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IBM:大數(shù)據(jù)的核心是分析、挖掘和預(yù)測

  在一次有關(guān)大數(shù)據(jù)分析的媒體沙龍上,筆者聽到了這樣一個有意思的小故事:某品牌汽車氣缸零件有兩條生產(chǎn)線,其中一條的次品率比另一條要高。那么,同樣的生產(chǎn)線、同樣的原料和生產(chǎn)工藝工序,緣何兩條生產(chǎn)線會出現(xiàn)這樣的差異?這時候IBM大數(shù)據(jù)分析工具派上了用場,通過抓取大量的歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),分析發(fā)現(xiàn)其中一條生產(chǎn)線在下午兩點的時候次品率較高,原因在于這時候的陽光能夠照射到零件,導(dǎo)致零件溫度升高發(fā)脆。
  在一次有關(guān)大數(shù)據(jù)分析的媒體沙龍上,筆者聽到了這樣一個有意思的小故事:某品牌汽車氣缸零件有兩條生產(chǎn)線,其中一條的次品率比另一條要高。那么,同樣的生產(chǎn)線、同樣的原料和生產(chǎn)工藝工序,緣何兩條生產(chǎn)線會出現(xiàn)這樣的差異?這時候IBM大數(shù)據(jù)分析工具派上了用場,通過抓取大量的歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù),分析發(fā)現(xiàn)其中一條生產(chǎn)線在下午兩點的時候次品率較高,原因在于這時候的陽光能夠照射到零件,導(dǎo)致零件溫度升高發(fā)脆。
  導(dǎo)致次品率的因素居然是陽光!恍然大悟的同時,工程師們一定會感慨不已,原因很簡單,但發(fā)現(xiàn)原因的過程卻不簡單——這就是大數(shù)據(jù)分析的價值所在。
  近年來,“大數(shù)據(jù)”成為最時髦的熱詞,不管是IT從業(yè)者,還是企業(yè)管理者,或是街頭巷尾的普通民眾不是在大談“大數(shù)據(jù)”、就是在聽別人暢談“大數(shù)據(jù)”,著名的“啤酒和尿布”的經(jīng)典故事已經(jīng)被各種大數(shù)據(jù)布道者廣為傳頌。
  于是,就像一千個人眼中有一千個哈姆雷特,一千個人眼中也有了一千個“大數(shù)據(jù)”,所帶來的后果就是,大數(shù)據(jù)究竟是什么,究竟能做什么,究竟要怎么來用,卻并非每個人都能說得清。
  還是來聽聽專家的看法吧!

  大數(shù)據(jù)的幾點誤區(qū)

