IDC 預計到了 2020 年，全球數據量可能會激增至 40ZB，相當於 40 萬億 GB。隨著大數據時代來臨，大多數企業均部署某種形式的基本商務智能系統，從傳統企業系統中抽取大量數據，為決策者提供各種分析報告，從而改善企業績效。
「數據發現」五大應用準則
可是目前超過八成企業資訊屬於非結構化數據，存在於網站、社交媒體、內容管理系統、電子郵件、各種文檔、感測器數據、外部數據庫等數據來源，要分析這些數據，傳統的商務智能環境實在力有不逮。
企業數據分析就是充分利用資訊，深入洞察各種現象的本質，進而採取正確的行動，以便達致多項目標。當中包括令業務更成功；加強競爭優勢；提高客戶忠誠度；增加利潤及提升市場佔有率。
然而目前並沒有很多企業在數據分析上取得卓越佳績，原因是大多數企業即使擁有豐富資訊、大量分析工具及日益增強的運算能力，但要通過數據分析來準確洞察業務現象，仍然面對無數挑戰。例如過去在企業內部已經徹底實現標準化的傳統 IT 平台，現在卻成為了資訊分析的障礙。
在這種情況下，「企業數據發現」（Enterprise Data Discovery） 就能補充現有商務智能分析的不足。商務智能是一種敏捷靈活的分析方法，而「企業數據發現 」則簡化了對多樣化資訊的存取，無論甚麼類型的數據，均可利用「企業數據發現」來即時簡便存取，為商務分析創造有利條件。
這正好滿足現今企業的需求。今時今日，企業對任何數據均需要快速、簡便、一目了然地存取，以便進行數據分析，為公司的業務及 IT 決策提供依據。「企業數據發現」有助打破目前的僵局，而企業毋須放棄現有的數據分析平台及基礎設施，亦能更敏捷地分析數據，提高分析結果的準確程度。讓我們以一個有趣例子，剖析「企業數據發現」的五大應用準則。
1. 利用可管理的自助式服務，獲得準確分析結果並規避風險
假設某公司某月在某地區的銷售額激增。那麼如何能夠知道激增的確切原因，然後複製這種成功銷售模式？有關人員直覺上認為，可能是不久前的宣傳活動發揮了作用。為了弄清是否如此，該公司需要匯總銷售數據，當中不僅要包括報告中的數據，還包括宣傳活動實際產生的原始數據。怎樣才可快速匯總銷售數據與宣傳活動產生的數據呢？
最佳方法是利用可管理的自助式服務發現功能，無論在企業內部還是外部，均可簡便快速地存取IT系統中的多樣化數據。業務部門用戶可以自行上傳並匯總數據，獲得準確分析結果。
2. 綜合多種數據，洞察業務現象的本質
匯總了各種銷售數據及宣傳活動數據後，仍然並未發現確實原因，這時該怎麼辦？另外，業務部門用戶還建議，加入社交媒體回饋資訊，以收集有關該項宣傳活動的更多數據。
通過可管理的自助式服務數據發現平台，企業可以簡便地存取多種數據，包括現行數據分析環境通常不包括的數據，例如非結構化數據以及包含大量文本資訊的數據。同樣，通過這類自助式服務平台，業務部門用戶便可快速整合現有數據與各類新資訊，例如來自博客、客戶評論、市場調查報告文本、微博、電話記錄以及更多來源的資訊，以發現促進業務增長的新動力。
3. 配備整合式搜尋、導航與分析工具
在尋找銷售額激增的原因時，業務部門用戶希望無須接受任何培訓，就能夠如同使用網頁功能一樣，輕易搜索上述各類數據。
對於數據發現而言，功能全面的整合式搜尋、導航及效力強大的視覺分析工具套件至關重要。當企業尋求增強洞察力、擴大競爭優勢時，總有走進死胡同的風險，因此必須獲得對所有情況的分析和洞察，才有助保持方向正確。
4. 與企業數據對話
相關人員還發現，銷售額激增是出現在宣傳活動進行期間，而期內還舉行了一場大型體育賽事。這條新線索帶出了一個新問題：一場體育賽事與銷售額激增有何關係？數據分析提供了答案，揭示了這場賽事的價值：就是賽事舉行期間插播了該項宣傳活動的廣告。如此一來，就有了明確的研究目標。
傳統數據分析方法依據預先設定的問題，按照走過無數次的路線，分析經營中的各種現象。而借助自助式服務發現功能，業務部門用戶便可快速、靈活、敏捷地發現過往無法獲得的分析方向。無論何時，只要業務部門需要，便可利用自助式服務發現功能，持續與數據對話並得到答案，因為數據發現平台已經為資訊編定索引。
5. 進一步豐富數據多樣性，不斷發現新線索
在銷售額激增分析接近尾聲時，是否確實弄清了廣告對銷售額激增的貢獻？傳統數據分析一般不涉及定性資訊，例如一些隱藏的、可揭示人們真正想法及行為的關鍵因果聯繫。定性資訊往往是揭示根本原因的關鍵所在。在今次提出的例子中，定性資訊能夠解釋銷售額激增原因：社交媒體上的貼文顯示，這場體育比賽的觀眾很喜歡這個廣告，令廣告在區內產生極大迴響，推動銷售額激增。
「企業數據發現」還可藉著充實文本資訊，發現非結構化內容中隱藏的深度資訊，協助業務部門用戶充分運用原始文本資訊。將充實的文本資訊與全盤考慮企業情況的做法互相結合，有助企業全面瞭解業務進展，作出有真正依據的明智決策。
企業當前的挑戰是，需要管理大量資訊，原因是這些資訊均可能會影響決策是否正確。至於 IT 部門面對的巨大壓力，就是在控制成本的同時，仍要對業務變化作出敏捷反應。
基於上述五大應用準則的「企業數據發現」是一種全面的解決方案，有助企業一目了然地快速存取傳統及非傳統分析數據，包括外部資訊及非結構化資訊。企業應該考慮將「企業數據發現」納入公司的數據分析策略當中，以充滿自信和不斷創新的態度，善用「企業數據發現」所得結果而顯著獲益。
作者：Alain Floch
甲骨文亞太區企業績效管理及商務智能總監