主導(dǎo)者可以在沒(méi)有任何問(wèn)題發(fā)生時(shí)，利用數(shù)據(jù)創(chuàng)新商業(yè)模式，或是在有問(wèn)題發(fā)生之后，從數(shù)據(jù)中找到解決的方法。(編按：Analytics 3.0 是美國(guó)學(xué)者Thomas Davenport 所提出的概念，透過(guò)這個(gè)概念，企業(yè)不但在運(yùn)作上可善用巨量資訊，更可藉此產(chǎn)出更符合消費(fèi)者需求的產(chǎn)品。)

舉例來(lái)說(shuō)，美國(guó)通用(GE)公司提出的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃，透過(guò)投資10億美元打造整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的解決方案，希望在未來(lái)20年內(nèi)為各種工業(yè)領(lǐng)域創(chuàng)造龐大的效益。例如，GE目標(biāo)要為全球航空業(yè)減少1%的燃料使用，如此每年大約可減少300億美元的支出，或是減少醫(yī)療產(chǎn)業(yè)1%的開(kāi)銷(xiāo)，節(jié)省約 630億美元。GE的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)計(jì)畫(huà)預(yù)估將創(chuàng)造高達(dá)10～15兆美元GDP，其所創(chuàng)造的效益遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于投資在一般消費(fèi)用戶上的效益。

　　事實(shí)上，大數(shù)據(jù)也是許多企業(yè)轉(zhuǎn)型的契機(jī)

2013年GE已經(jīng)成功從設(shè)備提供商轉(zhuǎn)型為服務(wù)提供商。GE將分析技術(shù)用于工業(yè)上，進(jìn)而能為客戶提供創(chuàng)造更大效益的服務(wù)。不僅工業(yè)，大數(shù)據(jù)將對(duì)各個(gè)產(chǎn)業(yè)都帶來(lái)莫大的改變，其中包括制造業(yè)、零售業(yè)、金融業(yè)、健康醫(yī)療等領(lǐng)域所受到的影響都非常大。以零售業(yè)為例，如果在零售業(yè)的供應(yīng)鏈中使用大數(shù)據(jù)，將會(huì)產(chǎn)生重大的效益與變革。

　　應(yīng)加速發(fā)展大數(shù)據(jù) 迎向新未來(lái)

除了商業(yè)模式，也來(lái)談?wù)劥髷?shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。在眾多大數(shù)據(jù)技術(shù)之中，最受矚目的技術(shù)之一就是Hadoop。Hadoop是一個(gè)資料的儲(chǔ)存系統(tǒng)與資料的操作系統(tǒng)，它是一可高度擴(kuò)充的系統(tǒng)架構(gòu)，因此是發(fā)展大數(shù)據(jù)最重要的技術(shù)之一。

Hadoop的前身是由Google在2003年前后提出的GFS(Google File System; Google檔案系統(tǒng))和Map/Reduce(Map/Reduce是Google提出的一個(gè)軟體架構(gòu)，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算)，之后Yahoo積極投入發(fā)展并擴(kuò)大推廣Hadoop，不過(guò)當(dāng)時(shí)使用者仍多為互聯(lián)網(wǎng)公司，隨著支撐Hadoop平臺(tái)的生態(tài)系統(tǒng)之建立，互聯(lián)網(wǎng)公司之外的企業(yè)也開(kāi)始使用 Hadoop系統(tǒng)架構(gòu)，甚至連英特爾也于2014年投資。

Hadoop只是大數(shù)據(jù)時(shí)代中的其中一個(gè)技術(shù)，若不計(jì)算開(kāi)放軟體，目前全球至少有上百家的公司在發(fā)展與大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)，涵蓋的領(lǐng)域范圍多達(dá)數(shù)十個(gè);在美國(guó)，一個(gè)具備大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的人才，年薪就要20萬(wàn)美元，更何況每執(zhí)行一個(gè)大數(shù)據(jù)專案，要有很多的工程師，因此除了超大型互聯(lián)網(wǎng)公司，一般企業(yè)很難自己投入發(fā)展。

面對(duì)大數(shù)據(jù)這個(gè)表現(xiàn)看起來(lái)簡(jiǎn)單，但是骨子里卻極為復(fù)雜的新技術(shù)，不管是企業(yè)界、研究機(jī)構(gòu)或?qū)W術(shù)界都應(yīng)該思考如何進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。總體來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)不僅深入個(gè)人科技應(yīng)用領(lǐng)域，各行各業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)的使用更加速推進(jìn)，這使得大數(shù)據(jù)的重要性更不可言喻，面對(duì)這樣一個(gè)大趨勢(shì)，必須加快腳步，迎上這股潮流，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展，打下更穩(wěn)固的實(shí)力。

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