巨量資料即將進入應用實作層面

回顧過去的兩年，「巨量資料(Big Data)」可謂IT業界最炙手可熱的話題之一，熱門指數堪與雲端運算、行動化等量齊觀；然以往眾人初次碰觸此議題，難免會把焦點置於資訊處理層次，展望後續，即將進入知識應用的務實層面。

從2012年開始，Big Data聲勢躍起，成為各大報導、專題、評論、研討會、論壇、研究報告爭相簇擁的熱門題材，伴隨此一洗禮，多數企業對它的認知，也從原本的一知半解，變成如今的興致勃勃，體認到這確實是一門煉金術，有助於企業挖掘出先前隱含在各個角落、卻從未善加利用的大量資訊，從其中淬煉出知識與智慧，致令企業茅塞頓開，獲取賴以創新致勝的關能量。

由此觀之，巨量資料分析應用，實為一帖幫助企業蛻變的靈丹妙藥，也觸動了一股足以扭轉市場優勝劣敗的活水，也就是說，愈能從巨量資料裡頭看出端倪，並具體落實在商業決策的企業，即使原本只是屈居中後段班的公司，也能無懼於列強環伺而殺出重圍，一躍成為市場領導者；因此，巨量資料的爆紅，絕非人為刻意炒作，背後真的有諸多硬道理。

但話說回來，仔細咀嚼巨量資料分析技術的內涵，某種程度上，與過往廣獲企業採用的線上分析處理(OLAP)、資料探勘(Data Mining)等商業智慧(BI)技術，頗有神似之處，既然已有BI，又何以需要再多出巨量資料這一門功課？事實上，若以巨量資料3V特性當中的「多樣性(Variety)」作為基準，再套用大家都常聽聞的80/20法則，便可窺見其間差異。

環繞於企業營運環境的所有資料洪流中，以往為IT人所擅長處理的，充其量僅止於約莫20%佔比的結構化資料，而過去的BI分析範圍，都落在這個區間，另外80%更為大量的數據，則散落在文字、郵件、網頁、聲音、圖片、影像、日誌檔(Log)…等包羅萬象且散居四處的非結構化資料，這些素材，以往並無法有效加以分析處理，因此形同「垃圾」般遭致淹沒，殊不知有許多攸關企業營運績效浮沈的線索，都深埋在這些非結構化資料之中，只顧及20%結構化資料，反而流於冰山一角，看不出玄機；因此巨量資料技術的現身，便足以幫助企業明察秋毫，讓過去一些單憑BI無力挖掘的失落寶藏，得以重見天日。

製造或醫療業CIO　可望因巨量資料得利
此一趨勢的成形，對於企業CIO無疑是一大契機。主因在於，針對服務於諸如製造業、醫療業等行業領域的CIO，由於企業營運績效的好壞，主要取決於製程、研發、醫術、醫療儀器等關鍵，IT部門雖說與這些核心命脈不無關聯，但充其量僅位居後援角色，其在服務機構的影響力，並不如金融、電信等領域的CIO來得顯著，影響所及，CIO很難躋身決策核心，也無法對企業挹注更大貢獻，然而有了巨量資料分析這道利器，CIO即可化被動為主動，憑藉創新領導者的角色定位，引領商業創新、產品開發、生產製造、市場行銷、客戶服務等…各項商務運作之革新進化，從而促使IT團隊的地位與影響力大躍進。

面對難能可貴的契機，許多IT主管不免怦然心動，亟欲儘速在企業內部推動巨量資料應用；但IT人終究是IT人，總習慣Bottom-up角度來解讀新的技術與應用，於是乎，只見CIO要求旗下子弟兵，開始鑽研過往不甚熟悉的Hadoop、MapReduce、NoSQL…等技術項目，也開始評估進大量平行處理(MPP)系統、In-Memory資料庫，心想一旦搭建起巨量資料分析平台，有了武器後，於內部探索現存的Big Data究竟有哪些，接著再思考這些Data該怎麼運用，殊不知這般進取模式，恐陷入莫大迷思，最終極可能一事無成，徒然增添一些大而無用的IT配備，惹來投資報酬率的非議。

