大数据应用必要条件:数据真实和准确
《哈佛商业评论》最新一期的封面上,一位勇士正挥舞着长鞭,试图驾驭大数据这匹“烈马”。的确,大数据的重要性已是公认,可你有没有想过真正想获取大数据价值的人能以何为鞭?仅有鞭在手是否足矣?
“IBM对大数据有自己独到的观点。”IBM软件集团大中华区业务分析洞察及智慧地球解决方案总经理卜晓军在主题为“大数据·大洞察·大未来”的年度大数据战略发布会上的发言举重若轻。的确,IBM严谨的智慧分析洞察方法论、完善的大数据平台解决方案以及广泛深刻的行业落地实践,让IBM有底气宣布即将驯服大数据,IBM的大数据平台或许就是企业正在苦苦寻找的“长鞭”和“缰绳”。
对付大数据4个V
大数据的3V特点(Volume、Velocity、Variety)已无需赘言——“过去两年里所产生的数据量占到人类有史以来所积累的数据总量的90%”,“每秒钟有500万笔交易发生,每天有5亿个通话记录产生”,“80%的数据增长来源于图片、视频和文档”。这就意味着在应对大数据时,要集成和管理高容量、即时、多类型和分散来源的数据。
“这一切只是开始。”卜晓军补充道,“3V只是对大数据最基本特征的归纳,实际上,大数据向外延伸的涵义很丰富。”IBM就归纳总结了第4个V——Veracity(真实和准确),为什么第4个V足以与前3个V相提并论?“这是因为,只有真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义。”随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起,传统数据源的局限性被打破,企业愈发需要有效的信息治理以确保其真实性及安全性。
如何充分应对大数据的4V特性,成为了想获取大数据深层价值者面前的一道难题。基于“3A5步”动态路线图的大数据战略再次体现了IBM完整的软件体系架构和综合能力。
“单独谈大数据没有意义,正如认为Hadoop足以解决大数据所有问题一样过于片面。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权强调,“大数据应该渗透到企业的IT架构中,这就要求大数据平台具备在信息原有的形式上进行进一步的分析、使所有的数据具有可视性并被有效用来分析、为新的分析应用开发更加有效的环境、优化与合理分配工作量、安全与治理等能力,兼容企业级的可用性、管理性、安全性和集成性。”
Hadoop缺乏数据管理的能力,IBM将Hadoop整合到大数据平台中并结合已有的产品,由此以四大核心能力Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理为支点提供端到端的大数据解决方案。
卢伟权总结道:“IBM将数据库领域里多年积累的经验,和对用户需求的高度考量融合到大数据平台中,通过‘增强’的理念把大数据解决方案有机整合到客户现有的数据平台上,保护客户现有的投资,在不摈弃传统数据仓库的前提下,通过信息整合和治理等工具,为客户创造效率和成本的最佳平衡。”
落脚点是行业应用
不落实到行业,不出示行业应用,人们对大数据的感知仍然会停留在“它仅仅是一个技术趋势”的肤浅层面。只有让大数据成为新的解决业务问题的手段,才能打破大数据怀疑论者的疑虑,才能说明大数据可用——正如《哈佛商业评论》英文版总编辑阿迪·伊格内休斯所言,“大数据就在那里,关键看它如何为你的公司所用”。
“端到端的总体技术,包括信息治理和集成、大数据管理、实时分析,最后的落脚点是行业应用。”IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇说明技术服务于商业是终极追求。
行业应用场景是IBM大数据策略最有力的说客,在数个主要行业中应对大数据的相关场景和实践经验的分享让其优势不言自明。
伴随着制造业演变为“供应链核心模式”,IBM软件集团制造事业群总经理萧丁瑞希望制造业企业在IBM的帮助下实现供应链的可见性,以快速有效的方式处理供应链环节中的数据,弱化需求与供给之间的波动传导,达到产销协同。
IBM软件集团大中华区架构师总经理林旭认为,随着竞争不断激化,实时数据处理和客户行为预测成为运营商抢占的高地。IBM有能力帮助电信公司整理分散数据,管理动态数据,实时获取用户行为分析,增强客服效率和业务推送精准度。
“在金融行业中,客户数据是最珍贵的,这就决定了大数据平台必须是对传统数据仓库的补充和增强。”IBM软件集团大中华区银行业解决方案高级顾问陈剑指出,“此外,金融行业除了对于用户行为预测和实时处理等需求之外,还面临着风险和欺诈的巨大挑战。”IBM大处理解决方案可建立风险模型,通过实时匹配交易行为模型,对风险和欺诈进行监控,并补充和增强原有传统数据仓库中客户档案和信息。
数据分析咨询请扫描二维码
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大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21