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浅析大数据发展的“四重点 七原则”

2015-06-12 11:43
孤身万里游
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  当这世界上累积的数据量越来越庞大,各企业制订商业策略所纳入考量的数据也跟着大幅增加,这时候如何减少将数据(Data)转换成资讯(Information)的时间变得尤其重要。

  采用记忆体内运算技术减少原始数据的移动,仅搬移运算后的结果,加快处理的速度,并且透过压缩技术减 少数据量,能够有效提升数据库效能,应付企业对数据运算量及速度日益升高的要求,也使得企业得到的资讯更即时、能更快地回应各种市场需求及回馈,甚至开发 出全新市场、开创出其独一无二的价值。那未来大数据时代发展的重点将是一个永恒的话题。

  万物联网的时代

  在物联网概念起飞的这个时代,越来越多行动装置、智慧型居家装置被市场接受,进入到我们的生活中,根据预测,智慧型装置的数量将会从现在到2020年将从130亿成长到500亿。

  可以预期的是更多种类型的数据将以更多形式被感测、收集起来,而且这些大量且即时性的感测数据属于非结构化数据,也就是从文本分析到未经处理的文字、声音与影片导出的数据,如何储存处理及分析成为现在十分重要的课题,可能从中挖掘出未知的趋势并带给人类生活 重大的改变。

  大数据上云端

  如果说大数据是现在最夯的科技潮字,那上一个最红的则是云端运算。从2006年被提出后,云端便广为科技业所使用,各企业更是积极提出各种云端服务。

  大数据与云端技术可以说是相辅相成,大数据大大的推动了云端服务,而云端服务的普遍也使得数据量攀升。2014年全世界平均每天产生23TB的 数据,大约是2012年的920倍,以这种情况来看,云端服务在大数据时代相当于“公共设施”般不可或缺,不但用来储存各式各样的数据,还利用云端运算来 建构基于大数据的应用程式和API,建立模型预测未来的事件。

  人才很重要,平台跟工具更重要

  可以预期的是更多种类型的数据将以更多形式被感测、收集起来,而且这些大量且即时性的感测数据(SensorDrivenData)属于非结构 化数据,也就是从文本分析到未经处理的文字、声音与影片导出的数据,如何储存处理及分析成为现在十分重要的课题,可能从中挖掘出未知的趋势并带给人类生活 重大的改变。

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