隨著信息化技術的發展與應用，為各行業的企業在業務發展上帶來了最直接的機會。同時也產生了大量的業務相關數據，這些數據可能會涉及到企業的財務信息、營銷數據、客戶資料等等。
這些數據的留存是否會對業務發展提供有力的幫助呢？據相關機構估算，在財富500強的企業中，平均每一家企業都會保存有最近7至10年的客戶數據，而這些數據往往未得到充分的利用。與此同時，這類的數據還在大幅度的增長。據經濟學家最近的一項研究顯示，人類在2005年中創造了大約150 EB字節的數據信息，而2011年達到了1800 EB字節。同樣，市場研究公司IDC表示，數字內容將會呈現每18個月翻倍增長的趨勢。Gartner預測表示，未來將有多達80%的企業數據趨于非結構化，并且數據來源涵蓋了傳統和非傳統渠道。
大數據面臨的兩個挑戰
近幾年來，隨著互聯網與信息技術的發展，全球數據量呈現了爆炸式的增長。移動通信技術、無線設備、社交網絡、遠程協作以及基于云的諸多服務都是導致數據呈幾何增長的主要原因。可以說，數據的爆炸式增長為全球各行業均帶來了管理上的問題。
例如，在電信行業的呼叫數據記錄管理、金融行業的交易數據和客戶資料管理、零售行業的供應鏈管理以及制造行業的業務績效管理等等。對于企業用戶來說，大數據的來臨也無形中增加了他們所需承擔的責任以及成本。企業必須保持這些數據在很長一段時間內的可用性，并滿足這些龐大數據量在存儲方面的需求。這就導致了企業需要采購和維護所需的硬件設備，并且還要不斷的進行監督與管理。
那么，企業利用這些海量的數據能做什么呢？許多敏銳的管理者已經意識到，這些數據可能會成為企業的真正優勢，為業務運營提供超越競爭對手的洞察力。但隨之而來的問題就是數據處理的能力和速度。數據的運算速度會受到物理設備極限能力的限制，從而影響從數據庫中訪問數據和運算指令所需的時間。這意味著，一個復雜的計算將無法實時完成，可能會持續幾個小時甚至幾天。
另一方面，運算速度并不是決定大數據發展的唯一關鍵要求。當前的大數據無處不在，并且其大多來自于非結構化的外部數據。企業需要尋找一個可以幫助其獲取、分析、治理和信息共享的工具。在Gartner 2011技術成熟度曲線(Hype Cycle)中我們看到，大數據技術正在日趨成熟并上升到了“過熱期”階段。在企業需求更快的數據訪問速度時，也希望能夠迅速了解到這些數據可用來做什么。這就涉及到了大數據在企業應用中的兩個主要挑戰，實時數據分析與實時業務響應。
挑戰之一“實時數據分析”
大約在15年前，當時還沒有現在的“商業智能(BI)”，而是稱為“決策支持”。那個時候，企業已經可以從他們的數據中獲得有用的業務發展洞察，直到最近數據量爆炸增長的來臨，才使得企業在獲取數據實時分析時面臨了較大的阻力。
在2012年達沃斯世界經濟論壇的報告中寫道：“現在企業中的分析師們希望能夠制定他們所需求的分析方案并親自制作和運用報告，希望在運作時能夠盡量少的被IT部門參與。他們覺得對于IT的依賴大大減慢了他們的工作效率。同時，他們還希望數據能夠可視化。因為目前企業和消費者比以往任何時候都更加期望能夠獲取到與數據相關度較高可視化報告，這不僅要體現在圖表、圖形和熱點圖等形式，還需要能夠設計具備偏好的自定義形式。”
由此不難看出，明確的數據點和分析結果對于企業來說是非常有價值的。但現今的分析僅局限在企業的現有數據庫還不夠，還需要保持數據與當前社會乃至全球的相關性。這意味著企業需要從社交媒體、地理位置、CRM系統、政府的公開數據、手機信息等非專有的渠道獲取數據，進行額外的分析。
