
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
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13