迷思止步 - 系列五：沒有好工具，豈能抓住魔鬼細節？
正所謂魔鬼藏在細節裡，企業與對手捉對廝殺，箇中的決戰點，往往不在於你我都看得到的大地方，而是最容易被忽略、隱藏甚或淹沒的微小細節，所以現在大家一頭栽進海量資料 (Big Data) 熱潮，為的正是從一堆小細節中找出致勝線索！但若無好的工具，要從資料洪流中捕捉魔鬼，恐非易事。
不可諱言，人們熱衷談論海量資料時，腦海中所浮現之標的，有很大一部分，似乎都指向當前風起雲湧的社群媒體，因為它蘊藏了最為真實不虛的消費者意向，對於企業而言，若想了解需求的變更、以及群眾影響力，對口耳相傳的宣傳方式究竟有何影響，都可望藉由社群媒體得到解答。
有業者看準這個趨勢，開始推出「社群媒體用戶影響力衡量」服務，旨在讓這些流竄於社群網路的原始資料，轉化為客戶、品牌業者及合作夥伴的參考資訊，再據此擬定行動方案。一家取名自「影響力 (Clout)」諧音字的 Klout 公司，便是從事此類服務；它就好比一個能將「垃圾變黃金」的魔術師，可以把過去乏人聞問的資料，轉變為企業賴以決勝的利器。
時至今日，Klout 每天協助客戶深入瞭解數百TB資料，這些資料源自於 15 個領先業界的社群網路，包括知名的 Facebook、LinkedIn。其主要分析標的，涵蓋了社群網路上動輒逾十億則的龐大訊息，這些訊息係由上億人共同產生，他們包括了 Klout 成員，以及在社交網站上與成員來往的人，但不管是誰， Klout 都為這些人逐一建立索引，再以為基礎，演算各個成員在網路上的影響力，並以 1~100 分的級距來評定影響力的強弱。
綜上所述，Klout 所需分析的資料量，比起大多數企業的資料處理需求，無疑更加巨大；Klout 一方面需致力滿足客戶所要的資料分析深度，二方面又需符合草創的預算限制，左思右想，遂決定以開放原始碼 Apache Hadoop 作為基礎架構，針對大型資料集進行分散式處理，其間包含了用以儲存各個社交網路資料的獨立資料庫。另外，Klout 也採用自訂的 Web 服務，內含許多獨特的商業邏輯，藉此向資料庫擷取資料，再以混搭整合資料型式提供服務。
架構失當，海量資料難煉黃金
然而，維護 Hadoop 與自訂 Web 服務，不僅讓 Klout 團隊承受沈重作業負擔，且一陣忙亂之餘，也無法獲得預期成效。譬如，要從 Hadoop 存取詳細資訊，尚需搭配額外開發作業，而且資訊極為混亂，經常欠缺使用者所欲尋找的細節；此外，查詢處理時間長達數分鐘到數小時不等，效率明顯不佳。
抓不出細節，查詢處理時效又慢，實令 Klout 飽嚐苦果，因此下定決心更換基礎架構，只因開放原始碼工具集對於 BI 分析，效率實在過於低落，若無更佳選擇，即使海量資料在手亦難提煉黃金。幾經思考，其選擇以 Hive 技術建立資料倉儲，彙整由 Hadoop 代管之全部資料；同時導入 SQL Server 2012 企業版資料庫，將透過箇中 Analysis Services 功能進行多維度線上分析處理 (MOLAP)。Klout 高階主管透露，之所以選定 SQL Server 2012，無非是看重它與第三方軟體的絕佳相容性，很適合用來管理 Klout 的所有商業邏輯，保存細節並加速分析，確保滿足海量資料所需之查詢效能。
值得一提，SQL Server 2012 內含的 AlwaysOn 功能，亦使 Klout 受用無窮，以此輕鬆將資料庫複寫到次要系統，順勢實現資料高可用度的目標。
如今，這個植基於 SQL Server 2012 的 MOLAP 模型，每天負責分析多達 350 億列資料，查詢回應時間從不超過 10 秒，更使得 Klout 原本耗費在管理商務邏輯與資料連線的冗長時間，就此蒸發不見，輕而易舉讓深藏在 Hadoop 的資料細節，全都被曝露出來，終至將海量資料的潛力發揮到極致。
即使整個社會，亦可因 Big Data 得利
上述例子，相當發人深省。就好比一個人若只以裸眼直視海量資料，則不僅看得慢，也未必能端詳箇中玄機，但如果搭配高倍數顯微機，情況便將徹底改觀；任何亟欲洞燭機先、決勝千里的企業，是否需要部署強大工具，答案已顯而易見！
而 Big Data 的好處，不但適用於企業一己利益，對於整個社會國家、民眾福祉，亦可望發揮關鍵助力。例如美國 CBS 電視公司製作的「疑犯追蹤 (Person of Interest)」，雖不過是一齣影集，然其故事情節，絕對有可能發生在現實世界。
劇中一位深居簡出的億萬富豪，為政府開發一套可偵測「有計畫性或經謀略策劃的犯罪」之電腦，大至諸如 911 的恐怖攻擊，小到一般人的暴力犯罪，皆可加以掌握。富豪將情報分為「攸關 (Relevant)」、「非攸關 (Irrelevant)」兩大類，僅將前項資料呈報予有關當局，至於非攸關清單，原本必定於每晚刪除，然富豪後來體悟到，非攸關資料亦有助於制止犯罪活動，挽救無辜百姓的生命財產，於是他利用程式中的一個後門，取得「社會安全號碼」資訊，以此號碼來追蹤加害者與受害者。
緊接著，以富豪為首的團隊，屢屢在肇事者即將出手的千鈞一髮之際，及時遏止犯罪事故的發生。此一場景看似虛擬夢幻，惟只要援引 Klout 前例，採用諸如 Hadoop、Hive 及 SQL Server 2012 等海量資料處理暨分析技術，其實絕對有可能付諸實踐。