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Teradata 辛儿伦:演绎大数据价值,成就智慧明天

来源:机房360 作者:yuxin编辑 更新时间:2013-6-8 15:23:05

摘要:Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦(AaronHsin)在第五届中国云计算大会上发表了名为《演绎大数据价值,成就智慧明天》的主题演讲,他首先对大数据分析的架构进行深度的剖析,然后他更分享了多个领域的实践案例。

  第五届中国云计算大会于2013年6月5-7日在北京国家会议中心盛大举行,本次大会以国际视野,洞悉全球云计算发展趋势,并从应用出发,探讨云计算与大数据、云计算与移动互联网、云安全及云计算行业应用等焦点话题。
  
  Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦(AaronHsin)在第五届中国云计算大会上发表了名为《演绎大数据价值,成就智慧明天》的主题演讲,他首先对大数据分析的架构进行深度的剖析,然后他更分享了多个领域的实践案例。
  
  以下为演讲实录:
  
  有关于大数据的分析就是增强了洞察力和进行创新形式的信息处理,但仅仅是从数据的角度来看,我要讲的一个重点就是大数据追求的其实是价值,但它往往被忽视,有关大数据其他的东西如何治理、如何存放都将受到影响,它到底带来什么样的价值,全球有哪些具体实践案例。
  
  在欧洲公共事业管理中,基于大数据分析在智能交通、智能电表,材料零件、远程教育等等创造了价值。制造行业通过射频FID的服务,整合购买、材料零件等服务,经过分析为企业提高运营效率,同时在通信运营商当中,结合客户数据、位置数据统计、流量DPI数据优化服务品质,提高客户保有率。
  
  众所周知,数据的核心是发现价值,而驾驭数据的核心就是分析,应对大数据之前我们要能够了解它的特征,上页提到的具体实践,其贡献均是以业务驱动为核心,根据所需的业务根据人与物、物与物的关联分析,同时产生业务的服务提升的价值。处理过程中例如多维度的信息演变,广泛的业务需求,冷热数据治理,高性能分析等等特点。
  
  大数据原理和架构
  
  大数据所关联的人、事、实、地、物全球总量是非常惊人的,如果只看到一个公司、政府机构的数据分析,治理的范畴就可以大,而且复杂,传统的因果关系分析方法是难以奏效的,这因为是系统各个组成部分相互关联,可能互为因果,因此大数据分析不同于逻辑推理之因果关系研究,它是对数据的统计性的分析归纳,主要进行的方法是进行相关性分析,探索事务之间的关系,指导下一步的行为。
  
  相关性的分析所产生的是人对事务的一个新的认识方法,帮助发现数据背后隐藏的价值,能产生人对处理事务或者是解决问题方式的创新演变。
  
  而价值的完全体现不仅仅是报表形式的分析,而是将战术智能中的决策管理分析能力适当的延伸到运营职能,将要发生什么,正在发生什么情况,到精细化管理能力,到主动性事件希望发生什么情况等等来提升业务的敏捷度。
  
  大数据分析的架构
  
  大数据分析因为数据的时效性在架构上分为三个步骤:
  
  从各类所需的多元数据元,采集、加工和提炼,将相关的信息从中提炼出来,这个区块的特性就是SOI要求不高,可以采用达到成本低的技术;
  
  经过探索再加工的过程,汲取有价值的信息,本区块的选择重点在于快速获取价值,适中的成本尽可能快速搜索、快速探索,抓取索取的价值信息。
  
  将这些价值心细于已有的数据结合,进行深度分析,成为决策,如营销和服务的依据,用来支持和引导一线运作,真正形成生产力。这个区块的特性实时、实效、数据的分析和精确度高,同时这个区块的业务要求是需要产生立竿见影的高度价值。所以建议业采用单位成本相对比较高的技术。
  
  这个地方如何精炼,希望广大的矿石采用采集加工,经过多重工艺再加工,产生可量化的价值,在这个架构当中我罗列部分可选技术,我建议以下两个关键点:
  
  实现数据的透明访问,作为业务用户来说,当快速实时的进行决策、执行和探索分析的用户并不关心数据关联在那里,技术上必须迅速、无缝的访问各个区块的数据,进行无缝关联。
  
  在优化运维管理成本方面,随着数据量的增加,大数据环境当中多个物理平台的管理是非常复杂和烦琐的,必须考虑统一的数据和管理,实现多个平台单点集中式管控。

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