在一次有關(guān)大數(shù)據(jù)分析的媒體沙龍上，筆者聽到了這樣一個(gè)有意思的小故事：某品牌汽車氣缸零件有兩條生產(chǎn)線，其中一條的次品率比另一條要高。那么，同樣的生產(chǎn)線、同樣的原料和生產(chǎn)工藝工序，緣何兩條生產(chǎn)線會(huì)出現(xiàn)這樣的差異？這時(shí)候IBM大數(shù)據(jù)分析工具派上了用場，通過抓取大量的歷史基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)其中一條生產(chǎn)線在下午兩點(diǎn)的時(shí)候次品率較高，原因在于這時(shí)候的陽光能夠照射到零件，導(dǎo)致零件溫度升高發(fā)脆。
　　導(dǎo)致次品率的因素居然是陽光!恍然大悟的同時(shí)，工程師們一定會(huì)感慨不已，原因很簡單，但發(fā)現(xiàn)原因的過程卻不簡單——這就是大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值所在。
　　近年來，“大數(shù)據(jù)”成為最時(shí)髦的熱詞，不管是IT從業(yè)者，還是企業(yè)管理者，或是街頭巷尾的普通民眾不是在大談“大數(shù)據(jù)”、就是在聽別人暢談“大數(shù)據(jù)”，著名的“啤酒和尿布”的經(jīng)典故事已經(jīng)被各種大數(shù)據(jù)布道者廣為傳頌。
　　于是，就像一千個(gè)人眼中有一千個(gè)哈姆雷特，一千個(gè)人眼中也有了一千個(gè)“大數(shù)據(jù)”，所帶來的后果就是，大數(shù)據(jù)究竟是什么，究竟能做什么，究竟要怎么來用，卻并非每個(gè)人都能說得清。
　　還是來聽聽專家的看法吧!

　　大數(shù)據(jù)的幾點(diǎn)誤區(qū)

　　在這次沙龍上，IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與分析事業(yè)部數(shù)據(jù)平臺(tái)方案總經(jīng)理劉勝利帶來了一堂大數(shù)據(jù)的普及課：一提到大數(shù)據(jù)，我們經(jīng)常會(huì)想到Hadoop，或者想到當(dāng)前最新的Spark，但不管是Hadoop，還是Spark、NoSQL都不代表著大數(shù)據(jù)，它們只是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的工具。此外，抽樣數(shù)據(jù)也并不代表著大數(shù)據(jù)，抽樣數(shù)據(jù)是典型的在計(jì)算機(jī)產(chǎn)生之前就存在的抽樣調(diào)查：“美國總統(tǒng)選舉前做抽樣調(diào)查，數(shù)百年前就已經(jīng)存在了，這也不叫大數(shù)據(jù)。”
　　在大數(shù)據(jù)興起之初，普遍觀點(diǎn)認(rèn)為“開源”將成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的靈魂，是大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的方向;但隨著大數(shù)據(jù)及分析技術(shù)的不斷成熟，人們發(fā)現(xiàn)開源并不能解決大數(shù)據(jù)的一切問題，特別是在企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中?！伴_源里面沒有一個(gè)正式的支持體系，太開放了，所以里面的東西很多很新，匹配性做得不一定那么好”，劉勝利解釋說，在企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中采用開源技術(shù)需要具有很高的技術(shù)水平，會(huì)耗費(fèi)企業(yè)過多的精力?！捌髽I(yè)的精力應(yīng)當(dāng)在應(yīng)用，而不是花大量的時(shí)間研究開源?！?br /> 　　企業(yè)大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)也有所不同。我們通常認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)是最容易產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，我們的每一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行為，查詢、社交、購物、發(fā)布的每一條信息，匯總起來是一個(gè)驚人的數(shù)據(jù)量?！暗髽I(yè)的數(shù)據(jù)量并不是大到不可控，但種類要比互聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜的多;互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)當(dāng)中如果處理不好會(huì)丟掉，對此企業(yè)級(jí)的客戶是不可以忍受的”，劉勝利表示，企業(yè)級(jí)客戶更關(guān)注數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性，更關(guān)注數(shù)據(jù)挖掘，而不是堆積數(shù)據(jù)。
