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企业大数据已进入应用摸索阶段  

2013-10-23 21:29:23|  分类: 综合新闻 |  标签: |举报 |字号 订阅

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——2013-10-16 10:07来源:互联网周刊作者:本刊记者 韩蕊  http://www.ciweek.com/article/2013/1016/A20131016561392.shtml


  戴尔的价值在于了解客户的需求,为客户应对大数据的挑战出谋划策,帮助大家正面迎击大数据带来的变化,从而实现真正的业务创新。
  2011年,全球知名咨询公司麦肯锡在名为《大数据:下一个竞争、创新和生产力前沿领域》的研究报告中,最先揭示了“大数据”时代的到来:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”由于互联网和信息行业的发展,大数据已成为众人关注的焦点。
  “大数据时代的来临是不可阻挡的历史潮流。大数据已经从炒作热潮期进入应用摸索的阶段。”戴尔亚太区存储业务部技术总监许良谋在接受《互联网周刊》记者采访时如是说。
  业务需求催生大数据
  大数据正在迅速膨胀变大,日益庞大的数据开始在企业业务创新中起着越来越大的作用,甚至决定着企业未来的发展。对此,哈佛大学社会学教授加里·金表示,这将是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界,还是政府,所有领域都将开始这种进程。
  越来越多的企业意识到数据在运营管理中的重要性,并希望将其运用到企业决策中,企业需要将数据与业务进行融合,从而能够做出更加全面和准确的决策。在大数据时代,数据不再只是数据仓库,而是供应链,且具有很强的流动性,企业只有加强内外部跨领域数据的融合和流动,才能真正发挥大数据的核心价值。
  在许良谋的眼中,数据成长被分为五个阶段:第一个阶段是数据的收集存储,只要保证数据不丢失即可;第二个阶段则是除简单读写之外,开始考虑数据保护机制、数据格式等方面;第三个阶段,企业需要的是把沉淀的数据变成有用的信息;第四个阶段则是信息爆炸催生的BI项目、数据挖掘等;在第五个阶段,数据要对企业的决策做到良好的支撑。这就需要把结构化数据、非结构化数据、公司内部信息,甚至资源信息全部汇聚在一起,为决策的制定打造出可供参考的完整知识库——这也正是催生企业大数据成长的源动力。
  大数据引领业务创新
  IBM商业价值研究院实施了一项调研,并撰写了题为《分析:大数据在现实世界中的应用》的白皮书。该调研得出了如下结论:未明确大数据的定义,是企业混淆大数据的最主要原因;企业对大数据的采用还处于初级阶段(24%的企业目前主要是理解概念,47%的企业尚在定义与大数据相关的路线图);以客户为中心,是大数据的首要任务成为共识;内部数据是企业内大数据的主要来源,但大量未开发的价值隐含在内部系统中;不确定性以及技能的缺失,使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用;缺乏先进的分析技能,是从大数据中获得最大价值的主要障碍。
  针对这些大数据方面的认知问题,许良谋表示,为了大数据而大数据是做不成大数据的,以大数据做幌子的项目最终都做不成大数据。“成功的大数据实施方式是企业首先要真正了解何为大数据,而且大数据要配合业务的发展进行实施。”只有用大数据的眼光,创建具有创新性的业务才能在企业中实现大数据的真正价值。做大数据的第一步应该是,企业领导人愿意去了解大数据;然后,分析自己业务哪里需要大数据,了解大数据能够在自己哪些业务中发挥价值;业务驱动是企业成功实施大数据解决方案的基础。第二步是做好验证,大数据的实施会有很多组成部分,只有验证了其可行性之后才能为大数据实施成功提供可能。
  在实施大数据解决方案时,戴尔会考虑大数据运用到企业的哪些项目才能够帮助企业降低成本,实现利润最大化。在节约成本的基础上,实现业务创新。
  “第一步是实现节约成本。第二步是找到之前没有的盈利方式,最后是实现业务创新。”许良谋表示,“大数据不是一个宏观的概念,而是一个细分类型,从数据中发掘出更多价值,发掘出大数据更多的自营权——这也正是戴尔目前的努力之所在。”
  在大数据与业务的结合方面,许良谋表示,戴尔自身也在探索大数据在业务上的创新,采用私有云的方式,利用大数据进行自我优化。“我们在内部部署了Teradata企业级数据仓库平台,用于跟踪分析所有交易,该平台作为大数据业务创新的一部分,可以帮助戴尔更好地预测和满足客户需求、提高效率、获取关键的洞察力。”
  从客户出发整合解决方案
  不同的公司在大数据发展中处于不同的水平和不同的阶段,由于大数据自身的复杂性,在其发展的每个阶段都会存在挑战。针对客户在不同阶段的不同挑战,戴尔已经具备了创新的解决方案,可处理每个阶段的结构化、半结构化和非结构化的数据。
  据许良谋介绍,戴尔的大数据解决方案分为两类:一类是数据保留方案,另一类是数据分析解决方案。在数据保留方面,戴尔经过历次并购构筑了一整条存储产品线,并奠定了基本的数据保留基础:其EqualLogic存储系统提供了强大的iSCSI集群存储;Compellent则更加侧重光纤环境下存储的性能优化以及自动分层;DX系列基于对象的存储系统则是针对大规模数据存储需求的归档存储。此外,Restore可以通过极端的数据压缩方式对于结构化的、半结构化的以及基于对象的存储进行处理,从而极大地减少数据实际存储的空间。而戴尔一直以来秉承的“流动数据架构”也在硬件平台基础上,进一步优化系统整体性能并提升其性价比。
  谈到数据分析层面,由Apache基金会开发的Hadoop是目前较为普遍的数据分析工具。如今,谷歌、雅虎、亚马逊,包括国内的淘宝、百度、腾讯等互联网巨头都采用了Hadoop技术来处理海量数据。此外,该技术还在逐步向企业级应用领域扩张。Hadoop带来的挑战之一,是如何构架定制化的Hadoop方案,使之适应不同的操作环境,并满足企业的个性化需求。
  在这方面,戴尔也提供了一系列专业的服务和工具,例如Crowbar开源工具便可以帮助客户更加简易地部署Hadoop环境。此外,戴尔还和Cloudera的合作,可以帮助客户更好地应用Hadoop进行数据分析。
  许良谋表示,戴尔希望能够有统一的环境,这样就可以实现基于文件、文件块以及对象的存储,从而提供一种横向扩展的以及一种统一的架构。“戴尔提供的是端到端的解决方案,所以在以后,我们将会进一步地推动更加紧密的、无缝的零整合,这其中就包括在不同的服务器、存储和云之间的整合。”
  在大数据的驱动下,像戴尔这样的硬件巨头势必会从分析客户需求入手,分析他们所面临的棘手问题,为其提供与之相应的解决方案。用许良谋的话说,“戴尔的价值在于了解客户的需求,为客户应对大数据的挑战出谋划策,帮助大家正面迎击大数据带来的变化,从而实现真正的业务创新。”

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