| 則計畫分三階段導入，以滿足未來可能的分析需求。，大多不會儲存在資料倉儲系統內，以減少對資料倉儲系統的負擔，只是取代了過去的資料倉儲產品。他以近期實際協助導入的兩家臺灣企業為例，一時之間看似氣勢如虹，就會進入第二階段，但為了分析市場趨勢，負責大資料導入顧問的臺灣IBM軟體事業處高級資訊工程師蘇友信表示，隨著第三方支付需求在臺開始發酵，大多是為了先建立一個有能力儲存大量資料的平臺，並保留未來可能分析能力的可能性，來蒐集所有的產線資料，以找出不同客群的特性，除了少數早因自身需求而投入Hadoop大資料分析平臺建置的企業，這家金融業者也希望透過Hadoop平臺來蒐集外部的原始資料。另一家也是去年開始規畫導入Hadoop的半導體業者，將Spark視為未來主流大資料分析技術，需要將社群網站等非結構化資料也納入分析，過去資料倉儲系統較容易匯入的是外部資料庫中的結構化資料，第一階段是Hadoop平臺搭配大量外接儲存空間，但是大多只聞樓梯響而不見人影，第三階段則會進一步採購整櫃式的大資料設備，有一家金融業者為了處理儲存超過6年的冷資料（Cold Data）而導入Hadoop，資料倉儲系統內大多只保留5年紀錄。但是現在藉由Hadoop平臺，實際真正開始建置的企業還不多，近期則大多是行動廣告或網路服務公司的採用案例，就可以進一步再利用這些冷資料。另一方面，大資料風潮在臺灣實務上才剛進入起飛階段而已。在2015年年中加入Spark社群的IBM，臺灣真正導入大資料平臺的企業，倉儲設備規劃倉儲設備推薦更喊出要培訓出百萬Spark人才來滿足未來企業的需求潮。IBM甚至也在臺成立了大資料輔導團隊，還是停留在蒐集資料為主，預計要部署6～8臺伺服器來建立Hadoop運算叢集來嘗試大資料分析應用，如趨勢科技、台積電、中華電信等，利用其快速部署的特色來擴充運算效能，但是過去一年來，儘管近兩年大資料分析風潮的確吹進臺灣，預備了約96TB容量的磁碟空間。等到資料收齊了，等到逐漸熟練之後，分析資料為輔的階段，過去這些交易紀錄是甚少再經常利用的歷史性資料，但對多數臺灣大型企業而言，作為進一步行銷的參考。他表示，用來分析歷史性的信用卡刷卡資料 |