　　“對于企業(yè)而言，更重要的是如何用大數(shù)據(jù)，挖掘大數(shù)據(jù)對于行業(yè)創(chuàng)新有怎樣的幫助，這是客戶最關(guān)注的核心”，劉勝利強(qiáng)調(diào)。
　　大數(shù)據(jù)的核心是分析、挖掘和預(yù)測
　　今年，IBM重新規(guī)劃了組織架構(gòu)，打破了傳統(tǒng)上硬件和軟件的部門限制，根據(jù)業(yè)務(wù)建立了新的事業(yè)部。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，IBM成立了大數(shù)據(jù)與分析事業(yè)部(DBA)，將與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的業(yè)務(wù)放置到一起，以更快的響應(yīng)客戶。據(jù)IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)與分析事業(yè)部總經(jīng)理鐘澤敏介紹，IBM DBA部門包含三大方面的業(yè)務(wù)：數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、解決方案、行業(yè)專家和云服務(wù)。
　　IBM在大數(shù)據(jù)分析上的優(yōu)勢在于IBM很懂行業(yè)，了解客戶的業(yè)務(wù)流程以及行業(yè)客戶原有的數(shù)據(jù)，并且產(chǎn)品化能力非常強(qiáng)，有著豐富的面向行業(yè)的大數(shù)據(jù)及分析工具;同時(shí)IBM也積極支持開源，在Java、Linux、Hadoop、Spark，這些技術(shù)方面IBM投入了大量的人力物力。例如近日IBM宣布將Spark嵌入IBM業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的分析和商務(wù)平臺(tái)，并將Spark作為一項(xiàng)服務(wù)，在IBM Bluemix平臺(tái)上提供給客戶。
　　很多人將大數(shù)據(jù)比喻為金礦，其核心價(jià)值是其中的“黃金”而非“礦渣”，大數(shù)據(jù)的利用過程就是一個(gè)去蕪存菁的過程，從龐大的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息。對此劉勝利表示，IBM非常強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)分析和挖掘能力，數(shù)據(jù)多并不是價(jià)值，只有把數(shù)據(jù)里面的商業(yè)流程挖掘出來才是大數(shù)據(jù)的價(jià)值，這也是IBM大數(shù)據(jù)分析所擅長的部分?！拔覀冴P(guān)注的是大數(shù)據(jù)之下的分析，我們強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)是在分析、挖掘、預(yù)測”，劉勝利表示
　　在IBM大數(shù)據(jù)與分析技術(shù)中，“流計(jì)算技術(shù)”是一個(gè)殺手锏，其代表產(chǎn)品是InfoSphere Streams，是目前業(yè)界獨(dú)有的流數(shù)據(jù)處理技術(shù)，它能夠同時(shí)分析許多數(shù)據(jù)類型并實(shí)時(shí)執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算，非常適合天氣預(yù)報(bào)、智能交通管理、芯片制造的流程控制、股票市場、安全監(jiān)控、欺詐預(yù)防等需要實(shí)時(shí)分析的場景。
　　比如在航空領(lǐng)域，飛機(jī)本身實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的監(jiān)控處理數(shù)據(jù)量非常大，飛機(jī)在飛行過程當(dāng)中、飛機(jī)本身以及飛機(jī)相關(guān)的各種子系統(tǒng)，和外界交流的控制系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的信息，這些信息被送到流處理的系統(tǒng)能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)的處理，從而預(yù)防安全隱患。此外在離港數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新、訂座數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新、24小時(shí)內(nèi)航班、常旅客交叉銷售、常旅客體驗(yàn)、短信服務(wù)、APP服務(wù)、反欺詐、航空安全等實(shí)時(shí)性很高的場景中，流數(shù)據(jù)技術(shù)也大有用武之地。
