现今企业在面对种种庞大的智慧效劳下，迫使着企业不绝的透过物联网技术来收集各项数据，也随着各项数据越来越庞大，企业要如何来运用此数据来探勘、挖掘其中之商机，是现今企业经营未来所追逐的目标
。
 

企业该如何着手来进行大数据呢
？

第一：是否已经有明确的问题，例如：如何提高商品销售量、制程良率剖析、改善作业工时效率、各营运点因情况差别如何做物料筛选…..等，种种企业治理问题期待能透太过析数据来找出谜底，所以，得想好了要解决的问题才华对症下药
。

第二：加入大数据的导入者及同仁须充分了解其问题所影响到的相关组织及能剖析作业流程，同时也须改变其思维，不可凭借着过往的经验来做判断，以数据所泛起的状况来做基础，进而做出决策结论，更能将此经验传承下去
。

第三：如何进行大数据系统建置计划，此项归类于特殊项目，企业内部进行能力及技术评估作业，如以下几点：( 一 ) 是公司内部是否具有此类专业性人才
。( 二 ) 做选商评选，聘请外部专家团队来进行系统建置，协助建立大数据剖析运作算平台
。( 三 ) 凭据要剖析的主题，汇入各项分项系统数据做 ETL ( 描述从数据历来源端经过萃�
。╡xtract）、转置（transform）、加载（load）至目的端的历程，进行自动化程序系统界接
。( 四 ) 建立模型 ( Modeling )，是设计者对问题的解决想法，用数学来解释，用程序程序来来实现
。 ( 五 ) 透过BI ( 商业智慧 ) 意指能透过数据的淬取、整合及剖析，协助支持决策历程的技术和商业处理流程，其产出数据剖析的结果，能以数值或是种种的图形化接口来作泛起
。

第四：解读数据，大数据剖析不是只对数据进行剖析，而是要从数据中检察掘客出对应解决企业未来生长问题的剖析，信息技术同仁协助前端各大营销、制造部分以坚强稳固的信息效劳能力来支撑整体企业信息架构，让数据流能快速地能被前线运营单位快速被取得，快速动态调解企业作战目标
。
 

大数据系统数据库介绍：

建立一套大数系统，通常都会忽略掉选择合适的数据库，在此解绍几种目前当红之数据库花样，也是各家大厂一致赞美的新式NoSQL数据库，NoSQL 数据库是为特定命据模型而建立，并且具有构建新型应用程序的弹性结构
。此类型之数据库可弹性地运用在于种种数据模型，包括文件、图形、键值、内存和搜寻等类型
。目前有4种较受到关注的NoSQL数据库有Key-Value数据库、内存数据库、图学数据库和文件数据库等四种类型，对应目前市场上常听到的产品有Key-Value数据库：Google BigTable 、Hadoop HBase (Cloudera、Hortonworks)、Apache Cassandra (商用版Datastax)…等
。内存数据库：MemSQL 、VoltDB 、Redis ….等
。图学数据库：Neo4j、Amazon Neptune、AllegroGrph…等
。文件数据库：MongoDB、Riak、Couchbase、Amazon DocumentDB….等
。每一种的数据库都有差别的使用场景，需先能了解前端运营、制造单位所要解决的问题，方能选择合适使用的
。

再来提到的是如何在大数据中建立微效劳，敏捷式的微效劳大数据目的是：一是快速、二是初始数据小、三是验证，这样能够在明确目标下快速做出塑模及剖析，证明有效之后再进行扩张来形成反响效应
。如何从系统架构的角度来构建灵活、易扩展的系统，快速应对需求的变革，在随着当用户数增加，又要确保系统的可伸缩性、高可用性，成为系统架构面临的挑战
。微效劳架构强调的重点是将系统彻底的组件化和效劳化，原有的单系统会被拆分为多个可以独立开发，设计，运行和运维的小应用，这些小应用之间通过效劳完成交互和集成
。

运用容器化架构及微效劳架构，可升级企业 IT 情况，将应用程序从基础架构中疏散，台甫鼎鼎的Docker开源软件即是，它将应用程序做成自动化且可快速安排并为一种可携式且可自足的容器，亦可在云端或内部安排上执行
。Google 的 Kubernetes (K8s)在容器的编排和事情负载转移上都是业界先驱，能够同时满足敏捷式开发和企业团队营运的需求，迅速成为能够跨平台执行应用程序的标准，是众多平台的基础
。决策者关注的是整体系统的稳定性及可控性，确保整个 IT 效劳可以稳定支撑企业的业务生长，也能针对种种系统维运的潜在危害，进行监督、控制和调理
。

现今大大都企业在信息架构上都从实体机情况已转换到虚拟化情况（physical to virtual, P2V），以便于管控公司内部各大系统的执行情况及资源调理
。在已往的应用程序架构设计，往往一个操作系统上能够执行一个系统就已经足够
。然而，在微效劳架构下，单体系统架构会被拆开酿成多个微小效劳，应用程序的实例数量会因此进一步提升
。此时，需要拥有能管控「应用程序」层级的情况，才华应付「大宗微型效劳」的治理需求，且尽可能地减少运算资源的消耗
。在这样的需求下，通常就会建议导入容器技术（Container technology）以治理「巨量的效劳实例」，而现在业界主流趋势，皆接纳 Kubernetes(K8S) 做为容器治理平台
。

数据收集与大数据应用是一个相当常见的场景，由于数据收集量日渐庞大、剖析数据的需求也日益增加，面对实时数据流的处理剖析是新趋势，在处理流程中更是一种高频率且不绝需要变换、升级和调校，而旧的制式工具和架构缺乏足够弹性和扩充性来满足
。大都大型企业，会碰到的数据源都是透过跨境、跨区、跨系统的情况，这时系统整合就是一个大的难题
。而微效劳架构可以提供弹性的要领，让数据工程师、数据剖析师以及应用程序开发设计者，快速且更容易的来做到数据交换及设计数据处理流程
。

结语
大数据这股风潮方兴未艾，科技不绝的快速在进步、转变，企业无不想借着搭着这班科技列车向前探索，科技也将带来了各项的挑战，在企业中最重要的人才，人才将科技中之「连结性」与「可更新性」链结起来，透过据数剖析平台来让每个人都能获得最新信息，将可能创立出庞大的企业优势
。最终，我们都将从大数据剖析中获益
。若有任何想进一步了解之处，本公司业务与技术效劳团队，接待您随时与我们联系