另一方面，對于實時分析來說，當前的移動應用潛力也才剛剛開始出現，其移動分析或將比預期的影響更加深遠。例如，廣告或其他有針對性的目的可以對移動設備用戶的實時行為作出分析。而在移動應用分析方面，那些有大量移動辦公人員的企業可以針對員工移動設備的使用作出分析，其中可能會包括數據、信息和地理位置等等。除卻移動應用外，實時分析還可利用從無線傳感器網絡、道路網絡監測、空中交通及鐵路等途徑獲取的數據。
總之，任何企業的目標都是希望獲得一個真實的且實時的數據分析，通過大數據尋找新的思路。因為大數據往往涉及了多年的歷史管理數據，企業可以從中提高決策、加速性能并提高生產力和效率。
挑戰之二“實時業務響應”
現階段企業自身也正在以驚人的速度發展業務。企業越來越需要對影響他們業務的事件做出更快的反應。通過對數據的分析，企業能夠找出提高其業務規劃趨勢和預測的模式，以減少在處理顧客需求和投訴方面的響應時間。同時，也可以及時向銷售部門提供所需的信息。
為實現企業縮短響應時間的目標，企業必須要在事件發生時作出實時的交易信息評估，基于實時數據進行動態的問題處理。然而說著簡單，做起來卻不一定容易。隨著大數據的來臨，現有的業務數據量已遠超過了傳統磁盤系統和數據倉庫所能承受的最大處理能力。
為此才引出了下面的話題——內存計算技術。在傳統的運算方式中，數據是從磁盤驅動器被載入到內存中的，內存則主要放置正在處理的數據信息。而內存計算卻是將所有的數據都保存在內存中，處理器直接從內存讀取數據。相比傳統的磁盤來說，內存的讀取速率更高，處理速度更快。對于一個企業來說，內存技術的采用標志著其整體業務的轉折，特別是在處理大數據方面。
在最近幾年中，中央處理器和內存的價格已呈現明顯下滑，同時每單位內存的可用性和能力也呈現了顯著增長。這種增長為海量數據的存儲方式帶來了重新思考的空間。同時，數據存儲方式的改變也將對企業應用產生重要的影響并最終影響企業的運營方式。內存技術將帶來企業管理的全新時代，管理人員可以根據他們的決策對復雜的業務數據進行實時分析，這對于大型IT系統來說無疑具備里程碑式的意義。
另一方面，在傳統的基于磁盤的系統中，數據信息從運營系統中被提取并構建在不同的數據倉庫系統進行分析，這意味著在數據采集和生成過程中存在明顯的延時。而隨著內存技術的可用，業務數據都在單一的綜合數據庫中，以處理每日所有的交易和更新，并應對實時響應分析需求。由于內存技術允許從內存中直接訪問數據，所以會比傳統的磁盤系統具備更快的結果返回速度。同時，更新數據庫所花費的時間也顯著減少，系統也可以在同一時間處理更多的查詢操作。
雖然內存計算技術并不是一個全新的技術，但其現在已發展成為一個可供企業真正使用的技術。隨著處理速度的巨大進步，在質量查詢、商業洞察以及內存中的數據庫管理系統將能夠達到10至20倍的提升，這是傳統的磁盤設備所無法相比的。同時，隨著現階段硬件價格的優勢和軟件的創新，已使企業有可能利用內存計算技術在幾秒的時間內對大量的數據進行篩選、關聯和更新。
此外，談到內存技術對行業的影響，可以說其從消費產品和零售業，到制造業和金融服務業的運作方面具有很大的潛力。
消費產品企業可以使用內存技術來管理他們的供應商、跟蹤產品和管理促銷活動，并且對保修期內產品的缺陷進行分析。零售企業可以跨越多個地域管理店面運營、進行網點銷售分析、進行多渠道的定價分析和對損壞、變質及退回的產品進行跟蹤。制造企業可以通過內存技術確保業務績效管理、對生產和維修進行分析并進行實時的資產利用率研究。金融服務公司可以進行對沖基金交易分析，如對貨幣、股票、衍生性金融商品和其他證劵的客戶風險管理。利用從內存中獲取的信息，企業可以基于市場交易的現狀作出實時系統的風險管理和報告。
