什麼是巨量資料？帶你一次了解定義與應用

巨量資料指的是龐大且複雜的數據集合，這些資料來自文字、影音、網頁與感測裝置等多元來源。它具備資料量龐大、變遷速度快、型態多樣與真假難辨等特性。現代企業利用巨量資料分析顧客需求，優化產品與服務，進而提升市場競爭力。

一、巨量資料的定義

定義

巨量資料指的是資料量極為龐大且結構複雜的數據集合。這些資料不僅數量驚人，還包含多種型態與來源。根據國際資料公司（IDC）2012年報告，2011年全球資料量已達1.8 ZB（Zetta Bytes），並以每兩年倍增的速度快速成長，預計2020年將超過40 ZB。這種ZB級的數據量遠遠超過一般電腦的GB或TB容量，充分展現巨量資料的龐大特性。如此龐大的資料規模，傳統的資料庫與分析工具已難以有效處理，必須依賴新興的儲存與運算架構。

巨量資料的核心在於「量大、型雜、變快」，這些特性讓它成為現代資訊社會不可或缺的資產。

資料型態

巨量資料涵蓋多種資料型態，主要可分為結構化資料、半結構化資料與非結構化資料。結構化資料如關聯式資料庫中的表格，半結構化資料如JSON、XML檔案，非結構化資料則包括文字、圖片、影音等。不同型態的資料需採用不同的統計方法與分析工具，處理難度也有所差異。

這些方法協助分析不同型態的巨量資料，提升資料探勘與預測的準確性。

資料來源

巨量資料的來源極為多元，涵蓋各種產業與應用場景。以醫療領域為例，資料可來自不同醫院的病人檢查數據、生命特徵、放射影像等。多元資料來源不僅增加資料的豐富性，也帶來格式複雜與非結構化的挑戰。這些特性直接影響資料的處理難度與分析品質。

• 醫療大數據來自不同醫院、檢查儀器與醫師診斷，展現資料多樣性。
• 多元來源導致資料格式雜亂，需特殊處理技術。
• 資料封閉與標籤雜亂問題，影響AI模型的準確度與通用性。
• 資料不平衡現象明顯，如癌症患者比例極低，影響預測效果。

現代社會中，巨量資料還來自社群媒體、感測裝置、網路交易、交通監控等多個管道。這些多元來源共同構成巨量資料的基礎，推動資料科學與人工智慧的發展。

二、巨量資料分析為什麼重要？

巨量資料分析（Big Data Analysis）是一種處理和分析大規模、複雜、多樣化資料集的方法和技術。這些資料集通常由來自各種來源和渠道的大量資料組成，涵蓋了多種資料型別，如結構化資料（如資料庫中的表格）、非結構化資料（如正文、影像、音頻等）以及半結構化資料（如XML檔案）。

巨量資料分析的目標是從這些大規模的巨量資料集中提取有意義的資訊、模式和洞察，以實現巨量資料的應用：支援決策制定、問題解決、預測趨勢、發現新的見解等。在資訊時代，巨量資料不僅在數量上增加，還包含了更多的隱含資訊，巨量資料分析旨在從這些資料中挖掘出有價值的知識。

三、巨量資料分析工具推薦

因巨量資料分析數據量龐雜，傳統資料處理應用軟體不足以處理這些大而複雜的資料集，因此巨量資料分析常透過軟體執行，故數據分析師需熟稔多類數據分析方法，熟悉主流分析軟體操作。常見分析可借助Excel達成，然而深層資料分析則需專業工具，譬如FineReport以及FineBI等企業級數據分析軟體。

FineBI屬於自助式商業智能（BI），又被稱為敏捷BI，近年來迅速發展，主要針對業務人員，致力提升業務與IT協同作業效率。IT人員專注於底層資料支援，使業務人員能透過簡便前端BI分析工具，依據業務洞察進行輕鬆自助分析，挖掘資料價值，並促成資料驅動業務進展。

對於IT部門來說，使用FineBI此類自助巨量資料分析軟體可以：

• 降低工作量：減少報表開發量，滿足業務需求，尤其簡單BI需求能快速處理。
• 企業部門賦能：提供高效、探索型分析給業務部門。
• 高效能：以大寬表模式進行重點指標提取，處理海量巨量資料，三秒內呈現。
• 安全：直接呈現巨量資料分析結果，避免資料傳送中的風險。並支援企業級巨量資料權限管理。
• 直接對接資料倉庫/中臺：解決取數難題，支援即時資料展現，巨量資料處理流暢，方便資料管理，排程管理。

對於不怎麼了解技術的業務人員來說，藉助FineBI可以：

1. 分析時效：基於BI的模式，業務部門分析結果效率大幅提升。

• 簡易操作、拖拽分析數據
• 直接使用業務包進行分析，無需等待IT排程
• 具備數據處理功能
• 豐富可視化圖表、智能圖表推薦

2. 分析彈性和效果：自助式BI讓業務人員前端自由組合指標和維度，進行探索式分析，揭示資料中隱藏的關聯。

• 自由組合指標和維度
• 探索巨量資料中的關聯，如生產效率、員工人數、能耗等因素的相關性。

基於使用者的需求和技能水平，挑選適合的工具至關重要。選擇FineBI，輕鬆應對企業IT的複雜報表和業務即席巨量資料分析需求！

四、如何進行巨量資料分析

1. 明確巨量資料分析目標和問題

首先要明確使用者希望從巨量資料分析中獲得什麼資訊，解決什麼問題，或實現什麼目標。有了方向才能明確巨量資料分析的具體路徑。

2. 收集巨量資料

從不同來源獲取資料，包括結構化資料（如資料庫）、非結構化資料（如正文、影像、視頻）、半結構化資料（如日誌檔案）等。

此處以FineBI為例，FineBI支援常用的資料庫型別Hsql、IBM DB2、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle，其他資料庫型別以內建或插件兩種方式支援。輕鬆幫助IT人員和業務人員解決數據連接問題。