如此一來，IT團隊仍無法對於企業做出更大貢獻，導致仍然屈居救火隊角色，其地位及影響力並未提升，而企業亦與巨量資料趨勢潮流漸行漸遠，無力獲取創新致勝的養分。

從制高點找應用題材　避免淪於技術本位
那麼應該如何是好？首先應當從Top-down角度來看待巨量資料應用，一方面CIO不妨試圖站在企業經營的制高點，認真檢視企業一路走來的過程中，有哪些事情，是一直想做、卻始終做不好，甚至是做不到，即可將之視為阻礙企業持續成長的最大路障，亟需加以清除，接著便將這些事項列為推動巨量資料應用的優先題目，有了題目後，再來思考應當彙集哪些資料、執行哪些分析，最終才進入技術與系統的評估階段，如此才不致陷入本末倒置的失焦窘境。

其次，IT團隊亦需認真研讀各項巨量資料應用案例，從中汲取前人的智慧結晶，將之轉化為有助於增強企業營運動能的靈感，再透過腦力激盪產生不同題目。與此同時，IT與業務部門的互動合作模式，也有亟待檢討與轉變的必要性，只因過去長期以來，特別是製造業或醫療業，IT部門都是被動接收業務部門傳遞而來的需求，根據這些需求著手部署所需IT資源，並產製相對應的應用程式，等到做出初步成果後，再由原本提案的業務部門驗收成果，檢視是否合乎預期，但業務單位並非技術本位，很難在一開始把需求說清楚，導致雙方出現認知落差，因此IT部門所提供的成果未若預期，只能勉強接受，長此以往，企業本該建立的競爭力，就這麼遭到蹉跎、延宕，因此進入巨量資料時代，IT人員應自許成為商業顧問，必須預先掌握商業脈動、探測風向球，主動幫助業務部門設計適當的Use Case，而非被動接收指令。

在此前提下，某種程度，IT團隊就像是企業內部的創業者，不斷發想適合的發展題目，致力創造幾個Pilot run，先做出一些成功案例，等到展現成績後，不論業務主管、營運長、總經理、董事長甚至整個董事會，才會認同巨量資料確實有其價值，後續才能大刀闊斧地邁開步伐。

但不可諱言，從題目發想一直到概念驗證(PoC)，不是一群人閉門討論、少盤推演，就能獲得結論，仍必須依附在適當的技術平台，進行必要的實作，才足見真章，其間難免又牽扯到雞生蛋、蛋生雞的問題，假使企業先投資引進了平台，最終又證實概念並不可行，而任憑公司上上下下絞盡腦汁，又想出不更好的題目，仍可能導致相關投資效益趨於低落。

值此時刻，CIO不妨善用外部廠商的力量，利用廠商提供的資源來推動PoC，如此便可在做出重大採購決策之前，預先判斷此一投資的必要性與合理性。但不可否認，放眼現今市場，與巨量資料分析相關的解決方案，多侷限於少數大廠，不僅選項有限，且個個要價不菲，就連通路夥伴本身都未必有能力部署相關產品，連帶導致企業借測的難度不低，所幸已有若干業者意識到這個問題，開始著手投資成立巨量資料體驗中心，並預先針對不同產業需求，設計不同的模擬測試情境，幫助企業進入Big Data初體驗，諸如此類的資源，頗值得善加運用。

當然，由於巨量資料議題火紅，廠商也開始推出愈來愈多富含實用性的工具，IT人員亦應時時留意相關訊息。舉例來說，有些廠商提供一種精通數十種語言的探針，以利用戶推動社交媒體的輿論及情感分析，也獲得若干從事代工業務的製造業者採用，當任何新品推出市面，便隨時觀測消費者對此產品的好惡走向，萬一察覺消費者已然醞釀埋怨情緒，便能搶先在客戶有所動作(例如要求更換製程或零件)之前，儘速展開因應對策，以避免後續的訂單流失。