大數據(Big data)近年來快速成長，根據麥肯錫全球研究中心在2011年5月發表的全球大數據研究報告指出，全球資料量光是在2010年就增加了70億GB，相當于4千座美國國會圖書館典藏數據的總和。
如何產生、消費和儲存大數據，已經成為近年來企業IT應用的重要趨勢。如在eBay上，平均每天有將近1億名用戶查詢商品數百萬次，更有上百萬件商品在在線交易，導致eBay數據庫每天新增的數據，超過1.5兆筆，每天增加的數據量超過50TB，這些大數據如果沒有作進一步的分析應用，勢必會影響eBay的企業營運。
應用大數據 提高企業競爭力
至于制造業，其實也會產生許多大數據，但宇清數字智能總經理郭仲仁指出，許多企業卻不見得會重新檢視這些信息，其實只要經過大數據技術分析，透過細微的觀察分析及萃取，就可能從中找到提高生產力及縮短產品交期的信息。
如晶圓代工、面板等產業，都會碰到等待時間不能超過特定時間的壓力，偏偏有30~40%的機器，會有這方面的問題。如果有任何一種等待因素需要有三個共同部門負責，結果其實就可能不會有人負責，唯有讓每一種等待因素都能被該負責的部門看到，才會有人愿意進一步的去分析每一種因素的相關數據。
郭仲仁認為，如果能找到一種大數據的分析方法，能夠混和資料采礦過程，搜集相關資料掌握下游如何影響上游，進行相關分析，讓客戶找到重點，并找到真正可以操作的KPI，才會有很大的機會，找到改善的重點及方法，而這也才是大數據分析應用的價值所在。
擴展企業IT架構 駕馭大數據
企業如果能夠駕馭大數據，自然能夠提升競爭力，但戴爾企業解決方案市場開發經理陳毅達指出，目前的資料，卻已經超越傳統數據庫或現有數據管理工具能夠處里的范圍。因為在爆炸性的數據增長過程中，結構性數據的成長相當緩慢，反觀非結構性的數據，包括視訊、網頁、智能型手機、消費數據、位置數據、財務服務數據，以及社會媒體數據等，陳毅達指出，至少有80%的數據，屬于非結構化數據，大約500萬億個文文件，而且數據量每兩年增加一倍。
但目前的數據庫解決方案，卻主要是用來設計儲存結構化數據，除了只能針對已知問題的回答速度進行優化外，架構本身往往就決定了內容形式，對于新數據型態與新問題，都有適應上的困難，加上擴展成本高昂，企業勢必得尋求不同以往的數據處理解決方案，才能面對爆炸性的資料增長。
優化大數據 創造數據價值
事實上，數據成長的速度，確實相當驚人。根據IDC統計，數字世界的信息容量將會從2009年的0.8ZB，在2020年成長到35ZB，等于每15秒就成長1PB，年復合成長率高達40%，而且這些數據數據不僅巨大而且不同，如何優化數據，方便且容易的搜尋到所需要的信息，也變得更加困難。
麗臺科技新事業處軟件產品部業務副總經理萬蕙如指出，前各產業平均數據儲存量，以證券投資、銀行居首，其次則是制造業、通訊媒體、國營事業、政府機構等，整個產業生態，需要更快速實時獲取針對特定商業工作項目或流程的綜合細部信息。
因為在信息暴增的時代，企業營運所面對的挑戰，包括一直在更新的大量數據、更快速響應大量終端用戶的需求，多數工作者都需要迅速且有效率地查詢正確信息，如何能更實時正確地傳遞關鍵信息，以加強特定作業流程的產出與績效，已是當前企業IT部門必須面對的問題。
萬蕙如認為，企業想要優化大數據，應該要考慮信息搜尋技術的新世代應用。如Search-Based Applicatioin(SBA)，是一種使用最新進的搜索暨索引(Search and Index)技術作為結構、半結構和非結構信息，匯整分析功能開發之基底平臺的應用軟件，這種信息分析的新方法，可同時提供支持特定工作或流程，而量身訂做的定量和定性數據圖表分析，可全面強化企業日常業務實時決策的準確性。
應用虛擬化技術 提升大數據處理效能
除了信息搜索技術外，虛擬化技術在大數據時代，也變得更加重要。事實上，虛擬化環境目前面對的最主要挑戰之一，其實就是大數據時代的來臨，讓數據的儲存及備份，變得更加困難。但群暉科技軟件開發部經理張成鈺指出，大數據對虛擬化儲存，是挑戰也是機會，只要能克服數據保護效率，做好多重復制的環境布署操作，仍能提供非常完整的數據保護虛擬環境。
張成鈺表示，虛擬化的好處之一，就是IT資源的處理效能可以更好，因為再強的實體主機，運作效能還是有上限，其實儲存設置也有強大的運算能力，可以分散運算工作，用來解決虛擬化環境的效能瓶頸。
要強化虛擬環境操作的效能，張成鈺指出，除了產品應該專為虛擬環境量身打造，完整支持主流的虛擬化解決方案外，主要的虛擬儲存進階功能，也相當重要，如儲存設備就需要面對傳輸效能的問題。張成鈺指出，固態硬盤(SSD)可讓虛擬化儲存在面對大數據的挑戰時，提供效能提升的重要幫助。如藉由安裝SSD進行快取，可大幅提升讀取效能，關鍵在于系統是否無須在成本與效能上妥協，使用少量的SSD，即可達到效能升級。
善用云端服務 處理大數據
事實上，在大數據時代，企業不僅要考慮數據的儲存及應用，傳輸技術也非常重要，尤其在云端運算時代，許多企業會將數據存放在云端，如果云端端服務業者，無法提供高質量的數據傳輸服務，企業就很難實時存取資料，用來作進一步的規劃。
恩悌悌業務部資深副理林志鴻指出，如果企業選擇將數據儲存在各地分公司或企業總部機房，勢必會有人力、物力及金錢方面的投資成本，但如果將數據放在云端，在大數據時代，就需要大帶寬，才能縮短傳輸時間，如NTT在2012年正式啟用的ASE海纜，配合這幾年在香港、東京、新加坡及馬來西亞投資的機房建設，才能提供亞太地區所需要的高速數據傳輸服務。
此外，云端服務業者在數據派送服務的優化技術，也會影響大數據的應用。林志鴻表示，類似Youtube、PPS的串流技術，許多云端服務業者已經開始提供，可以提高傳輸效率，縮短數據傳輸的時間，可以減輕對帶寬的壓力。
駕馭大數據應用的關鍵技術
大數據不只是需要儲存及傳輸，也需要做更深入的分析，才能讓大數據更多的價值。淡江大學統計系副教授陳景祥指出，有沒有必要使用全部資料，是許多企業可以思考的問題。思考的方向首先就是成本，而且除了有形的金錢成本外，時間及人力資源等無形成本，也都需要一并考慮;其次是精確度會受到多少影響，造成的決策風險會有多高，最后則是軟硬件方面的限制，是否真的有足夠的能力使用全部數據，進行統計分析。
陳景祥強調，企業若要進行數據探勘，一定要先有目標設定，光是只有數據，是無法透過數據探勘獲得所需要的信息。其他還要考慮的重點，還包括目前的科技限制，軟硬件及人力時間成本等。值得注意的是，企業得到資料探勘結果后，并不是到此為止。陳景祥強調，數據探勘只是輔助，并非全部自動化，后續還是需要人力來執行歸納分析，才能真正發揮大數據的價值。
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