ISACA Journal
Volume 5, 2,014 

Translated Articles 

大數據資料分析對企業之價值 The Value of Big Data Analytics to the Business 

作者: Biswajit Mohapatra, Vinay Parisa and Joydipto Banerjee 

自從企業電腦伺服器架構與網頁堆積成層以來,資訊產業無疑地是站在過往20 年最巨大變動改革的頂端,而社群、移動、分析、及雲端(SMAC) 所出現之數位匯流,所造成之企業價值巨大改變,提供企業在營運運用面之改變(圖1)。若干市場著名之分析師機構例如顧那Gartner1、 數據資料中心IDC2 、歐梵OVUM3 等皆在預測社群、移動、分析、及雲端(SMAC) 之數位匯流,未來正在如何驅動改變企業之營運行為模式與營運方向。

時至今日大多數企業組織皆面臨一項挑戰,就是如何針對全新和非屬傳統形式之資料,估算如何進行資料之分析和尋找出洞悉之能力,當新數據資料來源持續不斷以數量化、變異化、和速率化方式成長時,這些資料之成長潛力將足以改變,對於每一個企業之決策過程造成革命性之影響,什麼是典型大企業組織當前所面對之挑戰?而大數據資料之分析如何可協助它們解決當前所面對之挑戰。

大數據—新的機會

在過往地數年中,企業組織已大量地針對各種不同系統之多元應用內容進行大量之投資,用以改善其流程之自動化,上述這些資料之運用資訊數據傳統上皆會配儲存在倉儲中,或是將歷史性分析資料合併濃縮為資料之倉儲,由卓越之企業分析師進行解讀簡報,資料(結構性和非結構性)之數量與多變性皆呈爆炸性地增加成長, 當前之經濟情勢不論企業和政府部門皆應針對投資於資料分析系統,俾得以藉資料分析獲取更進一步之洞察力,同時得以做出比較明智之決策。此一系統應確保巨量之最適化機制----所設計之分析內容資訊足以提供滿足企業之主要決策需求,諸如生產之規劃、銷售管理、和資本性投資支出,而這類之投資將會為企業每日例行性之營業產生利潤,在大多數之情況中,絕大多數之資料並不被用來做任何始於預測性之分析用途。

次一世代的效率可藉諸於提供精確,前後關聯分析判斷,和對衝擊點之洞察力以及回答下述問題之方式得以達成,首先這究竟是風險抑或是一項機會挑戰,什麼是應該採取的最佳行動措施?以分析為驅動的方法論,將朝向微觀最適化境界邁進,改善消費者之洞察力,進化企業之流程和態樣管理,驅使朝向協助實際情況下之企業決策,和有助對企業組織每一個環節之行動作為。

社群、移動、分析、及雲端數位匯流之出現,驅使全球企業紛紛採取如何應用現代化之策略,而如何將大數據和其分析技術原則應用於現代化策略中,藉以改善企業之資訊運作,和如何對企業組織之重大轉換本質提供助益?

分用運作之可能情形

由於越來越多的體系間彼此互聯 (互聯網)以及行動策略之配置,可以 假設想像資料之數量會以每年15 至20%之比率增加中,當資料之運用逐漸的朝向雲端,如何監視雲端資料之運用也逐漸變成一項十分複雜之工作,因為資訊應否提供資源以滿足應用者之需求係屬動態隨情況變化者。例如在一個擁有5000 台伺服器從事125 項企業營運使用的企業,每天來自典型之資訊業務運作將會產生1.3 乘上10 的 12 次方之營運資料—藉由各種不同之計量方式 收集,諸如依事件別、伺服器監視紀錄、應用監視紀錄、終端點之管理、網路系統之監視、儲存之監視。企業應當具有採取可分析之解法,可被用來針對資訊營運上所產生之10 乘以12 次方之大數據資料能夠進行分析,同時能夠立即提供可備據以執行之攸關洞悉力資訊,在通常某種情況下據持續預測性之狀況可以圖2 中所繪示之內容表示。

所採用以分析方式解決資訊之問題的新方法,所具有之行動性和有效性可被稱之為資訊營運分析學4,資訊營運分析學之解析具有從結構性與非結構性資料中擷取洞悉力之能力,同時全盤了解知悉企業之資訊體制之運作情形。就通常正規的資訊營運觀點來說,資訊營運分析學之目標係採取互動反應性方式獲取資訊,屬傾向主動性之形式。自我洞悉和具有預測之能力確保體系可自動地處理維運中一再發生之問題,因此對資訊從業人員提供釋放空間能量,得以更關注到其他更具有重要性之領域中。

資訊營運之智慧性方法

當資訊之應用與服務無法滿足消費者之預期時,消費者之失望將對企業之營業收入造成風險,聚焦於個別消費者之營運應用,何謂提升營運可見度所漫無止境建置基本建設環境空間,皆會導致日後巨量之維護成本支出和不具有效性。營運資料之爆發性成長使得以傳統性工具,已無法妥適性的處理今日複雜又屬複合性之巨量資料問題, 借採用資訊營運分析策略技術,企業家們可在現實情境下改善其營運能力,確保可較快速解決企業之問題,同時可預測即將出現之問題(圖3)。

