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IBM大數據:戰略全面升級 實踐智領行業

責任編輯:sjia

2012-09-24 09:18:15

來源:企業網D1Net

原創

IBM在主題為“大數據?大洞察?大未來”的年度大數據戰略發布會上宣布:IBM大數據戰略全面升級。

2012年9月21日,北京 近日,IBM(NYSE: IBM)在主題為“大數據•大洞察•大未來”的年度大數據戰略發布會上宣布:IBM大數據戰略全面升級。充分融合智慧的分析洞察方法論、大數據平臺解決方案以及廣泛深刻的全行業落地實踐,IBM正在幫助各行業企業量身打造大數據策略,利用優化的解決方案有效處理大規模、多樣化、高速流動的企業數據,確保數據的真實性;通過對于這些數據的分析使企業獲得充分信息,幫助企業獲取對業務的洞察,以制定相應的戰略,實現業務的快速突破和成長。

IBM軟件集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍先生表示:“不管是在IT層面還是在業務層面,IBM在大數據方面彰顯的優勢都能夠以‘全面’來充分涵蓋,這包括‘全面的戰略理論’、‘全面的解決方案’以及‘全面的落地實踐’。IBM認為,在智慧的分析洞察動態循環理論的基礎上,通過整合IBM在軟件、硬件、咨詢服務、研發等各領域針對大數據的最前沿資產和獨有技術,緊密結合IBM深厚的市場經驗和前瞻的創新理念,能夠為大數據時代的行業客戶的未來驅動最大價值。”

智慧的分析洞察——完善理論構筑“合力”

IDC研究表明,數字領域存在著 1.8 萬億 GB 的數據。企業數據正在以55% 的速度逐年增長。近期 IBM 對 64 個國家及地區從事 19 個行業的 1700 名首席營銷官開展的最新調查顯示,71% 的首席營銷官表示他們的企業沒有做好充分準備來應對大數據的挑戰。2011 年的《IBM - 麻省理工斯隆管理學院評論》(IBM/ MIT Sloan Management Review)顯示,有60% 的企業高管表示無法有效利用所有數據。

IBM認為,“大數據”已經成為重要的時代特征,企業需要重新思考已有的IT模式,應對在數量和類型上不斷新增的數據;同時,大數據又將推動企業進行基于信息革命的業務轉型,更多商業價值和發展機會將產生于數據和洞察。今年5月,IBM正式發布智慧分析洞察“3A5步”動態路線圖,為面對數據挑戰的各行業企業提供了一套全面完善的理論指導:在“掌控信息”的基礎上“獲悉洞察”,進而“采取行動”、優化決策成就業務績效。除此之外,通過不斷的“學習”從每一次業務結果中獲得反饋,改善基于信息的決策流程,從而實現“轉型”,締造突破性業務成果——這套全面完善的方法論正在幫助諸多行業的企業有效開辟大數據時代的大洞察征程。

基于“3A5步”動態路線圖,IBM充分發揮其整合的優勢,結合信息管理、業務分析等領先的軟件,在業界率先提出“大數據平臺”架構,為各行業企業選擇和構建大數據解決方案提供了全面的技術支持。這一平臺突破了傳統數據倉庫和數據管理理念,能夠為企業組織提供實時分析信息流和因特網范圍信息源的能力,實現更為經濟高效的大數據管理,并為在此之上的業務分析奠定堅實的基礎。

IBM大數據平臺——領先能力彰顯優勢

IBM大數據平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算(Stream Computing)、數據倉庫(Data Warehouse)和信息整合與治理(Information Integration and Governance):

IBM在Hadoop系統領域的代表產品是InfoSphere BigInsights。IBM將其在數據管理上的豐富經驗與Hadoop開源平臺高效整合,使得BigInsights相較于普通的Hadoop開源工具在可用性、可管理性、安全性得以大大提高,成為最主要的靜態大數據分析工具和平臺;

IBM在流計算領域的代表產品是InfoSphere Streams,是目前業界獨有的流數據處理技術。Streams能夠在對諸如氣象信息、通訊信息、金融交易數據的管理中動態捕捉信息、進行實時分析,能夠對靜態數據的處理提供有效補充;

