BM Insight 峰会今日在美国拉斯维加斯召开。在峰会中,IBM发布了名为DataWorks、dashDB和Cloudant的三款云数据服务,组成了基于云计算的、面向企业的大数据分析工具链。这三款云数据服务分别涵盖了企业大数据分析的数据准备、实时分析以及分享使用三大环节,目前已经进入IBM BlueMix云计算商店中,供企业选用。
三种云数据库服务图示
构建大数据分析工具链据调研机构Nucleus Research今年9月的一份报告显示:在今天,企业每投入1美元到数据分析领域,将产生13美元的新价值。也就是说,在各类数据“泛滥”的当下,企业拥有数据分析和洞察的能力,将使其在竞争中占据优势。
事实上,企业大数据应用的真正难点不在于数据缺乏,而是没有分析的能力。IBM大数据业务总经理Beth Simith 表示,“如果你不能将数据为你所用,那么即使你拥有全世界所有的数据也是毫无意义的。”
而让数据“为你所用”的第一步前提是数据筛选和准备。据调查显示,在大数据分析过程中,80%的时间和精力将花费在数据筛选和准备这一环节当中。“筛选和准备数据”这一环节不仅是出发点,而且是大数据分析的第一道难关。
这一现状,成为IBM构建其数据分析服务的逻辑起点。IBM新推出的云数据库服务首要的任务是使企业拥有筛选和管理大数据的能力,“并将筛选和准备好的数据,像发动机的燃料一样,投入到分析以及后续应用中”,Simith用生动的语言解释了这一出发点。
顺着这一出发点,在今日的Insight峰会上,IBM“一气呵成”发布了三款云数据服务。在具体细节方面:
DataWorks主要负责数据筛选和准备。这项数据定义服务,将使企业能够整理、筛选原始的数据,使之用于后续的数据分析。
dashDB主要用于实时分析,这一服务使用了“内存数据库”技术,可以要分析的数据置于内存、而非传统磁盘,将大大提高读取写入速度,加快数据分析和呈现,以应对企业实时分析的需求。
Cloudant主要用于数据分享和使用,今日新推出的版本拓展了Cloudant Local功能, 是一项“数据库即服务”(Datebase-as-a-services)的业务。这一业务使得企业可以在其私有云部署数据分享服务,让企业员工和合作伙伴借助各类设备更轻松的访问到企业数据。
从数据准备到实时分析、再到数据分享和使用,IBM用这三款服务构建了大数据分析的完整工具链。并且,这一工具链是完全基于云计算的,目前已在IBM BlueMix云中正式上线。
这一工具链的连贯性,将会使企业在分析和使用大数据时更加连贯和流畅,并得以与现有的业务结合,让大数据优化企业运营、改造和颠覆原有商业模式成为可能。
IBM布道大数据分析
事实上,以“抓住这一刻”为主题的Insight峰会处处充满了“了解、洞察、觉醒、优化、变革、改造、颠覆”等关键词。与其说Insight是一次技术峰会,更不如说Insight是IBM的一次“大数据分析布道会”。
不久之前,IBM给出的第三季度财报表现不佳,营收和利润同比双双下滑。值得注意的是,IBM已经经历了连续10个季度的营收下降。与不好看的数字相对应的是IBM积极转型的决心:IBM接连卖掉非核心业务,加速向云、大数据等新兴领域转型。
与卖业务相对应,IBM在大数据分析领域大力投资和并购。数据显示,IBM已经在构建其大数据分析能力方面投入了240亿美元,并收购了超过30家公司或业务。而此次峰会的“布道”,更是展现出其的大数据领域的信心。
IBM提出了“洞察经济”的概念
布道的对象,主要是IBM的合作伙伴和客户。除了一个个现实的案例之外,IBM更是将大数据分析提升到了宏观经济的层面。“大数据,及其实时分析技术将催生一个洞察经济时代的来临”,IBM高级Bob Picciano在峰会的演讲环节做出如上的表示。
所谓“洞察经济”,即因为技术的成熟,企业应用数据分析将会大大增进企业对其业务、趋势、消费者、行业等方面的了解和洞察,从而应用这些洞察力优化企业运营,甚至改造企业原有的商业模式。IBM员工分享的案例甚至包括:一家传统汽车厂商借助大数据分析技术,成立了一家出售数据的子公司。这一案例已经不是优化运营的范畴了,而完全是一个商业模式的转型。
在“洞察经济”当中,IBM将其定位为技术提供者、赋予能力者和顾问者的角色。借助技术的发展,在不远的将来,企业中能使用大数据分析的不仅仅是IT或者数据科学家,而应该是企业中的每一个人。
在工具层面,DataWorks、dashDB和Cloudant数据服务仅仅是一个开始,而基于Watson人工智能技术构建的Watson Analysis将在技术普及方面走的更远。目前,Watson Analysis已经支持机器学习、自然语言交互和智能分析建议。并且,Watson Analysis将会有免费的基础版本供所有大众使用。
综上,“布道大数据”行为本身是“水面”上的行动,而在水面之下,则是IBM这个业界巨头的庞大转型。无论在理论层面、还是在实践层面,大数据分析是这次转型的重要方向之一。
IBM有超过一百年的企业历史,历经从打卡器到计算设备再到软件服务的数次转型。 IBM转型的基因和文化一直存在。那么,转型的基因、决心和信心都已具备,成功与否,剩下的就看IBM人的执行力和最终的市场表现了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31