透過分析歷史性資料,企業組織得以迅速確認有效率化之營運機會,同時藉由端點對端點下單一觀點之營運模式,可以顯而易見降低企業之營運成本,一項經過證實以持續預測為基礎之分析架構內容繪示輿圖4中。經由產品強化之深度分析技巧,將助長具有預測之分析能力(,SPSS5, COGNOS 軟體)和藉由信息軟體6 所提供資料之整合服務(例如以網路為範圍提供訊息之中間商,專精於資訊範圍協同合作於資料之管理內容),這些有助於提供預先建置資料庫之輪廓(例如, DB2),等皆係提供關鍵解決方案重要之組成元素。

充分配置和將資訊營運分析工具方法,視作為一項企業組織每日經營活動中之一部分者,將可藉資料分析之預測能力而有助於企業之總和洞悉能力,同時所導致之智慧行動能力解決方案,將會自動地與環境變數趨於一致,它也將會以較快速、更具效率性地解決面對之問題,提供合適的全盤 資訊,此外藉助於應用之卓越知識和基礎架構之完整性為操作槓桿點,將足以改善資訊服務之可使用性,最後但並不表示不具重要性者是,它藉調降使用基礎之門檻和應用分析之需求,上可大大地降低企業行政之經費支出負擔。

未來資訊之現代化策略

大數據資料分析地另一領域利益,係為企業應用之資訊創造規畫多元化組合之現代化,企業之營運長(CEOS)皆較憂慮擔心企業之資訊開支 ,以及其後之維護營運和支援支出成本,將會構成組織之資訊支出預算中相當大的一個部分,而與此十分相近者為現代化一項策略即朝向雲端化應 用邁進,也同樣無法符合企業之期望,可以即刻驅動帶來高額之投資報酬率(ROI),一項較有效率之策略為探討決定應用時導致產生高額維運成本之原因為何,獲取明瞭導致之根本原因,同時考量倘若決定轉換伴隨之應用時,是否將有助於成本之下降,時至今日企業組織正開始朝向採取 以信息為導向之轉換方式為肇端,來加速沿著企業既定之目標邁進,這種改變調整並屬單獨之事件,而係彼此間相互影響者,同時涉及轉換之策略,包括納入資訊平台與技術之現代化,同時藉由合併、簡化和重組資訊多元化結構因素後,具 有改善資訊多元化應用之效益。

圖5 所示,大數據方法模式具有弭補傳統分析方法論之不足,在傳統分析方法論中,營運長和技術長(CTOS)意圖為使其資訊多元化應用之合理化,會探詢企業資訊之使用者們一大堆問 題,藉以得知明瞭哪一種資訊應用最可能會變成實施現代化之可能候選對象,而企業之資訊使用者則不斷諮詢其資訊部門之顧問專業,用以獲取上述問題之答案。

盡管這就是今天絕大多數企業組織之現況劇本,但是這項運作過程仍然存在著多層之問題,例如遲延獲得有關之答案、從一個巨量之應用組合開始、以及存在一種主觀和相互矛盾之回應方式。圖6 則顯示大數據方法模式內容。

在這模型中資訊提供一個平台,將所有來源可運用之有效資訊加以整合,用以能夠激盪發現出創意,因此企業資訊之使用者和資訊之現代化之顧問們,可以使用此一平台用以探勘資料,同時可就較少組合之特定問題加以詢問,此外企業亦可從數量較少之資訊應用組合來開始出發使用,同時此一方法模式亦可提供快速且較正確之分析結果。

現代化應用大數據導向之方法論

任何大型企業通常會伴隨數以千計之應用服務,用以滿足經營企業必須提供各種不同服務水 準下有之功能,過往的一段期間中,這類運用有關正常維運活動情形,賦予吾人一個景像圖示,何者為健康地運作中,同時嘔又哪些是傾向於重複出現失誤,為謹慎起見應針對這類應用之部分 情況特別加以注意並進行更進一步之探測,因為很可能就是其中一部分,或是全部內容可能會在一開始就變成未來進行現代化之主要對象,這樣可以避免進行非必要資源之探勘,和進行全體應用應用面之分析,以及須在所有生產體系裝置所有的探勘軟體,圖示7 解釋此一方法論之內容。

在第一個階段中主要涉及相關資料之蒐集,吾人必須去檢視企業全部應用服務標示之歷史性資料,採取人工之審查這類資料之方式,將可顯示出何者之應用或伺服器使用比較常會出現麻煩,進行這項分析之目的意圖是在找尋,何者之應用分析可以導致比較高強度嚴格之認證標示,何者應用分析造成企業體系之使用呈現過時,以及因為伺服器或者應用之失敗,導致企業體系在應用上呈現比較多之標示。