IBM在數據倉庫領域的代表產品是在線交易型數據倉庫InfoSphere Warehouse和分析型數據倉庫Netezza。Netezza克服了傳統數據倉庫在面臨大數據挑戰時的瓶頸,充分發揮對稱多處理能力,可以將大量數據整合到統一的平臺上,計算能力高達TB級。通過與Cognos和SPSS等卓越的業務分析工具相結合,IBM數據倉庫產品還能夠實現定制化的分析功能;

信息整合與治理是IBM在業界獨有的方法論和技術,其代表產品是Optim和Guardium。近期推出的Guardium 9能夠將如DB2這樣的傳統關系型數據倉庫和基于Hadoop的分布式存儲系統進行統一管理,并提供完整的數據生命周期管控。此外,Guardium 9也能夠管理除IBM之外的第三方數據平臺,幫助客戶保持在原有的系統的基礎上,最小成本、最大能力地提高信息安全和質量。

IBM軟件集團大中華區信息管理軟件總經理盧偉權先生表示:“IBM的獨到之處在于,其將數據庫領域里多年積累的經驗,和對用戶需求的高度考量融合到如今的大數據平臺中,通過‘增強’的理念把大數據解決方案有機整合到客戶現有的數據平臺上。比如,IBM幫助客戶將DB2和Hadoop結合,把DB2上部分不常使用的數據遷移到Hadoop,在降低數據倉庫成本的同時提高效能。IBM大數據平臺的宗旨是保護客戶現有的投資,在不擯棄傳統數據倉庫的前提下,通過信息整合和治理等工具,為客戶創造效率和成本的最佳平衡。”

全領域豐富經驗——落地實踐領跑行業

從互聯網到諸如銀行、電信、制造等傳統行業,大數據的挑戰正在不斷增強。企業在觀察到大數據趨勢的同時更為深刻的意識到,在此趨勢下錯失機遇將帶來前所未有的損失。越來越多的企業正在尋求最有效的方式,通過大量數據的管理和分析,高效驅動業務戰略的制定、快速提升業務能力和優勢。

IBM一直致力于為行業提供廣泛的實踐參考,幫助客戶的IT部門以及業務部門深入了解大數據技術在不同行業的應用場景,進而探究大數據將為其企業驅動的商業價值。在此次發布會上,來自IBM的眾多行業專家分享了幾個主要行業應對大數據的相關場景和實踐經驗:

作為傳統行業之首的制造業目前已經發展成為供應鏈核心模式。隨著從需求到采購、生產、配送、履行、銷售一系列的環節不斷加深,需求的細微變化就能夠嚴重影響終端零售。IBM正在幫助諸多制造行業企業以快速有效的方式處理供應鏈環節中的數據,通過分析工具加快報表進程從而推動決策、規避風險。

電信運營商傳統關注領域包括數據管理和報表分析。隨著競爭不斷激化,實時數據處理和客戶行為預測成為同行業廠商競相爭搶的高地。利用Netezza整合大量數據到統一平臺的特性,IBM正在幫助一些電信公司整理分散數據,并突破靜態數據管理,實時獲取用戶行為分析,從而增強客服效率和業務推送精準度。

金融行業除了對于用戶行為預測和實時處理等深具需求之外,面臨著風險和欺詐的巨大挑戰。利用大數據的快速分析功能,IBM正在幫助金融和證券機構建立風險模型,通過實時匹配交易行為模型,對風險和欺詐進行監控。此外,隨著互聯網、移動應用等新型數據的增加,IBM也在幫助金融機構通過非結構化數據補充和增強原有傳統數據倉庫中客戶檔案和信息,用以提升客戶體驗和產品營銷效果。

IBM軟件集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍先生表示:“我們相信,隨著IBM大數據技術的不斷升級以及行業實踐廣泛展開,將推動更多行業用戶獲益。今年四季度IBM還將就大數據進行一系列重大發布,我們期待與行業用戶及合作伙伴攜手持續延展數據價值,發掘成長動力,利用優化的大數據環境,獲得突破性的洞察力和價值。”

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