如何掌握大數據 Forrester Wave 2020 Q1數據分析管理報告

大數據的應用越來越廣泛也越來越為企業所重視，數據分析可在短時間內處理龐大的資料量，為決策者找出方向或者洞知未來。隨著數據分析的重要性提高，Forrester Wave首次發布Data Management for Analytics(DMA)報告， 從25條數據管理評估標準中，針對14家全球最為重要的供應商進行研究分析。

Forrester 的25條評估標準可分為三大類：

• 現有產品。每個供應商在Forrester Wave圖形的垂直軸上的位置表示其當前產品的實力。

• 策略。每個供應商在Forrester Wave圖形的水平軸上的位置表示供應商策略的優勢。

• 市場佔有率。由圖形上標記的圓圈大小表示該供應商的市場佔有率，分數反映了每個供應商的產品收入、客戶群、市場知名度和合作夥伴。

AI / ML、自助服務、安全性和可伸縮性是評分的重要關鍵，Forrester在報告中將Google Cloud評為領導者，為雲平台供應商中表現最優異者，其次為微軟Azure和AWS，皆被評為強勁表現者。

Forrester評定Google為領導者 微軟Azure和AWS為強勁表現者

Google Cloud快速且簡單的客戶體驗 雲平台供應商中排名第一

Google Cloud提供方便使用的數據分析產品，並將其與Google Cloud生態系統的其餘部分緊密整合。 BigQuery專為提高速度而設計，可免費使用ANSI SQL分析千兆字節到PB的數據，BigQuery的無服務器模型可在後台自動進行資源配置，因此客戶只需專注於分析而不是管理基礎架構。儘管BigQuery的好處很多，然而BigQuery的使用需要學習曲線在資料建置、自助化管理(self-service administration)、資料結構(data fabric) 目前屬於落後階段，Google Cloud已開始著手投資研發來彌補此這些部分的不足。

微軟Azure擁有跨PB級數據處理能力 迅速結合企業與大數據分析

微軟的DMA平台包含了Azure Synapse Analytics、Azure Databricks、Azure HDInsight、Azure Data Factory,、SQL Server和分析平台系統(Analytics Platform System)，除了緩存、壓縮、索引、負載平衡外，Azure Synapse Analytics在最新的更新中著重於跨PB級數據的工作負載，以及將大數據分析與企業Data Warehouse整合至單一服務中，以加快洞察分析。然而有些企業使用者提出在面對大型佈署的情況下其架構缺乏全面的安全性、數據整合性(Data Integration)及高性能。

AWS展現高能查詢搜索能力 提升數據分析速度

AWS是市占率最高的雲平台供應商，Amazon Redshift擁有數量最多的資料倉儲佈署，其中有好幾個數據量甚至超過PB。AWS主要優勢在於動態調整(dynamic scale)、良好的安全性、多數據儲存庫(multiple data repositories)和高可用性能，借助Amazon Redshift可以使用標準SQL查詢多達PB的結構化(structured)和半結構化數據(semistructured)，並將查詢結果使用開放格式(例如Apache Parquet)存回AWS 資料湖。

數據分析管理的重要性

巴菲特曾說：「人是有情緒的生物，唯有數據是完全理性的。」傳統的資料倉庫通常需要花費數年的時間來構建，過去的架構已無法滿足新的業務需求，尤其當數據通常是圍繞著高速資料流程、即時分析、大量而凌亂的資料，企業正在審視並尋找現代化的方法來支持新的需求。

Forrester 表示，DMA可最大程度地減少混亂資料的複雜性，並適應不斷變化的業務需求。DMA充分利用 (metadata)、記憶體、(in-memory)、分布式數據儲存(distributed data repositories)、在本地運行或者在雲端去整合資料。由於DMA的重要性在未來會逐漸提高，企業在尋求解決方案時可根據供應商的以下幾點指標進行判斷：

• 提供自助服務功能以實現智能數據(data intelligence)

• 支持即時分析，以實現更快，更嚴格的要求。

• 整合分析以處理各種資料來源和類型。

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