分析企業使用結果之標示對於一個正朝向採行現代化策略發展中之企業,有助於縮小應用面之巨量資料,簡化為一個數量較小之集合,例如允許開始進行資料之仔細分析時,在一個屬於有限之應用組合中,比較容易去檢視前面10 個應用時出現問題之案例,而所採取之運作過程通常是伴隨著持續反覆性、和迅速地配置、分析性、推介姓、以及建立退場之機制。

在其次之階段中係屬確認之階段,接下來所採取之方式不再以人工之作業,而係採取使取一種分析性軟體,來逐一判讀所選擇之應用分析中非結構化之資料(逐筆軌跡、人力維運、使用者指導手冊),從逐筆探詢發現中尋找出有意義之資料,在一般市面上,有許多資訊營運分析應用之解析,可以提供這方面之服務工作,不過在這 之焦點是放在有關執行分析之軌跡資料7

下一步驟為完成產出資料之分析,嘗試去確認企業使用資訊技術繪製應用之計畫,而了解企業運用時遭致困難之架構內容,鎖鑰考量之重點包括確認資訊軟體在企業組織內使用之範圍,執行軌跡之明細、和確認任何現存分析工具之執行績效,以及確認目前現存伺服器之運用績效,以及確認現在運行中之監視工具。藉由執行軌跡分析工具之協助,在有關分析階段尚應考慮下述之觀點:

  • 從體系或藉由快速找尋指引中尋找重行配置、或軟體之軌跡中,找出錯誤訊息之構成因子。
  • 隔離各種橫跨許多不同領域之議題.包括顧客區間、實施績效、以及系統之失誤。
  • 連結支持論證文件和營運要點,強而有力的機動掌握警示訊息軌跡或事件,得以快速地解決任何問題。
  • 藉助分析性工具預測蒐尋之結果,同時快速進行根本原因之分析。
  • 以在軟體使用元素中內建卓越之智識能力,針對非結構性資料問題提供偵測性服務。

上述分析之結果將有助於提供企業營運某種洞察能力,諸如究竟是那些營運體系和一堆之軟體比較容易肇製問題,或是目前企業配置運作之硬體設施其應用面需要升級。

對於這些分析性之解決方案導致必須採取一項具行動性之方案,這也是此一過程中之最後一個步驟,這個計畫方案並不必然定要朝向雲端化之應用移動,但是它可能會包括硬體設備之升級、應用層面之升級、資料庫之升級、或者有關應用領域之再結構化處理,以及其他葛種之可能性在內。例如通常有關資訊記憶體資源配置之應用請 求,應當檢視資源表面配置、符號之邏輯性或者潛在被視作雲端化方面應用之情形。

結論

次一世代分析大數據資料之能力,將會使企業之資訊營運服務之持續維護,更為現代效率合理化,和具有智慧化之性質。在此一同時當全體企業組織進行轉換為必要之大數據分析方法模式時,對其自身也將會有所獲益,而藉由較迅速和更有效率之方式,來追求企業資訊多元化應用時,將更符合合理化之趨勢。

Endnotes

1 Gartner, “Predicts 2013: Business Impact of Technology Drives the Future Application Services Market,” www.gartner.com/doc/2247315/predicts--business-impact-technology
2 IDC, “The Impact of Social, Mobile, Analytics, and Cloud on the Professional Services Industry,” 2013, www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=DR2013_T8_GL
3 Ovum, “The State of Application Modernization Services,” 2012, http://ovum.com/research/the-state-of-application-modernization-services/
4 Ptak Associates LLC, “Operational Insights for Running IT at the Speed of Business,” 2013, http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/til14083usen/TIL14083USEN.PDF
5 IBM, “SPSS and Streams Demonstration,” Video, 2012, www.youtube.com/watch?v=_sFyJ3IqQ2w&feature=youtu.be
6 IBM developerWorks, “Apply SPSS Analytics Technology to Big Data,” 2013, www.ibm.com/developerworks/library/bd-spss/index.html?ca=drs
7 IBM, Video: “How to Diagnose an Application Problem Using SmartCloud Analytics—Log Analysis”

作者: Biswajit Mohapatrais an IBM Certified Consultant and a global integrated delivery leader for IBM’s AMS business application modernization (BAM) practice. He is IBM India’s competency head for Global Specialized Application Modernization and Conversions & Migration Competency. He can be reached at biswajit.mohapatra@in.ibm.com.

Vinay Parisa is a cloud architect for IBM’s BAM practice in India. He has 11 years of IT industry experience. He can be reached at vinay.parisa@in.ibm.com.

Joydipto Banerjee is an IBM-certified consulting IT specialist (Master Certified IT Specialist from The Open Group) and currently working as a global solution architect in IBM’s BAM practice. He can be reached at joydipto.b@in.ibm.com.

譯者: 劉其昌,中華民國電腦 稽核協會編譯出版委員會委員、立法院教育及文化委員會主任秘書


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