
大数据应用必要条件:数据真实和准确
《哈佛商业评论》最新一期的封面上,一位勇士正挥舞着长鞭,试图驾驭大数据这匹“烈马”。的确,大数据的重要性已是公认,可你有没有想过真正想获取大数据价值的人能以何为鞭?仅有鞭在手是否足矣?
“IBM对大数据有自己独到的观点。”IBM软件集团大中华区业务分析洞察及智慧地球解决方案总经理卜晓军在主题为“大数据·大洞察·大未来”的年度大数据战略发布会上的发言举重若轻。的确,IBM严谨的智慧分析洞察方法论、完善的大数据平台解决方案以及广泛深刻的行业落地实践,让IBM有底气宣布即将驯服大数据,IBM的大数据平台或许就是企业正在苦苦寻找的“长鞭”和“缰绳”。
对付大数据4个V
大数据的3V特点(Volume、Velocity、Variety)已无需赘言——“过去两年里所产生的数据量占到人类有史以来所积累的数据总量的90%”,“每秒钟有500万笔交易发生,每天有5亿个通话记录产生”,“80%的数据增长来源于图片、视频和文档”。这就意味着在应对大数据时,要集成和管理高容量、即时、多类型和分散来源的数据。
“这一切只是开始。”卜晓军补充道,“3V只是对大数据最基本特征的归纳,实际上,大数据向外延伸的涵义很丰富。”IBM就归纳总结了第4个V——Veracity(真实和准确),为什么第4个V足以与前3个V相提并论?“这是因为,只有真实而准确的数据才能让对数据的管控和治理真正有意义。”随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起,传统数据源的局限性被打破,企业愈发需要有效的信息治理以确保其真实性及安全性。
如何充分应对大数据的4V特性,成为了想获取大数据深层价值者面前的一道难题。基于“3A5步”动态路线图的大数据战略再次体现了IBM完整的软件体系架构和综合能力。
“单独谈大数据没有意义,正如认为Hadoop足以解决大数据所有问题一样过于片面。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权强调,“大数据应该渗透到企业的IT架构中,这就要求大数据平台具备在信息原有的形式上进行进一步的分析、使所有的数据具有可视性并被有效用来分析、为新的分析应用开发更加有效的环境、优化与合理分配工作量、安全与治理等能力,兼容企业级的可用性、管理性、安全性和集成性。”
Hadoop缺乏数据管理的能力,IBM将Hadoop整合到大数据平台中并结合已有的产品,由此以四大核心能力Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理为支点提供端到端的大数据解决方案。
卢伟权总结道:“IBM将数据库领域里多年积累的经验,和对用户需求的高度考量融合到大数据平台中,通过‘增强’的理念把大数据解决方案有机整合到客户现有的数据平台上,保护客户现有的投资,在不摈弃传统数据仓库的前提下,通过信息整合和治理等工具,为客户创造效率和成本的最佳平衡。”
落脚点是行业应用
不落实到行业,不出示行业应用,人们对大数据的感知仍然会停留在“它仅仅是一个技术趋势”的肤浅层面。只有让大数据成为新的解决业务问题的手段,才能打破大数据怀疑论者的疑虑,才能说明大数据可用——正如《哈佛商业评论》英文版总编辑阿迪·伊格内休斯所言,“大数据就在那里,关键看它如何为你的公司所用”。
“端到端的总体技术,包括信息治理和集成、大数据管理、实时分析,最后的落脚点是行业应用。”IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇说明技术服务于商业是终极追求。
行业应用场景是IBM大数据策略最有力的说客,在数个主要行业中应对大数据的相关场景和实践经验的分享让其优势不言自明。
伴随着制造业演变为“供应链核心模式”,IBM软件集团制造事业群总经理萧丁瑞希望制造业企业在IBM的帮助下实现供应链的可见性,以快速有效的方式处理供应链环节中的数据,弱化需求与供给之间的波动传导,达到产销协同。
IBM软件集团大中华区架构师总经理林旭认为,随着竞争不断激化,实时数据处理和客户行为预测成为运营商抢占的高地。IBM有能力帮助电信公司整理分散数据,管理动态数据,实时获取用户行为分析,增强客服效率和业务推送精准度。
“在金融行业中,客户数据是最珍贵的,这就决定了大数据平台必须是对传统数据仓库的补充和增强。”IBM软件集团大中华区银行业解决方案高级顾问陈剑指出,“此外,金融行业除了对于用户行为预测和实时处理等需求之外,还面临着风险和欺诈的巨大挑战。”IBM大处理解决方案可建立风险模型,通过实时匹配交易行为模型,对风险和欺诈进行监控,并补充和增强原有传统数据仓库中客户档案和信息。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28