  在這次沙龍上,IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與分析事業(yè)部數(shù)據(jù)平臺方案總經(jīng)理劉勝利帶來了一堂大數(shù)據(jù)的普及課:一提到大數(shù)據(jù),我們經(jīng)常會想到Hadoop,或者想到當(dāng)前最新的Spark,但不管是Hadoop,還是Spark、NoSQL都不代表著大數(shù)據(jù),它們只是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的工具。此外,抽樣數(shù)據(jù)也并不代表著大數(shù)據(jù),抽樣數(shù)據(jù)是典型的在計算機(jī)產(chǎn)生之前就存在的抽樣調(diào)查:“美國總統(tǒng)選舉前做抽樣調(diào)查,數(shù)百年前就已經(jīng)存在了,這也不叫大數(shù)據(jù)。”
  在大數(shù)據(jù)興起之初,普遍觀點認(rèn)為“開源”將成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的靈魂,是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的方向;但隨著大數(shù)據(jù)及分析技術(shù)的不斷成熟,人們發(fā)現(xiàn)開源并不能解決大數(shù)據(jù)的一切問題,特別是在企業(yè)級大數(shù)據(jù)應(yīng)用中。“開源里面沒有一個正式的支持體系,太開放了,所以里面的東西很多很新,匹配性做得不一定那么好”,劉勝利解釋說,在企業(yè)級大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用開源技術(shù)需要具有很高的技術(shù)水平,會耗費企業(yè)過多的精力。“企業(yè)的精力應(yīng)當(dāng)在應(yīng)用,而不是花大量的時間研究開源。”
  企業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)也有所不同。我們通常認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是最容易產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,我們的每一個互聯(lián)網(wǎng)行為,查詢、社交、購物、發(fā)布的每一條信息,匯總起來是一個驚人的數(shù)據(jù)量。“但企業(yè)的數(shù)據(jù)量并不是大到不可控,但種類要比互聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜的多;互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)當(dāng)中如果處理不好會丟掉,對此企業(yè)級的客戶是不可以忍受的”,劉勝利表示,企業(yè)級客戶更關(guān)注數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性,更關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘,而不是堆積數(shù)據(jù)。
  “對于企業(yè)而言,更重要的是如何用大數(shù)據(jù),挖掘大數(shù)據(jù)對于行業(yè)創(chuàng)新有怎樣的幫助,這是客戶最關(guān)注的核心”,劉勝利強(qiáng)調(diào)。
  大數(shù)據(jù)的核心是分析、挖掘和預(yù)測
  今年,IBM重新規(guī)劃了組織架構(gòu),打破了傳統(tǒng)上硬件和軟件的部門限制,根據(jù)業(yè)務(wù)建立了新的事業(yè)部。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,IBM成立了大數(shù)據(jù)與分析事業(yè)部(DBA),將與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的業(yè)務(wù)放置到一起,以更快的響應(yīng)客戶。據(jù)IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與分析事業(yè)部總經(jīng)理鐘澤敏介紹,IBM DBA部門包含三大方面的業(yè)務(wù):數(shù)據(jù)分析平臺、解決方案、行業(yè)專家和云服務(wù)。
  IBM在大數(shù)據(jù)分析上的優(yōu)勢在于IBM很懂行業(yè),了解客戶的業(yè)務(wù)流程以及行業(yè)客戶原有的數(shù)據(jù),并且產(chǎn)品化能力非常強(qiáng),有著豐富的面向行業(yè)的大數(shù)據(jù)及分析工具;同時IBM也積極支持開源,在Java、Linux、Hadoop、Spark,這些技術(shù)方面IBM投入了大量的人力物力。例如近日IBM宣布將Spark嵌入IBM業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的分析和商務(wù)平臺,并將Spark作為一項服務(wù),在IBM Bluemix平臺上提供給客戶。
  很多人將大數(shù)據(jù)比喻為金礦,其核心價值是其中的“黃金”而非“礦渣”,大數(shù)據(jù)的利用過程就是一個去蕪存菁的過程,從龐大的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息。對此劉勝利表示,IBM非常強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)分析和挖掘能力,數(shù)據(jù)多并不是價值,只有把數(shù)據(jù)里面的商業(yè)流程挖掘出來才是大數(shù)據(jù)的價值,這也是IBM大數(shù)據(jù)分析所擅長的部分。“我們關(guān)注的是大數(shù)據(jù)之下的分析,我們強(qiáng)調(diào)的重點是在分析、挖掘、預(yù)測”,劉勝利表示
  在IBM大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)中,“流計算技術(shù)”是一個殺手锏,其代表產(chǎn)品是InfoSphere Streams,是目前業(yè)界獨有的流數(shù)據(jù)處理技術(shù),它能夠同時分析許多數(shù)據(jù)類型并實時執(zhí)行復(fù)雜計算,非常適合天氣預(yù)報、智能交通管理、芯片制造的流程控制、股票市場、安全監(jiān)控、欺詐預(yù)防等需要實時分析的場景。
  比如在航空領(lǐng)域,飛機(jī)本身實時數(shù)據(jù)的監(jiān)控處理數(shù)據(jù)量非常大,飛機(jī)在飛行過程當(dāng)中、飛機(jī)本身以及飛機(jī)相關(guān)的各種子系統(tǒng),和外界交流的控制系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的信息,這些信息被送到流處理的系統(tǒng)能夠進(jìn)行實時的處理,從而預(yù)防安全隱患。此外在離港數(shù)據(jù)實時更新、訂座數(shù)據(jù)實時更新、24小時內(nèi)航班、常旅客交叉銷售、常旅客體驗、短信服務(wù)、APP服務(wù)、反欺詐、航空安全等實時性很高的場景中,流數(shù)據(jù)技術(shù)也大有用武之地。
  在車聯(lián)網(wǎng)和智慧交通、提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、公共場所人流監(jiān)控方面,流數(shù)據(jù)技術(shù)也能發(fā)揮重要作用。例如通過IBM Streams平臺采集分析網(wǎng)管系統(tǒng)告警、性能指標(biāo)、信令監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)撥測系統(tǒng)等系統(tǒng)數(shù)據(jù),進(jìn)行多維度實時分析,能夠及時有效發(fā)現(xiàn)移動網(wǎng)絡(luò)主要業(yè)務(wù)運行和業(yè)務(wù)質(zhì)量情況;讓運營商在業(yè)務(wù)質(zhì)量降低或故障時,通過調(diào)度相應(yīng)撥測手段及時確定故障影響范圍和故障根源,提升客戶滿意度。在公共安全方面,通過實時采集公共場所人流的手機(jī)移動信息,結(jié)合流數(shù)據(jù)技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)人流監(jiān)控,并預(yù)測災(zāi)難發(fā)生。
  “通過分析獲得業(yè)務(wù)洞察力,從而采取合適的行動”,劉勝利表示,IBM大數(shù)據(jù)分析提供了廣泛的分析能力來幫助企業(yè)決策者來回答以下問題:發(fā)生了什么?為什么會發(fā)生?接下來可能會發(fā)生什么?我們應(yīng)該采取什么行動?——這才是大數(shù)據(jù)分析的核心價值。

