如今，海量的信息充斥著IT世界，有數據顯示，未來十年內，全球的數據和內容將增加44，其中80%為非結構化數據。大數據時代的來臨為企業帶來了挑戰和機遇，在大數據席卷全球時，企業如何快速有效的掌握有價值的信息和數據？面對眾多大數據和分析產品，很多企業都開始尋找大數據的解決之道。

 

何為大數據？根據維基百科對大數據的定義，即無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。Gartner公司也提出了大數據為用戶帶來的三大挑戰，即Variety（種類）、Velocity（速度）、Volume（容量）。目前用戶需要管理各種不同的數據類型和數據結構，從傳統的表格數據等到電子郵件、圖片視頻以及社交網絡等信息；速度表示快速產生及處理動態數據的速度，收集、處理和使用數據的速度要求是面臨的第二大挑戰；當數據量達到TB和PB級時，傳統處理較小數據量的算法無法足夠迅速有效的處理較大數據集，無論是存儲介質還是管理分析都受到了巨大挑戰。

 

 

大數據的來臨成為企業發展的當務之急，而眾多IT巨頭也紛紛加入大數據的行列，推出自家的大數據產品，如SAP的HANA、惠普收購的Vertica、IBM的InfoSphere BigInsight、甲骨文的Big Data Appliance等，每個廠商的大數據產品都有各自的特點，然而是否每個產品都可以幫助企業全面的應對大數據問題呢？IBM中國研發中心信息管理軟件總經理朱輝認為，“大數據的問題需要一整套全面的解決方案來解決，任何一個單一的產品不能完整解決用戶所面臨的大數據問題和挑戰。要融合信息管理軟件、服務、咨詢等多種產品，傳統與創新方式融合才可以解決大數據問題。”

 

伴隨著大數據的出現的同時，Hadoop也已經成為IT業界吸引用戶的熱點詞匯，Hadoop的成長也得到了很多企業的支持，幾乎所有IT廠商都陸續宣布了自己以Hadoop為基礎的大數據的策略。然而，Hadoop是否可以解決大數據的所有問題呢？朱輝認，“Hadoop技術更適合靜態海量數據的分析，但是無法很好的滿足動態分析。大數據的產品與傳統的關系型數據庫以及數據倉庫不存在替代關系，而是互補的關系。未來，傳統的數據倉庫、OLTP在線處理都將整合集成在一個平臺中。”

 

據介紹，IBM大數據平臺的愿景是通過IBM大數據解決方案和客戶端及合作伙伴解決方案，為用戶提供大數據環境，同時將融合多種如Hadoop、HBase、Jaql等多種開源組件，集成IBM數據倉庫InfoSphere Warehouse、倉庫設備Netezza、主數據管理InfoSphere MDM、數據庫DB2、內容分析ECM、業務分析Cognos和SPSS、市場營銷Unica和數據增長管理InfoSphere Optim等軟件。IBM將與客戶共同探討、研發解決大數據問題的平臺方案。

 

 

大數據的到來，給眾多企業帶來了無限商機，了解、預測客戶的喜好以及市場的發展是非常重要的，而掌握核心信息內容則意味著將在競爭中占據先機。企業應當抓住此契機，但這需要擁有對數據分析、預測分析等技術人員的支持。麥肯錫全球研究院的研究預測，在未來6年，僅在美國本土就可能面臨缺乏14萬至19萬具備深入分析數據能力人才的情況，同時具備通過分析大數據并為企業做出有效決策的數據的管理人員和分析師也有150萬人的缺口。

 

面對眾多人才缺口，IBM有何應對之策來幫助企業培養輸送相關人才呢？朱輝告訴記者，在大數據業務方面的人才，IBM需要和客戶一起通過合作來學習和掌握；在技術方面，IBM會基于自己的解決方案和平臺，大力培植在大數據方面的方案，包括在大學設置課程以及教材。

 

據IBM發布的“全球CIO調查之CIO重要啟示”，已經有83%的CIO擁有涵蓋商業智能和分析的遠期計劃，并且CIO們開始更多地關注數據，而非應用。大數據的駕馭能力也關乎著企業的發展，這種能力可以幫助企業支持商業決策，在未來幾年，大數據也將逐漸成為CIO工作的一部分。