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儘管現時很多企業均明白到大數據的重要性，然而大數據本身無論是方案部署以至是數據分析方法等等，均是十分複雜的工作，因此要能享受到大數據帶來的優點，仍然並非一件容易的事。最近 CA Technologies 便委託了進行一項全球研究調查，結果顯示即使在部署上面臨已知的挑戰，大數據策略仍為機構交付關鍵效益。最值得注意的是，90% 機構正體驗到或預計將會看到，可更有效地推行針對指定目標的市場營銷及銷售活動。同時，88% 受訪者表示已觀察到或預期收入會所有增加。雖然有 92% 受訪者指出其大數據項目的障礙，但是這些效益實在令人印象深刻。

這份名為《大數據基礎設施現況：全球大數據用戶驅動未來的表現評估》的調查報告揭示了成功部署大數據需要克服的五大障礙，包括：現有基礎設施不足 ( 32%)、結構複雜性 (27%)、安全性及合規性顧慮(26%)、缺乏預算或資源(25%)，以及欠缺資訊及流程的可視性(25%)。

大數據所帶來的利益明顯遠大於障礙，有 84% 大型機構已經或正計劃在未來一年內部署大數據項目。管理人員亦指出改進客戶體驗 (60%)、吸納客戶(54%)及保持競爭力(41%)均是關鍵的商業因素，亦是部署大數據項目的主要驅動力。

根據調查，企業視大數據為在應用經濟數碼轉型的重要方向。受訪者表示已經見到、或預計到大數據能提升收入的效益 (88%)，促進市場競爭力 (92%)，具交付新產品及服務的效能 (94%)，以至更有效地推行目標市場營銷企劃 (90%)。

報告中其他重要發現包括：

– 近乎所有受訪者 (98%) 均承認要大數據項目運作良好需要重點投資； – 逾半受訪者 (56%) 視大數據項目的主要優先排序為擴展現有項目，分析處理更多數據源； – 大部份大數據計劃都是獨立的，有五分之一機構的項目局限於一個部門或領域。

過去兩年，數據機構數目平均上升了 16%，而預計在未來兩年將更進一步增長 24%。同時，部署大數據項目的是於應用經濟成功致勝的方向，最終其帶來效益更會遠超業務上的各種挑戰。而受訪者因為成功的大數據項目體驗到高達 21% 進步。

研究調查方法

Vanson Bourne 的研究中於 11 個國家訪問了 1,000 位來自不同界別的 IT 管理人員，包括零售、金融服務、銀行、電訊、保險及政府機構等。本調查研究主要企業在大數據基礎設施及環境方面所面臨的複雜性及挑戰。

以上資訊由www.hkitblog.com提供

儘管現時很多企業均明白到大數據的重要性，然而大數據本身無論是方案部署以至是數據分析方法等等，均是十分複雜的工作，因此要能享受到大數據帶來的優點，仍然並非一件容易的事。最近 CA Technologies 便委託了進行一項全球研究調查，結果顯示即使在部署上面臨已知的挑戰，大數據策略仍為機構交付關鍵效益。最值得注意的是，90% 機構正體驗到或預計將會看到，可更有效地推行針對指定目標的市場營銷及銷售活動。同時，88% 受訪者表示已觀察到或預期收入會所有增加。雖然有 92% 受訪者指出其大數據項目的障礙，但是這些效益實在令人印象深刻。

這份名為《大數據基礎設施現況：全球大數據用戶驅動未來的表現評估》的調查報告揭示了成功部署大數據需要克服的五大障礙，包括：現有基礎設施不足 ( 32%)、結構複雜性 (27%)、安全性及合規性顧慮(26%)、缺乏預算或資源(25%)，以及欠缺資訊及流程的可視性(25%)。

大數據所帶來的利益明顯遠大於障礙，有 84% 大型機構已經或正計劃在未來一年內部署大數據項目。管理人員亦指出改進客戶體驗 (60%)、吸納客戶(54%)及保持競爭力(41%)均是關鍵的商業因素，亦是部署大數據項目的主要驅動力。