  大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)的融合

  “工業(yè)4.0”,“中國制造2025”是當(dāng)前最為熱門的話題,兩者一脈相承,以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ),推動傳統(tǒng)生產(chǎn)制造系統(tǒng)的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)分析事業(yè)部行業(yè)解決方案總經(jīng)理劉詠梅介紹說,在工業(yè)4.0設(shè)備層、控制層、生產(chǎn)執(zhí)行層、分析層、優(yōu)化層五個層級中,優(yōu)化和分析是最重要的,工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新。
  例如,某電動汽車公司的定位是高收入、有環(huán)保意識的人群,IBM大數(shù)據(jù)分析方案參與到了該汽車的設(shè)計、研發(fā)、測試等過程,為復(fù)雜系統(tǒng)工程化研發(fā)提供了有力支撐大大提升了生產(chǎn)效率;在文章開頭的例子中,IBM大數(shù)據(jù)分析幫助該車企在16周內(nèi)減少了一半的不良品,而在另一家汽車企業(yè)中,IBM大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)降低了5%的保修成本,減少了一半的重復(fù)維修。
  在工業(yè)4.0時代,大數(shù)據(jù)分析需要和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,才能發(fā)揮出更大的作用,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為大數(shù)據(jù)分析提供了龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),兩者的結(jié)合能夠構(gòu)成一個完整的數(shù)據(jù)采集、分析、挖掘、預(yù)測的解決方案。
  近日,IBM公布了物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略以及IBM在汽車、水務(wù)、電子、能源、制造、零售、通信、醫(yī)療健康等諸多領(lǐng)域中的物聯(lián)網(wǎng)成功實踐,宣布未來四年投資30億美元打造一個全新物聯(lián)網(wǎng)(IoT)事業(yè)部,并創(chuàng)建一個基于云計算的開放平臺,以幫助客戶和生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)解決方案。同時宣布與The Weather Company子公司W(wǎng)SI建立新的全球戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系,幫助各個行業(yè)將關(guān)于天氣對業(yè)務(wù)影響的洞察用于企業(yè)運營中。
  此外, IBM正通過與中移物聯(lián)網(wǎng)有限公司、航盛電子的合作,共同打造車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈,搭建智慧的物聯(lián)網(wǎng)及車聯(lián)網(wǎng)平臺,與北京江河瑞通技術(shù)發(fā)展有限公司宣布成立江河瑞通—IBM智慧水管理聯(lián)合創(chuàng)新中心。
  未來,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將會有更深層次的融合,人們生活或?qū)⒁虼硕儭?br />
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