當不再炒作大資料的時候，大資料時代就真的來了

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從2015年開始，大資料就已經被移出了Gartner的新興技術炒作曲線。“Big Data”（大資料）一詞最早於2011年8月出現在Gartner新興技術炒作曲線中，當時Gartner預計大資料技術需要2年到5年才能進入企業的實際生產型應用中。從那以後，大資料就迅速被市場熱炒，最終在2015年徹底在Gartner新興技術炒作曲線中消失。

　　進入2016年，大資料已經進入了實際的企業生產應用，在切實推動企業向數字化轉型。另一家市場調查公司IDC則強調，在未來5年中，全球的資料驅動型企業將獲得超過2萬億美元的額外收益，分別來自成本降低、生產力提高以及營收增加等三個領域，相應分布在業務運營、客戶體驗、企業創新和運營支撐等方面。

　　那麼，這2萬億的資料價值究竟如何?？IDC資料分析與資訊管理集團副總裁Dan Vesset表示，雲化的資料分析與管理解決方案正在推動企業數字化轉型方面起重要作用，未來5年雲端式服務的資料分析與管理解決方案的增速將比部署於本地的解決方案高4.5倍。這意味著將有越來越多的企業採用雲端式的資料分析與管理服務，大資料時代真的來了！

　　資料分析隨需應變

　　根據IDC的觀察，在過去幾年裡，關於大資料的熱炒已經顯著降溫。無論在各類會議、論壇還是媒體，討論的重要已經不是資料的“大”或“類型”了。IDC資料顯示，在美國已經有23%的企業部署了Hadoop、32%的企業部署了NoSQL資料庫，他們基本上已經經曆了一輪新型資料管理與分析的技術部署周期，對各類大資料技術的優缺點有了更好的理解。

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（：資料驅動型企業將獲得超過2萬億美元的額外收益，IDC 2015）

　　實際上，今天已經有多種技術選擇，從本地部署到雲端部署以及混合部署，加上來自企業內部和外部各類源頭的資料，而使用者自助式資料管理與分析需求也在不斷增長。在一次與IBM的訪談中，Dan Vesset表示現在企業的大資料應用重點已經轉移到資料管理與分析戰略架構上，主要體現在為使用者提供一種可以根據資料需求而隨需應變的資料管理與分析服務。

　　IDC認為，從現在到2020年，自助式可視化資料探索及資料處理市場將比傳統非自助式解決方案的增長快2.5倍甚至更多。特別是自助式資料擷取與處理服務，將越來越受到市場的重視。原因很簡單，就是對於很多非專業型使用者來說，他們可能是企業裡的會計、市場行銷人員、人力資源管理員甚至是普通的項目人員，但也需要做資料分析與處理。

　　以雲端服務的方式提供資料管理與分析服務，這讓各類使用者能夠以低成本、高效率和更快的速度使用上大資料技術。但更為重要的是，雲端式服務的大資料管理與分析為使用者提供新型的互動介面與介面，這就是可視化資料管理與分析，特別是能在智能手機等智能終端上隨時“消費”資料與資料分析，這將讓大資料無處不在、無時不在，而這樣才能真正發揮手機的“串連”能力。

　　雲端式服務的資料與分析解決方案把大資料的能力在整個企業範圍內分享，甚至夥伴、供應商和客戶也能共用企業大資料，這讓大資料進一步擴充至與企業相關的整個生態環境裡。加上物聯網解決方案，讓企業生態內的成員把資料與分析用於自己業務的同時，另一方面也能隨時感知和認知整個企業生態範圍的各種資料動態，把“小”分析與“大”分析串連起來，就能做出更好的商業決策。

　　把大資料變成雲端服務

　　在今年初IBM首席執行官Ginni Rometty公開表示將向認知計算與雲端運算平台方向轉型，經過近半年的努力後，形成了開發平台、雲端服務以及開來源資料工具相結合的雲資料服務體系Cloud Data Services，在中國則通過與世紀互聯合作的方式率先實現了雲資料庫產品Cloudant的落地。

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（IBM Bluemix公用雲端將於2016年10月19日正式落地中國，更多IBM雲資料服務將隨之落地）

　　實際上，IBM從2004年開始就不斷加大投入，花費了將近200億美金，打造出完善而豐富的大資料分析能力。現在，IBM希望能把這些結構化資料處理、非結構化處理以及大資料分析的能力，通過雲端服務形式提供給企業。IBM今年提出了被稱為Analytics Platform Services的戰略並成立了相應部門，讓更多使用者通過雲端使用IBM的資料服務。

