新技術讓大數據“看得見”

迷途

　　隨著全球社會活動日益呈現數字化，大數據的增長速度正在顯著加快。從電子郵件和協作，到社交媒體網站、圖片站點和視頻網站以及採購交易記錄等大量來源，每天生成的數據預計達到250萬億字節。這標志著數據和新的計算模型進入新的計算時代。

　　“這就需要採用新型數據分析技術，使企業不僅可以處理大量信息，幫助企業制定更好的業務決策。”IBM高級副總裁Steve Mills在近日舉辦的信息隨需應變大會上表示：“數據的價值在持續增長，對客戶的區分應該圍繞著預測展開，因為預測分析可以幫助業務快速有效地轉型。”

　　在大會上，IBM宣布推出三款全新的數據發現與可視化軟件，這些新軟件讓用戶無需專業技能便能夠用可視化方式與數據進行互動，並對其執行高級分析。分析技能差距使得日常商務用戶無法使用當前的數據發現工具，而新的軟件將有助於縮小這一差距。借助新的軟件，數據信息將可在幾分鐘內從原始信息出發，最終得到深藏於結構化與非結構化信息中的答案。

　　其中一軟件，可以幫助用戶與數據更好地互動。不具備專業技能或知識的商務用戶無需被迫學習分析技術，便可使軟件處理原始數據集合。該軟件採用簡單的界面、交互式可視化與高級分析，可自動使隱藏的洞察與模式浮出水面，並引導商務用戶找到深藏於數據中的答案，而且該軟件可托管在雲端之上。

　　舉一個應用的例子，當一位營銷經理發起簡單的提問，輸入相關數據，可視化與引導分析軟件就能夠發現是什麼原因導致某個季度銷售額下滑。營銷經理可以第一時間將發現的結果與其他員工分享，並通過向團隊成員發送輸入通道，讓團隊成員補充更多的信息。從而讓人力資源、營銷與銷售等部門的用戶可在其任何設備上利用分析圖在數量與種類不斷增加的數據中尋找答案。

　　會議期間，IBM院士、實體分析首席科學家Jeff Jonas在接受記者採訪時表示，速度是大數據分析非常關鍵的一個因素——例如，當用戶要基於數據分析的結果來決策股票交易行為時，如果分析報告需要1個小時之后才能拿到，這實際上就沒有太大意義了。

　　“我們非常看重分析的時效性，力圖縮短分析時間，提高時效性。IBM在這方面的典型技術就是流處理技術，能夠實時對數據進行處理。”Jeff透露，IBM有一項研究了5年，研發代號為G2的技術，反應速度可以達到200毫秒以內。