联想大数据:六年实践 “七剑”下天山

作者:王海峰    刚刚 0
分享到:
导语

数字化趋势下,行业的界限变得模糊,未来的企业将都是科技企业、数据企业。

数字化趋势下,行业的界限变得模糊,未来的企业将都是科技企业、数据企业。

IDC预计,到2018年,全球1000强企业中的67%、中国1000强企业中的50%都把数字化转型作为企业的战略核心,而企业数字化转型挑战的就是传统企业IT价值定位的思维定式和IT架构。

构建面向海量数据的管理与分析能力、实现数据的价值体现正逐渐成为提高企业竞争能力的核心要素之一。2011年8月,联想启动了大数据建设,如今不断输出联想大数据能力,构建了联想企业级大数据分析平台:联想LEAP平台。

联想大数据的优势在于,首先联想经历了六年的实践,构筑了联想大数据商业价值的基础;第二,联想大数据具备了全球复杂业务的全面支持能力,七大武器输出的是全生命周期的大数据能力。

最重要的是,大数据分析不仅是技术好就可以,真正做到企业级,最关键还是懂行业应用,联想围绕客户业务咨询规划,按需定制和部署,推动企业级的应用。

多次锤炼  输出大数据能力

近几年,经历多次整合完成跨品牌渠道整合,多种交叉重叠的服务体系整合,联想IT系统经历了不断密集、深入的整合期,而联想大数据实现集团数据整合,实现全球化部署

现在成为联想集团智能生态的核心基础。

在我看来,联想本身就是大数据的实践者,现在不断将大数据能力输出。

首先,有领先的联想企业级大数据分析平台:联想LEAP平台。

在技术上全面支持Spark2.0和MPP技术, 可以实现全生命周期的数据分析和产品管理。

第二,具备专业的分析和业务咨询能力。

从研发上看,联想在成都和北京设立有两大研发中心,持续研发大数据平台和应用平台,联想大数据团队人数规模超过500+,同时还有大数据专家、数据科学家50余人对算法和大数据模型不断研究。

而从业务支持上看,在北京有50多名业务咨询和解决方案顾问,为客户从顶层设计到业务规划提供整体的业务规划,最终提供端到端解决方案。

第三,有超大规模的全球部署实践和业务处理能力。

目前联想全球部署9个数据中心,有2000多台服务器,3000多名操作用户,可以实现15PB数据容量规模、12PB数据量,每天处理信息达150亿条记录,处理数据量达30TB 。

第四,完善的运维体系。

企业级的客户要求系统的高可用性、稳定性、可靠性要满足企业级的要求,联想可达到99.9%的全球高可用性,同时全面完整的7×24小时做支持保障。

联想本身大数据应用上走过弯路,通过实践通过大数据平台进行无缝计算和分析,长期积累和建设了智能制造、供应链分析、数字化营销、舆情分析、物联网五大解决方案。

现在以高端分析为核心技术和差异化优势,通过咨询与实施服务,为各行业客户按需定制和部署。

七大武器  释放数据价值

对于大数据,Gartner定义很精准,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量的、高速增长率和多样化的信息资产。

数据的价值在于分析,联想大数据提供端到端的服务,除了有产品本身之外还有相关的增值服务和运营服务。

在最新推出的联想LEAP平台 3.2.0版本中,包含四大核心产品:大数据计算平台(LEAP-HD)、数据智能平台(LEAP-AI)、数据资产管理平台(LEAP-DataGov)、数据集成交互套件(LEAP-DataHub)。在联想大数据高级经理张建伟看来,“七大武器”能够帮助客户解决大数据应用以及大数据相关的所有问题。

第一,规划和设计服务。

很多企业在应用大数据的过程中走了很多的弯路,一开始顶层并不是很清晰,先从底层技术的变革去推动,继而走敏捷迭代的形式,缺少统一整合的规划。

联想的专业服务团队则可以提供从战略、技术、管理到数据应用,基于联想LEAP平台提供整体规划设计服务。

第二,平台搭建服务。

数据需要承载平台,大数据平台的研发成本高,时间周期长,联想 LEAP 平台不仅提供多样的数据采集能力,还具备海量数据存储能力和多种高性能计算引擎。

比如联想LEAP 平台突破Spark计算引擎,完整支持SQL语句,引入事务处理能力,全面支持MPP业务场景,提供50多种数据类型的适配接入,实现全源数据整合能力。

在实时性上,联想LEAP平台突破实时计算框架,支持物联网超大吞吐率实时业务分析,通过一站式图形化的数据开发套件,快速实现分析应用。

另外,联想LEAP平台使用最完整的并行数据挖掘算法库,并原创前沿机器学习组件,在安全性上构建从硬件芯片级到应用的端到端最高标准安全保障体系。

最后从可靠性来说,基于全球PB级复杂业务,提供企业级一流的可靠性

第三,数据质量和全生命周期管理。

面海量、多元、异构大数据,企业如何对从数据的标准、质量和安全,对整个数据生命周期进行管理?