　　據IBM中國區開發中心大資料以及分析平台總經理吉燕勇介紹，IBM Cloud Data Services涵蓋了幾乎全部的IBM核心大資料及分析技術能力，可以分為五個方面：資料庫、資料分析、企業內容管理、Data Integration和洞察服務。尤其是IBM Cloud Data Services的開源開放平台，讓企業能夠以自助方式進行資料管理與分析。

　　在全面性方面，IBM Cloud Data Services提供了25種流行的開源大資料技術以及IBM自己的資料庫產品，其中包括MongoDB、PostgreSQL、Elasticsearch、Redis、RethinkDB、etcd、RabbitMQ、基於開源CouchDB架構的管理的資料庫Cloudant、最佳化的Apache Spark和Hadoop以及IBM自己的DB2、DB2 BLU、dashDB、Informix等等。

　　吉燕勇表示，IBM雲資料服務的核心競爭力在於擁有這些資料庫的源碼，在源碼級層面為使用者提供管理服務（Managed Service，即外包託管服務），這極大降低了企業IT和開發人員的負擔。IBM希望能將開源技術與IBM自身在大資料領域的優勢結合在一起，為使用者打造一個相對完善的資料服務環境。

　　此外，IBM Cloud Data Services是面向企業的平台級服務，企業使用者可得到全天候的支援人員服務。目前IBM通過美國、英國、中國三個地區的團隊來提供24x7的企業級服務，對企業使用者需求實現快速響應，保障商務持續性。

　　針對中國市場，IBM通過與世紀互聯合作，在即將於10月推出IBM Bluemix PaaS公用雲端中落地了Cloud Data Services相關的大資料分析服務，開發人員可以在Bluemix平台上直接調用IBM的資料分析與處理服務。

　　資料分析十二年

　　在過去十幾年當中，吉燕勇一直在IBM中國開發中心工作。IBM中國開發中心於1999年成立，專門負責開發IBM自己的核心產品。

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（為IBM中國區開發中心大資料以及分析平台總經理吉燕勇）

　　2004年之前，吉燕勇主要負責IBM電子商務及相關產品的開發工作。從2004年到2010年之間，為了給國內銀行使用者提供更強的資料庫支援人員，吉燕勇負責組建了IBM中國開發中心的資料庫Team Dev，從事結構化資料解決方案。此外，吉燕勇也負責組建了IBM的非結構化資料和企業內容管理Team Dev。

　　到2011年的時候，因為IBM收購了SPSS、Cognos等公司，吉燕勇又組建了業務分析團隊。至此，IBM中國開發中心大資料及分析平台的結構化資料團隊、非結構化資料團隊以及分析團隊就比較完整了。而因為市場對大資料人才的需求越來越強，IBM從2012年開始與西安交大共同設立了IBM大資料分析專業，吉燕勇同時也兼任著該系的主任一職。

　　近兩年IBM的技術方向變化比較快，重點往認知計算、雲平台方向發展。因此在2016年IBM把負責雲端開發的部門獨立出來，吉燕勇負責所有大資料以及分析的雲端開發工作。目前，吉燕勇主要負責實現雲上的大資料分析能力，而他所在的團隊也負責為IBM全球使用者提供雲資料服務營運支援，實現不宕機保障。

　　吉燕勇表示，IBM希望打造的雲資料服務平台，首先要把IBM所有資料管理與分析技術能力整合進來，然後這些能力相互配合形成整體服務，再以雲端服務的方式對外輸出。IBM還準備加速研發，在資料科學以及機器學習等方面加強投入，讓雲資料服務平台更加完善。

　　IBM Cloud Data Services雲資料服務落地中國，也是由吉燕勇的團隊牽頭負責。吉燕勇表示，IBM需要適應並遵從中國相關的資料安全法規，在此基礎上加速Cloud Data Services相關服務的落地，同時加大與本地企業的合作力度，儘快解決落地過程中遇到的各種問題，不斷推動服務落地的進程。

　　吉燕勇強調，中國市場發展非常快，很多地方是跳躍式發展，在大資料方面也是如此。隨著IBM Cloud Data Services雲資料服務的推出，把大資料以雲端服務的方式提供給企業、開發人員和終端使用者，只需要線上訂閱雲端服務即可，而無需安裝複雜的基礎設施和管理軟體，這做到了資料分析隨需應變，也符合中國市場跳躍式發展的特點。

　　隨著企業和使用者切實用上大資料，真正發揮大資料的價值，大資料時代就真的到來了。（文/寧川，《雲科技時代》號：CloudTechTime）

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當不再炒作大資料的時候，大資料時代就真的來了