伴隨著傳統的商業智能系統向縱深應用的拓展，商業決策已經越來越依賴于數據。然而，傳統的商業智能系統中用于分析的數據，大都是企業自身信息系統中產生的運營數據，這些數據大都是標準化、結構化的。事實上，這些數據只占到了企業所能獲取的數據中很小的一部分，還有更加廣泛的數據是存在于Social、Mobile、電子商務等應用中的非結構化數據。

 

企業用以分析的數據越全面，結果就越接近于真實。大數據分析意味著企業能夠從這些新的數據中獲取新的洞察力，并將它與已知業務的各個細節相融合。微軟亞太研發集團服務器與開發工具事業部，中國云計算創新中心商務戰略總監殷皓在接受51CTO記者專訪時特別談到了一個很有意思的案例：“某汽車銷售機構希望了解歷年油價的波動對汽車銷售帶來的影響，這時他們不需要重新采集關于油價的數據，而是通過Windows Azure上的一個數據集市服務，獲得了準確而專業的數據信息，很快的完成了這項分析，充分體現了數據服務帶來的價值。”殷皓認為數據不能停留數據存儲的階段，而是要轉換成為有價值的信息服務，創造新的商業機會。

 

DBA是在傳統數據庫應用領域中極為重要的人群，也許大數據會帶給他們理念上的轉變。“DBA曾經是IT行業中的金飯碗，因為核心的數據庫技術發展相對來說變化的較少，所以有些DBA會慢慢變懶”，殷皓談到：“但是，變化少不代表不變。如果DBA的工作定位偏向底層運維型的話，那么他們的職能會變得越來越小，甚至會被自動化的服務來取代，未來DBA對基礎設施的管理會越來越少，更多的向上層業務擴展。”

 

我們關注到發展中的DBA分工，其中的一種可能會涉及到企業核心安全保障，成為企業里數據的守門人之一。另一種角色是研發DBA，它和業務應用結合的非常緊密。包括數據定義、數據建模，從邏輯建模到物理建模，以及后端存儲的設計等，未來更多的是成為企業數據模型的管理者。“這實際上也是一個職業發展的過程“，殷皓認為：“運維DBA需要確保7*24的業務連續性，研發DBA更多的負責物理建模，完成開發人員寫的存儲過程。而我們看到的數據架構師層面，就是需要從業務需求出發來實現邏輯建模。因為對業務的理解是自動化工具所不能取代的，這也是在大數據的趨勢下，DBA所要面臨的轉變。”

 

 

Hadoop是大數據的一個分布式系統架構。5月與微軟SQL Server 2012同時發布的還有將Hadoop和SQL Server連在一起的連通器，他們通過標準的ODBC模式，把Hadoop和PDW微軟并行數據倉庫連在一起，實現多核并發的并行數據倉庫。“用戶無需對應用做出很大的改動，只是連接到SQL Server、數據倉庫，或者是一個對象。通過這個對象可以把我的連接通過連接鍵引申出去，然后把所有的數據整合在一起”，殷皓興奮的分享到：“在這種場景下，我可以把結構化數據和非結構化數據、甚至是數據倉庫在模型中的數據整合在一起，做更加深入的數據分析。”

 

SQL Server 2012版本中，微軟亞太研發集團服務器與開發工具事業部參與了兩個大的功能研發：數據的遷移工具SSIS，數據庫升級的服務。微軟針對Hadoop在Windows Server Kernel上做出性能的優化、安全認證的整合，形成企業級的AD整合，并實現了和BI工具的整合。“微軟在NoSQL上加一個SQL的索引層，比如eBay的底層用了MangoDB，但所有的交易數據都按照SQL來存儲到結點中”，殷浩認為：“NoSQL提供了一個很好的存儲機制，但要提高數據利用的效率，最好回到SQL的場景。NoSQL將會是數據庫發展過程中的一個中間階段，會逐漸體現為數據服務中的一部分，而非數據平臺的主流。”

 

關于大數據的話題還將繼續爭論下去，但可以看到的是，在企業商業智能的發展基礎上，數據分析將作為一種服務提供給用戶。IT技術提供商們開始實踐的大數據，不僅是把數據用于企業內部的業務分析和決策支持，而是以提供數據分析模型的方式優化企業決策。這不僅僅是技術的更新，而是IT消費模式的變革。