大數據：可據以行動的見解推動取得更佳的成果
如何理解大數據
理解大數據以實現更佳的成果
「大數據」代表非常大的資料集，需要分析且使用各種運算、演算法、人工智慧 (AI) 以及機器學習 (ML)，來揭示趨勢、模式和關聯，以便提供可協助實現更佳成果的寶貴見解、新資料連線及精確預測。
資料不再僅產生自應用程式，而且現在還產生自行動裝置、物聯網及工業級物聯網裝置、連線/自動駕駛車輛、機器感應器、健康狀況監控和可穿戴的影片監控等。它不再僅與儲存資料有關，還事關擷取、保留、存取及轉換，以充分利用其擁有的可能性和帶來的價值。
2020 年 1.7 MB/s
到 2020 年，地球上每個人每秒將建立大約 1.7 MB 的新資訊1
2021 年將達到 403 EB
到 2021 年，大數據將達到 403 EB，較 2016 年的 25 EB 幾乎增加 8 倍2
250 萬的三次方
以我們目前的節奏，每天已建立 250 萬的三次方位元組的資料，且該節奏僅在物聯網增長下加速3
大數據應用使用專業 GP-GPU、FPGA 和 ASIC 處理器，來利用深入學習技術分析大量資料集，並揭示趨勢、模式和關聯，從而進行影像和語言辨識等。因此，大數據很大程度上基於過去的資訊，或通常儲存於雲端的靜態資料。大數據分析的頻繁產物為「經過訓練的」神經網路，其能夠執行特定的工作，例如識別影像或視訊序列中的所有人臉並加以標記。(或提供) 從「已發生的情況」推斷出「有可能發生的情況」的見解（預測分析）。
來源：儲存裝置的新時代：Open Compute with RISC-V and Memory Fabrics (利用 RISC-V 和記憶體架構開啟運算)，Zvonimir Bandic 博士，Western Digital (嵌入式運算設計，2018 年 2 月 21 日)
如何從大數據推動價值的產生
從大數據取得寶貴的見解
在指示資料成長時，我們從容量、速率和多樣性方面（也稱為三 V）進行說明。但是，隨著組織從擷取資料到賦能資料的轉變，第四個 V 快速佔據中心地位，即價值。
價值 (Value) 非常強大，因為它可以讓所有資料同時整合和分析，而不論來源、類型、大小或格式，因此可產生見解來應對廣泛的業務挑戰。如此一來，未來極端的大數據工作負載需要具有專用功能的進階儲存基礎架構。
從大數據實現價值
Western Digital 提供的產品組合，涵蓋廣泛的市場區隔，旨在讓客戶從大數據推斷出寶貴的見解和情報
物聯網
物聯網
透過物聯網創造價值
每個行業的企業都在加速對物聯網 (IoT) 資料的使用，以變更和改進其工作方式，從他們所收集的資料創造更多價值。收集的資料可能可以提升效率和創造新的收入流，但收集此資料需要不同的儲存方式。
雲端物件系統非常適合以具成本效益的方式處理物聯網所建立的龐大數據。它們設計用於作為集中的混合雲端系統來彙總、儲存及保護資料，同時允許執行分析和安全地與全球散佈的生態系統共用資料。
2017 年物聯網裝置
約為 90 億，
到 2025 年可達 550 億4
15 萬億美元
總計物聯網投資
2017 年至 2025 年4
處理物聯網大數據的規模和效率
物件儲存系統專為處理大量資料 (例如，物聯網產生的資料) 而設計。其高密度、低功耗、極致耐用、極具經濟性的系統，讓您可以儲存更多的資料，而不用為決定刪除哪些資料而煩惱。
數位轉型加速
數位轉型加速
利用大數據加速數位轉型
有效實現數位轉型遇到的其中最大的一個障礙是，利用大量資料取得以某種方式改進業務的見解的能力。對於傳統儲存技術來說，難以在大規模儲存效率和快速存取資料的需求之間實現平衡。
傳統系統價格太高昂，無法以 PB 級的規模部署和維護。貿然轉向公用雲端不僅成本高昂，而且在擷取資料時較慢，這著實讓很多人始料未及。雲端物件系統專門針對巨量資料設計成私人或混合式雲端，可提供企業所需的可擴展性、耐用性及可存取性。
5.2
皆位元組
IDC 預估，到 2025 年全球資料量將進行資料分析5
1.4
皆位元組
IDC 預估，到 2025 年，認知系統會將資料量用於分析5
變更大數據的經濟效益
我們的雲端物件系統為在混合式雲端組態中高效儲存、存取和保護快速增長的資料量奠定基礎 — 協助提供經濟實惠且易於管理的方式。
藉由混合式雲端儲存加速企業敏捷性
不同的工作負載需要高度可擴充且彈性的基礎架構，同時可從全球存取，且經濟實惠。
財務決策制定
財務決策制定