3. 巨量資料清理和預處理

對巨量資料進行清洗、去重、處理缺失值等，以確定資料的質量和一致。FineBI具有清晰明瞭的介面和流程，巨量資料處理簡單直覺，每個模組都有明確的功能區域，易於使用。

藉助FineBI的自助式資料集功能，一般業務人員無需進行任何編碼操作，只需拖拽操作，就可以對巨量資料進行篩選、切割、排序、總結等處理。

FineBI內置多樣函式類型，讓使用者能輕鬆對巨量資料進行再加工。透過單純的函式點選，即可滿足業務分析的多樣需求，實現高度靈活的巨量資料分析。

4. 巨量資料探索和視覺化

使用巨量資料視覺化工具，探索巨量資料的分佈、聯動、趨勢等。這有助於瞭解巨量資料的特點，為後續巨量資料分析做準備。

FineBI融合了多種視覺化功能，內含50多種常用圖表，只需簡單一鍵操作，即可生成引人注目的視覺化圖表，為巨量資料賦予生動的展示效果。

透過FineBI，使用者可以便捷地擷取所需資料，然後挑選適當的圖表和儀表板進行視覺化呈現。更可通過設定圖表組件聯動與資料解釋，達成多維度的資料剖析。對於那些每日耗費大量時間編制報表的人而言，FineBI能大幅節省時間，同時提升了工作效率。

5. 巨量資料轉換和特徵工程

根據分析的需要，進行資料轉換和特徵工程，選擇合適的特徵變數和資料表示方法。

藉助巨量資料分析軟體FineBI，使用者可以將巨量資料分析成果轉化為報表、資料門戶、主管儀表板等多種形式。透過不同的資料應用，實現巨量資料的分享和結果的分發，從而促進協作分析和業務報告的實現。

6. 選擇巨量資料分析方法和模型

根據問題型別，選擇適合的巨量資料分析方法和模型，如RFM模型分析、杜邦分析（dupont analysis)、波士頓矩陣等。

FineBI可輕鬆搭建各種經典的巨量資料分析模型，例如金字塔模型、KANO模型、RFM模型、購物籃分析模型等，以實現大數據的應用，幫助業務洞察。

總之，巨量資料分析是一個綜合性的程式，需要合理規劃、資料處理、模型選擇和結果解譯等多個環節的協同。在實踐中，要根據具體情況靈活應用不同的技術和方法，確定巨量資料分析的準確性和實用性。

五、巨量資料應用

以某藥業公司為例，該公司已構建了五級一體化的信息架構，涵蓋MES、QMS、SRM、SCM、CRM（客戶關係管理系統）和BI決策分析系統等。儘管信息化架構完整，然而在業財分析應用方面，仍存在「信息化最後一公里」的挑戰。具體而言，該企業在數據應用方面面臨以下三個核心問題：

痛點一：線下報表管理效率低

1. 1. 多數業務仍採用線下報表，效率低下。
2. 2. 現有系統與報表數據無關聯，導致重複填報，協同不清晰。
3. 3. 業務與財務分離，數據需要重新分類管理。

痛點二：低質量數據，不支持即時管理

1. 1. 數據質量不佳，出現多個名稱類型的問題。
2. 2. 數據即時性不統一，報數時間要求不一，統一管理難。
3. 3. 決策數據滯後，不利於細化管理。

痛點三：業務資源難以交流，效率低

1. 1. 非結構化資源管理低效，如文件、圖片等。
2. 2. 部門間數據協同差，導致底層數據不統一，影響討論業務問題。

經過問題的層層拆解，該公司與帆軟合作推出「數據決策平臺」，三層規劃解決業務痛點。財務模塊運用「1+7」經營分析，結合“蜂窩式”分析框架，搭建“橋接式”業財聯動，實現“深耕式”專題分析，輔助高層監管，實現業績保證。

這一閉環數據應用體系強化了業務和財務的數據連結，提高協同效率40%以上。該方案幫助業務和財務共同解決多個「冰山」問題，深刻認識到數字化變革的重要性，管理層的決心和承諾在變革中不可或缺。企業取得了卓越成績。

關於巨量資料的資訊分享就到這裡~ 軟妹建議企業參考Gartner的雙IT模式，根據數據狀況和資料應用成熟度選擇適合的BI系統，或結合多個BI軟體。如果想輕鬆低代碼實現巨量資料分析的話，推薦使用本文提到的自助分析軟體FineBI，實現輕鬆應對企業的複雜報表和業務分析需求。

面對未來，社會各界應持續關注資料發展，思考如何善用資料創造更多價值。