內存計算技術為業務帶來的益處
從內存計算對各行業的影響不難看出，其在許多領域都會產生令用戶印象深刻的益處。其中最重要的是節約成本、提高效率和實時性。
在成本的節約方面，主要體現在內存的運行功耗和占用資源比傳統磁盤要低。據調查顯示，數據庫管理目前占據了大多數企業IT預算的25%，甚至更多。由于內存中的數據庫所使用的硬件系統比傳統磁盤數據庫所需功耗更低，因此它們可以大幅度降低硬件及維護成本。另外，由于內存計算技術可以實現無中斷作業，釋放了以前傳統數據庫為響應報告請求而占用的系統資源，所以也減少了對公司整體IT環境的負擔。
在提高效率方面，內存技術將使得那些依賴于頻繁數據更新的企業更加方便。遷移到內存技術可使企業在IT架構中刪除以前的傳統技術層，降低復雜性及傳統系統所需要的基礎設施。通過內存計算技術，企業數據檢索幾乎將在瞬間完成，使企業中的所有團隊更有效率。同時，內存計算允許任何企業用戶輕松創建BI子集，方便各部門使用。企業用戶也不再需要IT部門的支持就可以獲取相關業務數據的洞察。
在實時性方面，內存技術使得企業可以更容易的編制其業務數據的全面概述，而不是僅限于其數據倉庫中分門別類的數據子集。通過這個可見性的改進，企業可以從事件分析中實時進行決策，以使他們的業務模式具備可預測性，擺脫傳統模式的被動響應。
改寫“五分鐘”法則
隨著現今信息技術、互聯網、移動通信技術的成熟以及觸摸式智能手機、平板電腦、社交網絡等日新月異的產品出現，人們對于技術的看法也發生了改變。如何更好的利用新技術優化企業的業務？這是每個企業用戶都在考慮的問題。人們希望能通過一種方式，有效的搜索和篩選大量的聯機數據以獲取到有意義的信息。
無疑，內存技術將成為實現數據快速處理的最佳方案，但是相比于基于磁盤的數據管理系統其成本也是高昂的。即便如此，那些最先采用內存技術的企業，在業務洞察力、效率和降低整體IT成本方面也將具備真正的優勢。
追溯到1987年，Jim Gray與Gianfranco Putzolu發表了I/O 的“五分鐘法則”觀點。該觀點簡而言之就是，如果一條記錄被頻繁訪問，那么就應該將其放到內存中，否則的話就應該保存在硬盤上按需訪問，而這個臨界點就是五分鐘。這個觀點的評估標準是根據成本投入判斷的，并且在20多年之后的內存時代中又有專家再次提出，證明其依然有效。
時隔近30年，與現在相比，那時的內存價格每GB超過5000美元，而現在已不足1美元了。此外，隨著大型多核處理器架構的發展，再結合內存成本的一再下降，可以說這兩個趨勢的出現為企業提供了一個轉型的時機。
在未來幾年內，隨著企業越加了解如何通過實時的大數據篩選所需之后，我們將會在各個領域看到越來越多的此類應用。盡管現在的全球管理者們才剛剛開始學習如何應付大數據，但在不久的將來，我們將看到企業如何挖掘大數據，并用它為企業創造更多的價值。
備注：本文為SAP公司在2012年世界經濟論壇白皮書進行改編。
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本文標題：大數據落地引發BI變革 兩大挑戰揭秘
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