在今年的中國國際大數據大會上，聯想集團展示的大數據挖掘“爬蟲”技術吸引了很多參觀者的目光，聯想利用爬蟲技術來對數據的質量源進行收集和分析，PB級的數據量處理能力使得聯想近些年在大數據領域逐漸占據了自己的一席之地，同時利用大數據等一系列技術來服務不同行業的用戶，作為一個國內IT領頭廠商上述特點和優勢都給筆者留下了很深的印象。
在本次大會之后，PConline記者也有幸與聯想集團副總裁、聯想研究院云計算與智能計算實驗室主任黃瑩先生和聯想集團研究院大數據總監郭煒先生就當前大數據領域的發展以及聯想在大數據技術領域的一些應用和創新進行了深入的溝通和交流。
在談到聯想利用大數據分析技術來對產品進行改進方面的問題和措施時，黃瑩博士表示，聯想近些年一直在利用大數據技術來對產品規劃進行著背后的支撐，通過對大量數據的分析以及用戶信息的反饋收集來更好的把握住用戶需求，從而讓聯想的產品更好的打入市場，服務用戶，這些成功案例當中，聯想的大數據平臺功不可沒。
在談到傳統BI與大數據技術之間的關系和區別時，黃總指出，當前的大數據技術、BI以及傳統分析等方面還是有著區別的，拿聯想的大數據團隊來說，大致可以分為2個小組，一組是針對大數據和大數據技術平臺進行研究和開發；另一組主要在海外市場，來專門做數據分析、預測以及BI等方面的工作。
在聯想看來，這兩個是相輔相成的過程。傳統的BI工作對業務決策者還是很有價值的，可以人業務決策者進行數據驅動的決策，而不是拍腦袋。可以通過優化、統計學的工作，把數據分析做好。
對于現在的國內市場來說，做大數據的人才大部分是工程師出身，這些人才的技術水平都是非常不錯的，但大數據如何進行經濟轉換，如何讓大數據更懂企業更懂商務。對于這部分技術人員來說就變得有些困難了。不過，上述這些難點與需求，聯想目前已經把二者進行了很好的結合，在兩方面內容當中通過兩個團隊的協作做到了相輔相成。
企業對于大數據的需求基本具有兩個特點，一是大數據底層收集數據和處理數據的服務能力，二是上層分析利用大數據平臺的能力，對于當前企業中間件來說需要的是改變和創新，傳統的數據庫對于數據處理能力相對薄弱，基本都是基于結構化處理的設計理念來做的，對于非結構化數據或者大量的數據處理來說依然存在瓶頸。
近些年我們都知道，聯想集團一直都在談轉型，然而轉型的最終目的就是要以客戶為中心。黃博士強調，大數據技術在聯想體系內進行了很廣泛的應用，公司內部的很多產品線都利用大數據平臺和技術來聆聽和分析用戶的需求，從而更好的服務客戶，這也是讓大數據更好的替公司經營、賺錢。當前聯想的很多項目在價值層面上也在利用大數據平臺進行數據收集和分析，并且充分得到了大數據帶來的價值。
郭總補充道，大數據以前都是在喊口號，談概念，現在的大數據技術已經在最前沿與業務進行了很緊密的結合，大數據已經可以讓企業新技術快速的融入到具體業務體系當中，這也是用戶所希望看到大數據最直觀的價值。
對于聯想在大數據領域的合作形式和情況方面黃博士指出，聯想作為全球性的企業在大數據領域的合作形式還是非常廣泛的，在國外會進行成熟的解決方案合作，在不同的專注領域聯想會提供特殊的技術來加強合作力度，同時，開放合作也是聯想合作模式當中一個非常重要的環節，只要客戶需要，聯想就會進行多種內容、多種形式的合作，比如云計算、大數據等領域。
現在越來越多的企業都在談大數據，也都在做大數據，作為在大數據領域摸爬滾打多年的郭煒來說，他認為從企業角度來講，做大數據一定是先想到自己的業務。大數據和過去做BI不一樣，它要融入到整個業務流程當中。對于每個企業來講，它的業務是怎樣定義的，怎么把大數據融進去，這是非常重要的。從技術架構來講，現在有很多開源的軟件，是不是要進行更大的優化，互聯網企業可能會自己做，中型的企業就需要外部廠商的幫助，有些小型的企業可能就會使用大數據服務的方式將數據存在云端。根據不同企業的規模和情況，可以選擇適合自己的發展路線。這是企業建大數據平臺時更加關注的。
在對于大量數據的展現形式層面黃博士表示，通過實際的客戶應用需求和案例，聯想利用自然的交互方式來對數據進行呈現，比如語音交流等形式，這樣一來就能夠非常準確的將數據結果展現在用戶面前，同時也方便并且簡化了用戶日常的繁瑣工作步驟，以最快的方式找到自己需要的信息。
當被記者問到聯想在大數據技術領域所體現的商業價值時黃博士表示，像爬蟲技術、自然語言處理、底層大數據處理工具、Hadoop、Spark、數據清洗等方面聯想已進行了平臺化管理和應用，在定價、營銷和供應鏈分析等環節當中，中國區以及聯想海外市場的很多部門也已經進行了非常廣泛的應用。這樣一來帶來的最大價值就是拉近了設備廠商與用戶之間的距離，同時聯想能夠更加精準的了解用戶想要什么，進而體現聯想大數據技術的分析價值，這對于整個聯想來說，不單單是在產品層面能夠大大獲利，在集團的整體運營、管理和發展等方面都能夠進入一個非常良好的循環當中。
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