情報和回應迅速的決策制定
歡迎來到數位金融時代，技術的進步可在雲端、線上和內部部署中建立回應更快的互動。人工智慧 (AI) 和機器學習助力精算和保險行業發展，而自動化程序可減少法規遵循與探索產生的摩擦。最終，情報和快速制定決策意味著獲利的增加、客戶服務的提升，以及精簡的互動和交易流程。
值得信賴的金融市場資源
透過資料導向的決策減輕交易財務風險。 Western Digital 針對關鍵決策制定、快速回應的電商交易以及即時分析提供產品組合。
大數據 — 財務決策制定
有關財務決策制定的詳細資訊，請使用下面的連結傳送一則訊息。
增強 Apache Hadoop 部署
增強 Apache Hadoop 部署
工作負載的重要性：針對您的 Apache Hadoop 叢集做出明智的選擇
有成千上萬的 Apache Hadoop® 工作負載，而每個 Hadoop 叢集又是獨一無二的。然而，每個 Hadoop 執行個體的成功，包括在處理您的巨量資料工作負載時選擇適合的儲存解決方案來最佳化所需的成果。
例如，針對每個工作負載使用適合的硬碟可減少瓶頸產生，提高效能，減少頻寬限制，以及提供對現有資料更深入的見解。對於運算和擷取有限的叢集，特定的硬碟可以應對容量和成本的挑戰。對於這些遇到隨機 I/O 瓶頸的叢集，則可以利用基於快閃記憶體的 SSD 來加強您選擇的硬碟，以獲得 SSD 的隨機效能和硬碟的容量。
值得信賴的 Apache Hadoop 工作負載資源
Western Digital 的產品組合是提供最佳 Apache Hadoop 體驗的理想之選。它們的容量增加，外加具有 HelioSeal 和 Media Cache 的效能和功率優勢，會對您 Hadoop 基礎架構的成本和效能產生積極影響。此外，加入單一或 RAID 鏡射的企業級 SSD 配對可增強隨機效能，同時允許硬碟專門用於提供大型區塊效能。
Apache Hadoop® 解聚與分層
瞭解如何透過使用 Western Digital 儲存產品縮減 Apache Hadoop® 基礎架構的成本和規模，同時取得儘可能大的成果。
大數據專家同意
當今伴隨著收集和儲存的資料量實在驚人。但是，正在收集的資料量不是最重要的 - 最重要的是公司如何利用這些資料。
現代企業深知大數據功能強大，但他們開始意識到，大數據與智慧自動化結合時並沒有那麼有用。ML 系統擁有大量運算能力，可協助公司較以往更成功管理、分析和使用其資料。
來源：Machine Learning and Big Data — Real-World Applications (機器學習與大數據 – 實際應用)，Kerri Hale，(Towards Data Science，3 月 26 日)
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公開事項
1. 來源：Big Data Facts (大數據現況)，Vishal Kumar (Analytics Week，2017 年 3 月 26 日) 2. 來源：Cloud traffic projected to represent 95% of global data center traffic by 2021:（到 2021 年，雲端傳輸預計將達到全球資料中心傳輸的 95%：） ETCIO 員工進行的研究 (ETCIO，2018 年 2 月 7 日) 3. 來源：Data Never Sleeps 5.0 (資料永遠不會沉睡 5.0)，Domo，2017 年 4. 來源：IoT Report: How Internet of Things Technology is Now Reaching Mainstream Companies and Consumers (物聯網報告：物聯網技術如何觸及主流公司和消費者)，Peter Newman (Business Insider，2018 年 7 月 27 日) 5. 來源：IDC: Data Creation to Reach 163 Zettabytes by 2025（IDC：到 2025 年建立的資料將達到 163 澤位元組），作者 Timothy King（資料管理新聞，2017 年 4 月 11 日）
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