根據調查，企業視大數據為在應用經濟數碼轉型的重要方向。受訪者表示已經見到、或預計到大數據能提升收入的效益 (88%)，促進市場競爭力 (92%)，具交付新產品及服務的效能 (94%)，以至更有效地推行目標市場營銷企劃 (90%)。

報告中其他重要發現包括：

– 近乎所有受訪者 (98%) 均承認要大數據項目運作良好需要重點投資；
– 逾半受訪者 (56%) 視大數據項目的主要優先排序為擴展現有項目，分析處理更多數據源；
– 大部份大數據計劃都是獨立的，有五分之一機構的項目局限於一個部門或領域。

過去兩年，數據機構數目平均上升了 16%，而預計在未來兩年將更進一步增長 24%。同時，部署大數據項目的是於應用經濟成功致勝的方向，最終其帶來效益更會遠超業務上的各種挑戰。而受訪者因為成功的大數據項目體驗到高達 21% 進步。

研究調查方法

Vanson Bourne 的研究中於 11 個國家訪問了 1,000 位來自不同界別的 IT 管理人員，包括零售、金融服務、銀行、電訊、保險及政府機構等。本調查研究主要企業在大數據基礎設施及環境方面所面臨的複雜性及挑戰。

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透過分析大數據，企業將能洞悉未來的趨勢，從而令企業快人一步，把握即將到來的商業機會。前面這句說話，很多推出大數據方案的廠商都曾經說過，而很多企業想必也了解到大數據的價值；不過要企業部署大數據相關方案並非易事，除了大數據方案普遍昂貴之外，儲存架構是否足以應付數據增長速度、存儲媒介的效能是否能提供流暢的速度以應付分析方案的要求等，都是企業立即需要面對的問題。

其實分析方案的速度與基建的「質素」有絕對的關係，所以儘管廠商聲稱其方案提供極高速度也好，都要基建的配合才可。今天 Splunk 亦推出聲稱擁有極高速的大數據分析方案，名為 Splunk Analytics for Hadoop beta 版。Hunk(目前為 beta 版) 為 Splunk 軟體產品，具備 Hadoop 資料探索、分析、圖像化功能，並以 Splunk 的分析技術為基礎。官方稱透過方案將能提升與 Hadoop 資料互動及分析的速度，毋需設計程式、斥資整合或被迫搬移資料。

無需程式設計或整合

坊間針對大數據的分析方案，很多時都需要針對數據進行相應的設定及調整，這個過程往往需花上一些時間；但今次介紹的 Splunk 則可大大省去這些動作。首先它本身提供虛擬索引功能，這種虛擬索引技術可讓用戶使用所有 Splunk 技術，包括運用 Splunk Search Processing Language、互動式探索、分析與圖像化資料，當中最為重要的就是可不受儲存位置限制，而是如同存放在 Splunk 索引之中。Hunk 即是以此基礎技術為根本的方案。

而 Hunk 本身在設計上已支援用於互動式探索大型多元資料庫，用戶可在無需事先瞭解資料內容的情況下直接將 Hunk 設定於 Hadoop 群集；配合上方案提供的深層分析，讓你可實時從龐大資料中進行搜索及分析；另外，為解決可能發生的種種異常情況，方案亦同時提供自動偵測功能，此功能主要能偵測各項模式與異常狀態，也可能從資料中發掘趨勢，並找出值得注意的規則及模式。

除了擁有強大的搜索功能外，其分析後所產生的報表亦符合「容易明白」的原則，使用者將能夠製作精緻圖表，讓資料更具意義，並可分享予手提電腦、平板，或是其他行動裝置的用戶，讓管理層亦可直接查看結果，減輕 IT 部門的工作量；同時企業亦可因本身使用的習慣而自定報表，包括能將各種圖表結合一起、觀點與數據的設定等等；更甚者亦可針對不同人員製作控制頁面，最終用戶只需透過筆記型電腦、平板電腦或其他行動裝置即可瀏覽與編輯，實行將複雜的大數據分析工作變得更為簡單。

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