在資訊科技進步、物聯網普及後，資料量將會迅速暴增！根據2019年IDC的預測報告，全球已安裝的儲存容量在2018-2023年間將成長一倍，在2023年達到11.7ZB的規模。
如此龐大且急遽增長的資料中，隱藏著許多待挖掘的商業價值；然而，資料的利用並不如想像中容易，在這些如海量般暴增的資料中，有許多都是影像、搜尋結果、視訊等非結構化資料，難以整理、判別、分析並做進一步的利用。此外，根據IDC統計，非結構化資料約占了所有數位資料的8到9成，且大多是存放在資料湖泊、資料倉儲，以及無數的備份系統等複雜的基礎架構與資料孤島中。
對於現代企業來說，誰能夠掌握並妥善運用這些非結構化的資料，從中發掘寶貴的客戶洞察，誰就能獲得競爭優勢、取得致勝關鍵。
分散在各處的資料孤島，使資料的存取、清整及應用變得更為困難，帶來的問題包含分析工具難以取得原始資料並進一步利用，使用者也更難分析企業資料、從中發掘洞察等；此外，AI應用以及機器學習，需要透過密集、快速且大量的資料來加以訓練，以增加分析的精準度，而這個過程經常會讓傳統的儲存設備因效能不足而中斷運行。要優化資料的應用效率，必須先仔細審視企業內現有的資料儲存基礎。利用高效能的儲存設備建立現代化資料中樞，除了能夠打破資料孤島間的藩籬，使企業能夠順利存取資料外，更能夠提升資料利用效能、滿足嚴格的彈性需求，並且提供簡易性、消除複雜性，進而優化資料利用、打造現代化資料體驗。
打造良好的現代化資料中樞架構，對企業分析、應用資料來說至關重要。澳洲的Searcher Seismic是一家專門提供高品質的地質探勘資料的企業，近期致力於建立資料即服務系統，並且期待能夠支援機器學習等新興技術。Searcher Seismic採用了現代化資料中樞架構，使他們能夠隨處存取在企業內都的所有資料，並提升20至30倍的資料擷取速度，克服了在處理大量資料時所面臨的效能問題。
台灣也有打造最佳資料中樞的優秀範例，長庚紀念醫院AI核心實驗室的研究人員透過基礎架構的建立，整合專為資料分析、AI應用所設計的現代化資料中樞架構，成功訓練出一套深度學習模型來分析顯微影像以辨別18種不同的血液細胞，準確率高達99％。透過現代化資料中樞架構的協助，長庚紀念醫院不僅提高了檢驗判斷的正確性、加快研究效率，進而將寶貴的時間用於與病人的互動、增進醫病關係。
建構良好的現代化資料中樞架構，使企業享有雲端擴充性與營運簡化的效益，增加可用性並降低複雜性，能更快跟上現代化的腳步、即時發掘洞見，甚至進行新興技術的開發及應用，能更靈活地從龐大的資料量中取得關鍵優勢，領先競爭對手！
＜本文作者：Andrew Sotiropoulos現為Pure Storage亞洲區副總裁＞