联想通过服务团队帮助客户梳理构建体系和流程,再通过相关的工具固化。联想LEAP平台中数据资产管理平台实现了数据标准管理、数据安全管理、数据质量管理等能力。

第四,定制化的服务。

目前不同的行业,甚至不同行业的不同应用场景,服务都是不一样的。联想从产品向服务转型的过程中,自己探索形成独特的优势,根据客户的需求可以定制化服务。

第五,集成开发。

对于很多行业客户来说,需要一个交钥匙的大数据工程。这就涉及到整体的系统集成,联想有基础设施、软件和实施团队,可以提供给客户完整的集成方案。

第六,统一的运维服务。

对很多企业而言,尤其对传统企业而言,大数据运维还是存在一定的风险和技术瓶颈,一是技术不断迭代,演进太快,二是在学习大数据的时候需要时间、成本,联想以统一运维的形式给企业提供相关的运维服务。

同时联想提供系统运维与监控管理中心,实现对大数据平台集群进行部署安装、监控告警及日常管理。

第七,数据变现服务。现在联想不仅仅提供大数据的全生命周期解决方案,同时也与很多行业客户进行共同的数据变现的探索,促进企业转型。

企业级应用  懂数据还要懂行业

进入大数据时代,人们更多关注底层的数据量、数据结构以及技术平台,从对于企业来说,更关注企业应用,需要端到端的方案将数据转化为商业的价值,促进业务发展。

大数据的核心还是工业数据的分析和挖掘,包括工业数据的采集,从工业网关或者是传感器中直接把数据采集过来,对流数据和工业数据如何进行分析和应用。

首先,联想自身实践的说服力。

联想大数据高级经理张建伟认为,联想本身是制造企业,联想大数据全面支持联想整个集团各个业务线条,比如服务器、PC机、手机等业务的运营分析和深度挖掘。

围绕联想业务运营建成各类大数据分析专题500多个,利用大数据,联想首次实现了1~2天完成一次产品质量迭代,远远优于基于传统方法一至几个月的迭代周期。每年节省百万美金的设备维修费用,新版本发布速度提升6~10倍,产品投诉率下降63.6%。

第二,联想大数据已经深入钢铁、快消、金融、能源、医疗等行业。

比如在钢铁行业,某钢铁集团供应链需求预测中,机器智能预测的方案大幅度提升了预测准确率和客观程度,达到90%以上。某汽车生产企业大数据平台建设实施有效的推广策略,实现精准营销,与传统营销模式比较,营销费用降低约26%,营销的成功率提升近8个百分点。

第三,应用推动人工智能价值。

如今人工智能又一次火热起来,在联想大数据首席数据科学家、高级经理陈嘉看来,人工智能关键词是“智”,也就是如何推动应用进而体现人工智能价值。

那就是基于海量的数据以及高效的计算能力,通过人工智能或者深入学习或者知识图谱等高端的建模,使数据和实际的业务产生关联,促进业务的运营和营销。

通过联想LEAP AI,通过机械学习相关的算法和行业应用来使数据产生价值,更深层次地挖掘数据的价值,“联想LEAP AI是画龙点睛中的‘眼睛’”,使大数据真正产生实际的业务价值,来推动商业的发展。

最后总结,万物互联后的数据远没有我们想像的那么简单,数据量不仅仅庞大,而且有大量的杂音,懂数据、有实践、还懂行业,联想大数据专注服务企业级客户,实现大数据分析和应用,完全释放企业大数据资产的价值。

编辑:zhaoxiaofei
天山 实践 数据
分享到:

财经网微评论0人参与)

查看更多>>
匿名评论
  • 全部评论(0条)
查看更多>>
  • 热门排行
  • 大家喜欢
  • 站在资本风口,如何飞得更高是每个公司的梦想。在当下的政策寒流中,如何走得更远是每个互联网中介公司面临的新课题。

  • 生鲜电商领域最早的试水者沱沱工社换帅一事再一次搅动生鲜电商一池春水。这片深不见底的池水下面,是创业者对它又爱又恨的复杂情绪。在这个被视为下一个千亿级的电商市场中,不断传出的倒闭消息时刻拷问着每一位从业者:怎样才能玩转生鲜电商?

  • 不少苹果用户最近几周在苹果官网论坛和各大社交网站投诉称,他们在iPhone上安装了最新iOS升级后,手机耗电速度明显比平时快了。

  • 近日,市民金先生通过微信替朋友进行手机充值,充值完后获得平台方的“奖励”,支付一分钱可以购买一注彩票。这让金先生有些疑惑,因为他知道互联网售卖彩票几年前就已经被禁止了,难道现在开禁了?

  • 双十一已经落幕,“剁手族们”创造了新的“世界纪录”,快递物流企业则进入“暴走”状态,努力挺过海量快递潮。