大数据正对所有产业带来改变

谈到大数据，当然不免要提到分析3.0(Analytics 3.0)。从应用的角度来看，传统企业解决问题时，早已透过各种分析来解决问题。然而不同于过往，包含大数据概念在内的分析，方法已进化到3.0层次。 50年前传统企业的分析是为了解决流程问题，例如优化库存、提高制造良率等，当时所采用的资讯科技分析属于分析1.0阶段。

进入21世纪之后，互联网兴起，包括Google、Amazon、Facebook等，甚至是后起之秀的百度、阿里巴巴与腾讯，因为面对的是个人用户，再加上商业运作过程中并没有中间者，而是直接面对终端用户，因此这些互联网公司所要解决的商业问题迥异于传统行业，IT系统必须解决大量分析问题，因此进入2.0阶段。

如今，随着数据资料愈来愈复杂，企业要解决的问题更加难以捉摸，此时此刻任何一家公司都希望在问题还没发生之前，就先想到新的商业模式，这就已经进入分析3.0的阶段。分析3.0的思维是：不管有没有问题发生都把数据存起来，然后主导者可以在没有任何问题发生时，利用数据创新商业模式，或是在有问题发生之后，从数据中找到解决的方法。(编按：Analytics 3.0 是美国学者Thomas Davenport 所提出的概念，透过这个概念，企业不但在运作上可善用巨量资讯，更可藉此产出更符合消费者需求的产品。)

举例来说，美国通用(GE)公司提出的工业互联网计划，透过投资10亿美元打造整合物联网、大数据等技术的解决方案，希望在未来20年内为各种工业领域创造庞大的效益。例如，GE目标要为全球航空业减少1%的燃料使用，如此每年大约可减少300亿美元的支出，或是减少医疗产业1%的开销，节省约 630亿美元。GE的工业互联网计画预估将创造高达10～15兆美元GDP，其所创造的效益远远大于投资在一般消费用户上的效益。

　　事实上，大数据也是许多企业转型的契机

2013年GE已经成功从设备提供商转型为服务提供商。GE将分析技术用于工业上，进而能为客户提供创造更大效益的服务。不仅工业，大数据将对各个产业都带来莫大的改变，其中包括制造业、零售业、金融业、健康医疗等领域所受到的影响都非常大。以零售业为例，如果在零售业的供应链中使用大数据，将会产生重大的效益与变革。

　　应加速发展大数据 迎向新未来

除了商业模式，也来谈谈大数据相关技术。在众多大数据技术之中，最受瞩目的技术之一就是Hadoop。Hadoop是一个资料的储存系统与资料的操作系统，它是一可高度扩充的系统架构，因此是发展大数据最重要的技术之一。

Hadoop的前身是由Google在2003年前后提出的GFS(Google File System; Google档案系统)和Map/Reduce(Map/Reduce是Google提出的一个软体架构，用于大规模数据的并行运算)，之后Yahoo积极投入发展并扩大推广Hadoop，不过当时使用者仍多为互联网公司，随着支撑Hadoop平台的生态系统之建立，互联网公司之外的企业也开始使用 Hadoop系统架构，甚至连英特尔也于2014年投资。

Hadoop只是大数据时代中的其中一个技术，若不计算开放软体，目前全球至少有上百家的公司在发展与大数据相关的技术，涵盖的领域范围多达数十个;在美国，一个具备大数据相关技术的人才，年薪就要20万美元，更何况每执行一个大数据专案，要有很多的工程师，因此除了超大型互联网公司，一般企业很难自己投入发展。

面对大数据这个表现看起来简单，但是骨子里却极为复杂的新技术，不管是企业界、研究机构或学术界都应该思考如何进入大数据领域。总体来说，大数据不仅深入个人科技应用领域，各行各业对于大数据的使用更加速推进，这使得大数据的重要性更不可言喻，面对这样一个大趋势，必须加快脚步，迎上这股潮流，为经济发展，打下更稳固的实力。

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