資訊應用蓬勃發展，行動網路的無所不在，不僅改變了人們的生活型態，同時也興起新一波巨量資料（Big Data）的管理問題。每天透過網路服務新增加的資料量，如今已遠遠超出傳統IT管理系統所能負荷，因此IT市場中開始有解決方案提供者，由不同技術層面，試圖為此求解。
然而Big Data究竟有何意義與價值？實務上因應又會面臨什麼挑戰？本專題將透過業界專家的說明，讓讀者了解最新IT發展趨勢，為企業下一步評估發展預做準備。
總量大類型多增加快 掌握非結構化資料是關鍵
用Big Data創造競爭力 企業市場期待
巨量資料（Big Data）可說是近年來隨著雲端運算之後另一個被關注的議題。去年麥肯錫全球研究中心發表針對全球資料研究報告提到，全球資料量的累積將每年以40%成長，從2009年至2020年估計成長約44倍。而行動裝置普及後造就無所不在的上網行為，除了改變人們的生活，也促使企業端Big Data議題浮上檯面。
簡化Column-Base的關聯式資料庫
HP Vertica改善資料庫效能及擴充性
就資料型態區分，HP提供Big Data的解決方案，區分為結構化與非結構化，前者為Vertica、後者為Autonomy，都是2011年以併購方式取得的技術。
廣納各種資料型態
IBM強調Big Data分析回應速度
看準Big Data的應用趨勢，IBM整合旗下產品線，成為可應用於非結構化資料環境的InfoSphere BigInsights、針對結構化資料的Netezza資料倉儲設備（Data Warehouse Appliance），以及處理具流動特性的資料（In-Motion Data）的InfoSphere Streams。
簡化技術複雜度 讓企業快速導入
微軟支援Big Data建置降低實作門檻
常見Big Data實作架構中所採用的NoSQL，由於門檻較高，憑現有技術能力即可深入處理Big Data的人並不多。微軟營運暨行銷事業群產品行銷經理周慕義認為，微軟提供針對Big Data處理的方案之後，Windows平台開始提供支援建置，會讓整個架構變得較為簡單，更何況該怎麼撰寫商業智慧（Business Intelligence，BI）程式到檔案存放的地點去做分析處理，這才是關鍵。
Big Data平台的軟硬整合架構
Oracle為企業建構一體化BI系統
甲骨文台灣地區商業智慧負責人江鳴雷表示，Big Data中最重要、也最有價值的部分即在於最後做分析，因此企業期待的不只是一份報表如此而已。此外，商業智慧（Business Intelligence，BI）除了OLAP Reporting工具，還有一些分析程式，對此Oracle針對Big Data設計的解決方案，即是整合在Exalytics主機平台。
不僅要懂得處理資料 更要懂得提問
Etu協助企業 「問」出Big Data真價值
在台灣，雖然已有大型企業開始注意Big Data，但精誠資訊雲中心負責人蔣居裕認為，其實最難的部份是為什麼要做處理。「雖然我們說Big Data有三道修練題，首先是要知道Big Data能為你做甚麼，知道方向後才會去思考該怎麼做才能在一定時間內處理完成一定的量，最後也是最難的部分，就是要問Big Data什麼問題，不過這估計至少要二到三年時間才會遇到。」蔣居裕說。