联想要做“互联网+大数据”实践者
联想要做“互联网+大数据”实践者在服务器、HPC、云计算等企业级业务已经取得巨大进展的联想,又将目光投向了大数据。
提及联想,我们首先想到的可能会是其传统的PC、平板、手机等业务,以及近年来逐渐发力的企业级业务,对于大数据,联想还是一名市场新兵。
实际上,联想在大数据上已经有了数年的耕耘,是一名大数据的实践者。据联想集团副总裁、联想研究院云计算与智能计算实验室主任黄莹介绍,联想内部已经在IT管理、产品反馈、门店管理等多个领域应用了大数据技术,并计划将成熟的方案推向市场。
“互联网+大数据”更具价值
《大数据时代》中写道:“如今,数据已经成为了一种商业资本,一项重要的经济投入,可以创造新的经济利益。事实上,一旦思维转变过来,数据就能被巧妙地用来激发新产品和新型服务。”
没错,数据是当今企业最为宝贵的财富,故而“大数据”成为当前最热门的话题,大数据及分析被视为企业变革、获得更强竞争力的有效手段。
不过,就像历史上的很多新生事物都会经历过质疑和争论,在对“大数据”的认知上也存在着一些误区。很多时候我们认为BI就是大数据、“数据仓库+Hadoop”就代表着大数据,然而并非如此。
联想集团副总裁、联想研究院云计算与智能计算实验室主任黄莹指出,大数据技术的价值在于能快速且基于事实的支持决策而产生巨大的商业价值。相比传统的BI,大数据的数据来源要更加广泛,不仅包括CRM、ERP、网店交易或会计账簿等传统企业数据,也包括网页日志、智能电表、制造传感器、设备日志、交易系统数据等机器或传感器数据,同时还包括具有时代特色社交媒体数据,如客户评论、微博和社交平台等。
“互联网与传统企业结合单一的企业数据仓库或者单一的互联网大数据平台无法满足企业发展需要,结合企业传统数据与物联网、自然语言等技术,互联网+大数据平台应运而生”,黄莹表示。
联想集团研究院大数据总监郭炜补充说,“数据仓库+Hadoop”并不等于大数据,“在网上的数据”才是真正的“互联网+大数据”:“现在设备采集的数据、互联网对话的数据,甚至是跟用户交互的点击流和线下的行为轨迹流,都是要纳入企业数据平台的。企业在设计大数据平台的时候,一定要考虑将用户交互的数据都纳入到企业的大数据平台上。”
如今,联想所从事的就是“互联网+大数据”平台的建设。据黄莹介绍,其中包括与传统企业系统对接,通过“爬虫”技术获取社交大数据来倾听客户体验,跟踪企业最新动态、加盟开源社区,基于大数据特殊应用需求定制软硬件解决方案等多个层面。
郭炜表示,从数据获取、再到存储、处理、展现、加工、挖掘,再形成用户画像,联想内部在使用着一整套的解决方案。
做“互联网+大数据”实践者
联想虽然是一名大数据领域的新兵,但对大数据有着清晰的认知,并且在内部已经开始了大数据实践。
例如,联想在互联网“爬虫”技术上有着多年的积累,并通过模拟用户行为、转换Cookie等技术来增强“爬虫”的能力。通过“爬虫”,联想能够将合作的电商平台,如京东、亚马逊、淘宝上有关联想产品的数据“爬”下来,第一时间获得用户的反馈信息、并能够将这些数据快速反馈给产品经理。
“通过对大数据进行分析、比较集中的用户信息反馈,比如电脑、笔记本跟屏幕相关的,或者是一些零部件的信息,怎么样把电脑设计得更加符合用户的使用习惯。比如有的用户是打游戏,我们就会在这个方面进行加强,在做产品定位的时候可以更加确切。这样的案例有很多,对联想产品更贴近用户产生了很大的价值”,黄莹表示,“互联网+大数据”让联想能够“聆听客户声音”,对联想改进产品有着重要意义。
在IT资源管理方面联想也应用了大数据技术。据黄莹介绍,联想大数据部门和IT部门一起协作,采集分布在世界各地数据中心的网络数据,然后分析产生价值:“如果将某一个应用布到某一个数据中心,它可能会对已有应用产生影响。我们可以通过大数据分析模拟,计算出对现在的带宽产生什么样的影响,可以对分析决策产生帮助。”
再如,联想有很多门店,过去都是用人工进行管理,这样导致的效果是低效的,决策者看不到真正发生了什么事情。如今联想建立了门店管理的大数据解决方案,联想内部的相关业务部门先跟门店进行合作,积累了比较好的经验以后再变成类似的方案,也可以分享给其他的合作方。
如今,联想的大数据方案已经初现雏形,据黄莹介绍,从爬虫技术、自然语言处理、底层大数据处理工具的平台化设计,比如Hadoop、Spark、数据清洗,以及一些数据可视化的工作,联想或者已经在实验室平台上实现,或者已经被联想业务部门应用起来。同时,定价、营销、供应链的分析等大数据方案也已经投入业务部门使用。
“在内部实施比较成功的大数据方案,联想计划将其包装成其他企业能够应用的方案付诸商用”,黄莹表示。
——从服务器、云计算、HPC,再到如今的大数据,联想在企业级市场逐渐发力。从联想大数据的应用实践、以及对大数据整体解决方案的构建不难看出,联想企业级解决方案提供商的角色已经更加鲜明。
在大数据领域,联想的优势在于有着齐全的终端设备,有着大量收集数据的渠道;具有丰富的软硬件,以及广泛的合作伙伴,具有构建大数据整体解决方案的良好基础;同时联想进行了大量的内部大数据实践,本身就是大数据的受益者,这为构建大数据方案提供了经验。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21