京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,业务创新不能忽视IT支持
还记得前不久人民大学官网上刊登的美女毕业生照片吗?它一改往日人大严肃的风格,在毕业季换上这样一张清新的图片,让人大形象瞬间变得高端霸气。然而,由于访问量激增,最后导致网站崩溃的小插曲,难免让这样一个美丽的故事徒增一点缺憾。
如果将这一情节转换到企业信息化创新中,那么故事很可能会是这样。某零售企业打算进军电商,他精心做足了前期准备,并策划了诱人的抢购促销,然而万万没有想到的是,系统在人流大量涌入的时候,发生了宕机。在这样的情况下,企业面临的可能就不仅仅是一个小缺憾,而是企业财产和名誉的巨大损失。
业务创新不可忽视IT支持
不管你愿不愿意,我们都到了一个必须改变的时刻。像人大官网一样,你不会知道某天发布了一张图片,就会招致系统的宕机。像那家零售企业,自发的业务创新,如果忽视IT系统的支持,得到的结果可能比按兵不动还要惨烈。
在甲骨文中间件论坛上,甲骨文大中华区中间件技术咨询部高级总监林逸飞,与我们分享了甲骨文融合中间件将如何来帮助企业,平滑实现业务转型和创新,并将其归结为三大策略,即简化、差异化和创新。
甲骨文提出的三个策略具有紧密的内部逻辑。企业的创新必须建立在IT的简化和服务差异性暴露的基础之上,而差异化要呈现出来,首先必须简化IT。
中间件让IT变革平滑演进
甲骨文中间件所提供的简化,首先是一个非常简单的集成就绪的系统;其次,在运营维护方面,甲骨文提供从服务整体到磁盘整体的统一运维管控;第三是完整性,中间件技术中所有通用的核心版本,甲骨文中间件都能提供很好的兼容集成,同时,所有的中间件系统可以持续获得最新的版本更新;第四是良好的弹性,它拥有有高达400多个核的计算资源,可以根据企业运行的需求进行不同弹性伸缩;第五是支持对未来技术的演进,包括对云计算、虚拟化这些技术的支撑和平滑演进。
在如何实现差异化上,甲骨文认为企业的核心应用系统,无论是采用套装的ERP软件,还是自己开发的应用系统,一定有内生的流程和服务。内生的流程是运转在系统内部的业务逻辑和包裹在系统中的服务。林逸飞指出:如果这些服务不能在系统中穿越,不能被暴露出来,不能被第三方合作伙伴,或是互联网、电商平台有效地集成,那么无论是上游还是下游的合作伙伴都无法很好地与之合作,差异化根本无从谈起。假设企业对海量数据进行分析之后,希望能修正内部业务流程,提升市场反应速度,然而由于系统没有集成好,系统的跟进需要做6个月,那么到时可能就完全没有时效性了。企业在思考变革的时候,最重要的是要考虑系统内部是否集成就绪,甲骨文中间件正是致力于解决这类问题而生。
甲骨文提到的创新主要来自于以下几个方面:一是信息服务能否随时随地进行管理,无论在办公场所还是会所中都可以轻松接入网络;二是系统是否容易集成大数据、云计算、移动互联网等新技术,这是创新的基础;三是针对前面两个问题带来的复杂要求,能否在引入新技术的同时降低成本。
总而言之,企业业务创新离不开大数据、云计算等新一代技术的推动,而要在日益复杂的IT环境下实现创新,必须先从简化IT系统,让企业内部的业务逻辑和服务能轻易暴露,能够被轻易集成开始,而在这一IT变革的过程中,中间件起到至关重要的作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22