　　在車聯(lián)網(wǎng)和智慧交通、提升網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量、公共場所人流監(jiān)控方面，流數(shù)據(jù)技術(shù)也能發(fā)揮重要作用。例如通過IBM Streams平臺(tái)采集分析網(wǎng)管系統(tǒng)告警、性能指標(biāo)、信令監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)撥測系統(tǒng)等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維度實(shí)時(shí)分析，能夠及時(shí)有效發(fā)現(xiàn)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)主要業(yè)務(wù)運(yùn)行和業(yè)務(wù)質(zhì)量情況;讓運(yùn)營商在業(yè)務(wù)質(zhì)量降低或故障時(shí)，通過調(diào)度相應(yīng)撥測手段及時(shí)確定故障影響范圍和故障根源，提升客戶滿意度。在公共安全方面，通過實(shí)時(shí)采集公共場所人流的手機(jī)移動(dòng)信息，結(jié)合流數(shù)據(jù)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)人流監(jiān)控，并預(yù)測災(zāi)難發(fā)生。
　　“通過分析獲得業(yè)務(wù)洞察力，從而采取合適的行動(dòng)”，劉勝利表示，IBM大數(shù)據(jù)分析提供了廣泛的分析能力來幫助企業(yè)決策者來回答以下問題：發(fā)生了什么？為什么會(huì)發(fā)生？接下來可能會(huì)發(fā)生什么？我們應(yīng)該采取什么行動(dòng)？——這才是大數(shù)據(jù)分析的核心價(jià)值。

　　大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)的融合

　　“工業(yè)4.0”，“中國制造2025”是當(dāng)前最為熱門的話題，兩者一脈相承，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，推動(dòng)傳統(tǒng)生產(chǎn)制造系統(tǒng)的創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。IBM大中華區(qū)大數(shù)據(jù)分析事業(yè)部行業(yè)解決方案總經(jīng)理劉詠梅介紹說，在工業(yè)4.0設(shè)備層、控制層、生產(chǎn)執(zhí)行層、分析層、優(yōu)化層五個(gè)層級(jí)中，優(yōu)化和分析是最重要的，工業(yè)大數(shù)據(jù)能夠幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。
　　例如，某電動(dòng)汽車公司的定位是高收入、有環(huán)保意識(shí)的人群，IBM大數(shù)據(jù)分析方案參與到了該汽車的設(shè)計(jì)、研發(fā)、測試等過程，為復(fù)雜系統(tǒng)工程化研發(fā)提供了有力支撐大大提升了生產(chǎn)效率;在文章開頭的例子中，IBM大數(shù)據(jù)分析幫助該車企在16周內(nèi)減少了一半的不良品，而在另一家汽車企業(yè)中，IBM大數(shù)據(jù)分析幫助企業(yè)降低了5%的保修成本，減少了一半的重復(fù)維修。
　　在工業(yè)4.0時(shí)代，大數(shù)據(jù)分析需要和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，才能發(fā)揮出更大的作用，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為大數(shù)據(jù)分析提供了龐大的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，兩者的結(jié)合能夠構(gòu)成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)采集、分析、挖掘、預(yù)測的解決方案。
　　近日，IBM公布了物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略以及IBM在汽車、水務(wù)、電子、能源、制造、零售、通信、醫(yī)療健康等諸多領(lǐng)域中的物聯(lián)網(wǎng)成功實(shí)踐，宣布未來四年投資30億美元打造一個(gè)全新物聯(lián)網(wǎng)(IoT)事業(yè)部,并創(chuàng)建一個(gè)基于云計(jì)算的開放平臺(tái)，以幫助客戶和生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)解決方案。同時(shí)宣布與The Weather Company子公司W(wǎng)SI建立新的全球戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，幫助各個(gè)行業(yè)將關(guān)于天氣對業(yè)務(wù)影響的洞察用于企業(yè)運(yùn)營中。
　　此外， IBM正通過與中移物聯(lián)網(wǎng)有限公司、航盛電子的合作，共同打造車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈，搭建智慧的物聯(lián)網(wǎng)及車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，與北京江河瑞通技術(shù)發(fā)展有限公司宣布成立江河瑞通—IBM智慧水管理聯(lián)合創(chuàng)新中心。
　　未來，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將會(huì)有更深層次的融合，人們生活或?qū)⒁虼硕儭?br />