IT部門應該關注大數(shù)據(jù)

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“大數(shù)據(jù)”的宣傳威力你大概已經(jīng)見識過了。雖然我個人并不熱衷于預測重大變革，也沒有對此進行深入研究，但是如果你是一名設備管理系統(tǒng)專業(yè)人士，那么忽視大數(shù)據(jù)將是非常危險的。

我相信大數(shù)據(jù)將會受到越來越多地關注。不過，需要提醒的是，與云計算一樣，大數(shù)據(jù)還處于定義階段。由于眾多廠商都在試圖按照自己的理解對大數(shù)據(jù)進行定義，這導致許多定義往往會相互矛盾。

大數(shù)據(jù)存儲與大數(shù)據(jù)分析的合并是導致混亂出現(xiàn)的主要根源。大數(shù)據(jù)分析是非常重要的東西，而大數(shù)據(jù)存儲實際上就是存儲，其任務是存儲來自高清視頻流等應用的大量數(shù)據(jù)。一家尚未公布大數(shù)據(jù)產品的大型存儲廠商告訴我，他們正在考慮用“巨數(shù)據(jù)”（Huge Data）這個名稱來命名自己的大數(shù)據(jù)存儲產品。在不久的將來，大數(shù)據(jù)存儲將會轉而支持大數(shù)據(jù)分析。目前，對用戶而言，最重要的是搞清楚廠商是傾向于存儲還是分析。

大數(shù)據(jù)分析的定義目前也還沒有形成統(tǒng)一認識，但是已經(jīng)取得了一些進展。大數(shù)據(jù)分析源自數(shù)據(jù)倉庫的概念，同時增加了典型數(shù)據(jù)庫所沒有的一些功能。首先，大數(shù)據(jù)分析包括非結構化和結構化數(shù)據(jù)。業(yè)界普遍認為80%的數(shù)據(jù)是非結構化的。大數(shù)據(jù)分析意味著非結構化數(shù)據(jù)目前是能夠被挖掘的。

第二，典型的數(shù)據(jù)倉庫用戶可以設置查詢，然后在一天或是一周后得到查詢結果。然而，許多大數(shù)據(jù)分析處理的目標是實時向用戶反饋查詢的結果。第三，數(shù)據(jù)倉庫僅僅查詢有限的數(shù)據(jù)來源。大數(shù)據(jù)分析能夠將迥然不同的數(shù)據(jù)源整合在一起，例如混合有RFID、GPS、產品出貨數(shù)據(jù)的供應鏈追蹤系統(tǒng)，提供以前無法提供的信息。

個人認為，任何關于大數(shù)據(jù)分析的定義必須要綜合以上三個屬性。不過，這一理念正在被人們所誤解。一些根本不是大數(shù)據(jù)的東西正在被貼上“大數(shù)據(jù)”的標簽，比方說將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫說成是大數(shù)據(jù)體系，理由僅僅是因為它們能夠處理更多的數(shù)據(jù)量。

與其在這一階段對大數(shù)據(jù)的定義爭論不休，我們更應該理解和利用這些新出現(xiàn)的東西。例如，將非結構化數(shù)據(jù)整合到商業(yè)分析應用之中的能力；涵蓋了結構化和非結構化在內的多種數(shù)據(jù)源的能力；實時生產新類型信息的能力。

以上是我認為大數(shù)據(jù)值得關注的原因。的確，它們還有可能為商業(yè)用戶和消費者實時提供新類型的數(shù)據(jù)。但這一能力的前提是，在從不同數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)、思考并做出決策的過程中，計算方式正在越來越接近人類的思維方式。對于設備管理系統(tǒng)部門而言，這意味著他們的職能將從提供服務向影響經(jīng)營業(yè)績轉變。 （本文作者John Webster為存儲研究機構Evaluator集團的高級合伙人。）