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大數據分析
雲端運算、巨量資料、行動化、以及社交商務等四大技術趨勢的快速發展與應用,企業雖雀躍其所帶來成長商機,但無可避免亦需針對其可能的應用情境與衍生問題,思考該採用何種策略、擬定因應方案以及如何優化建構能符合企業高效能、高彈性與高成本效益所需之新世代資訊基礎架構。
進一步分析其主要應用如雲端運算IaaS平台OpenStack或是巨量資料分析平台Hadoop 或是高效能叢集運算系統(HPC Cluster System),不難發現其共同點乃是均採用分散式運算架構並可依實際需求彈性擴充以提供大量的資料處理分析能力的超大規模運算環境(Hyperscale Computing)。
由於資料分析並非指單一特定技術,而是由眾多技術與工具所組成的生態系統,其目的乃是在一定時間內能完成大量資料的蒐集、儲存、管理、整合、查詢與分析。因此若能依據資料特性及分析處理方式的差異來選擇適合的解決方案,其也具備可依實際負載需求彈性擴充及採用簡化單一的管理機制就能發揮最大的成本效益,這也才是企業在因應巨量資料世代的來臨的最佳選擇。


 

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傳統的資料倉儲將會因為四種趨勢而走入瓶頸,對於IT人員來說這應該是個可以預見的事實,而這些原因使得資料倉儲走到了需要改變的時刻。
第一個趨勢是資料的增長,資料量在未來的五年將可預期成長超過10倍,傳統資料倉儲無法跟上這樣的成長量。
第二個趨勢是等待時間的增長,隨著資料量的滋長,使用者不再傾向於花費幾十分鐘到幾小時等待查詢的結果,這也是傳統資料倉儲無法跟上的原因之一。
第三個趨勢是新型態資料的擷取,數據增長的85%來自於像網路日誌,傳感器數據,社交觀點和設備的“非關聯式”數據。
第四個趨勢是因應雲端應用所產生的數據,企業如何將公司內部數據與雲端應用所產生的數據都作為資料倉儲的一部分,這也是打破傳統資料倉儲的最後一個趨勢。
為因應這些趨勢,而設計了現代資料倉儲架構 :

大世科可協助進行巨量資料運算平台規劃,包含前端資料分析與商業智慧,將巨量資料中,像是彼此的關聯性、未被發現的資料模式及市場趨勢等,可能埋藏著的未知知識與應用挖掘出來,助企業從巨量資料中獲得價值,並驅動更好的決策制定。
其核心採用微軟Analytics Platform System作為平行運算資料倉儲系統的解決方案,前端可搭配微軟的Excel或Power tool,後端歷史資料的存放,可搭配成本低廉的Hadoop。

在此架構下可展現出以下幾個特點 :

  • 使用豐富的T-SQL語言同時查詢SQL Server Parallel Data Warehouse與Hadoop上的資料
  • 展現MPP的力量強化查詢的效能
  • 支援在微軟環境運行的Hadoop – HDInsight
  • 查詢非微軟環境的Hadoop,例如Hortonworks和Cloudera

 

  • 金融業/客戶關係管理、精準行銷、風險管理、優化服務。
  • 製造業/物料品質分析、設備異常監控與預測、零件生命週期預測、製程監控分析、良率保固分析。
  • 證券業/投資人交易行為分析、市場異常資訊分析、交易量分析。
  • 醫療業/病理分析、疾病預測。

 

導入該解決方案將為您帶來 :

降低導入時間,整體時間從數月縮短至數周。
改善傳統資料處理方式所耗費的大量時間。
增加ROI達300%和降低TCO達35%。
整體設備由微軟提供第一線服務窗口,避免互相推諉的情事。