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标题: 使用 IBM 业务分析揭示对大数据有意义的洞察（2） [打印本页]

作者: look_w 时间: 2018-6-23 10:59 标题: 使用 IBM 业务分析揭示对大数据有意义的洞察（2）

大数据环境保持开源是否重要？对于开源的重要性的问题，我的回答是响亮的 “是”。Apache Hadoop 提供一个最重要的大数据环境的主要原因是，它是开源软件。Hadoop被创建为一个可以简单地、高效而又富有成本效益地安装和操作的产品，这使得 IBM 分析解决方案能够支持大多数高级业务领域（例如金融和零售）完成其大数据计划。单单金融行业就在以千万亿次的速度提供PB 级数据，允许大量计算机并行地每秒处理千万亿次级的浮点操作数。零售行业的全球收入超过 15 万亿美元。对于这两个正在快速发展的行业，IBM的大数据分析解决方案都能够得心应手地扩展已经得到的大数据，为利用业务机会获取利润提供可靠的、有利的信息。
人性化大数据从销售点外围设备到连接来收集分布式计算环境中的大数据的大数据设备，IBM大数据分析对分布式处理服务进行精心安排，以便提供随时随地的大数据访问。实时地、动态地交付大数据的最佳方法是，嵌入分析流程结果，以便显示这些结果并将它们应用到持续决策制定流程中。除了常规查询的自动化之外，人性化的大数据体验从战略上分析数据，以生成与众不同、有意义的洞察。
分析是一种方法，一种既可以得到数据的目标含义，又能够从收到的信息推断结论的方法。通过分析大量数据来生成预测结果，这是 IBM分析的专长。通过探索监视大数据来统一不同的数据，可以加速问题的解决，同时还增加了可视功能与预测性的基于 Hadoop 的存储的正确组合。IBM的分析解决方案全面利用了内存计算，允许人类通过交互来预定义实时查询的条件。
内存型分析计算IBM 分析解决方案的一个重要优势是，除了提供可视数据浏览和预测分析之外，它还支持组织执行内存计算。通过统一高级技术，业务部门可以实现更大的利润、生产力和机会。Hadoop开源的成本效益，源于它相对于类似类型的商业应用程序更廉价的事实。与内存计算（一种同样廉价的解决方案）相结合时，IBM 大数据分析可提供价格最有竞争力的大数据分析解决方案。
使用内存计算，Hadoop 数据库环境使用每个计算机的主要内存来管理数据存储。因此，IBM 分析可跨分布式的计算环境统一它用于大数据管理的分析平台。
实时决策制定数据模式洞察创造了各种不同类型的分析：

市场分析开发并支持细分市场、成长机会和向垂直市场扩展方面的预测性洞察。
产品分析使用基于证据的决策来形成和开发产品线、品牌认知和提供的服务。
客户分析对客户行为应用一些算法，确定目标客户群，从而实现更有效的关系管理。
性能分析认识到操作卓越性和创新受用作关键性能指标的度量指标所驱动，识别可提高生产力和带来盈利能力的区域。
以数据为中心的组织（比如新闻公司）中的信息分析让组织的 IT 解决方案与其业务目标保持一致，改进预测，从而改善每个业务方面的运营。

大数据捐助者每个组织都必须保持与其行业的关联，以保持竞争力。借助大数据分析，组织获得了一个竞争优势。他们可以在协作式决策流程中为高管和其他领导提供支持，生成新的收入流，找到新的业务增长机会，并提高客户满意度水平。
带给大数据捐助者的收益包括：

高层管理人员（首席信息官、IT 总监、专业顾问和经理）：
- 优化了性能，能出色地在自动化和数据可视化级别上提供有意义的洞察
- 增强了项目、运营和计划的预测和规划，从而更好地管理预算、采购和收购
- 在企业财产、项目和流程的分析、检查和审查方面持续的业务流程改进
- 识别策略违规，确保制度和业务流程的合规性
中层管理人员（职能经理、副经理和专业人员）：
- 通过社交媒体分析发展关系，以便获取愿景和实现情景感知
- 实现与行业最佳实践的合规性，识别市场定位、运营改善区域，并抓住机遇获取最高的投资回报
- 应用 Lean Six Sigma 数据和公式来评估和细化各种过程，节省时间和资金并增强质量
- 执行预测性故障分析和事故调查报告，确保无中断的生产力和交付结果
客户：
- 成本效益，使用开源设计组件，使用能削减成本的特性（比如内存计算）来实现目标
- 分析数据处理中的新技术进步，生成领导企业计划所需的信息

超越传统分析的创新，这意味着可以选择一流的解决方案，它既能够保持生产力和盈利能力，又能改革大数据在性能度量和管理上的使用。
IBM 的大数据分析产品的重要特性不会在建模大数据来将大数据用于分析方面带来重大的成本或技术约束。事实上，IBM 在提供大数据分析解决方案方面被视为全球领袖（参阅）。因此，IBM 大数据分析解决方案可为优化大数据结果提供更多选择。
结束语为了保持竞争力，组织不断面临着产品开发时间减少、提高产品质量以及减少运营成本和前期准备时间的挑战。这些挑战日渐无法通过将变更隔离到特定的组织单元中来有效解决，而这些问题的严重性取决于在组织的技术和人力资本方面进行的投资。不同组织（或组织单元）之间的关系和相互依赖性依赖于交际专长和相关性— 一种转换大数据并将它用作有用信息来改善业务运营和生产力的能力。
随着全球市场经济的发展，公司越来越倾向于具体的、高增值的内包和外包解决方案。这一发展进而将大数据挑战转变为了建立和维护实时数据的问题。IBM对大数据分析解决方案的应用逐渐得心应手，这个解决方案是全面和分布式的，应用范围广泛，而且与大量不同的信息平台密切相关。组织的持续有效性与其数据驱动的资源和供应链紧密相关。认识到这一事实，会在组织与非结构化和结构化数据源、外部合作伙伴以及分布式环境的传统交互方式上引起巨大变化。
IBM 理解大数据应用程序面临的重要问题和挑战，是组织的忠诚的合作伙伴，能够帮助组织创建带来有意义的洞察的创新性大数据分析解决方案。

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