企業(yè)大數(shù)據(jù)已進(jìn)入應(yīng)用摸索階段

戴爾的價(jià)值在于了解客戶的需求，為客戶應(yīng)對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)出謀劃策，幫助大家正面迎擊大數(shù)據(jù)帶來的變化，從而實(shí)現(xiàn)真正的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

2011年，全球知名咨詢公司麥肯錫在名為《大數(shù)據(jù)：下一個(gè)競爭、創(chuàng)新和生產(chǎn)力前沿領(lǐng)域》的研究報(bào)告中，最先揭示了“大數(shù)據(jù)”時(shí)代的到來：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來?！庇捎诨ヂ?lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)已成為眾人關(guān)注的焦點(diǎn)。

“大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨是不可阻擋的歷史潮流。大數(shù)據(jù)已經(jīng)從炒作熱潮期進(jìn)入應(yīng)用摸索的階段。”戴爾亞太區(qū)存儲業(yè)務(wù)部技術(shù)總監(jiān)許良謀在接受《互聯(lián)網(wǎng)周刊》記者采訪時(shí)如是說。

業(yè)務(wù)需求催生大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)正在迅速膨脹變大，日益龐大的數(shù)據(jù)開始在企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新中起著越來越大的作用，甚至決定著企業(yè)未來的發(fā)展。對此，哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金表示，這將是一場革命，龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程，無論學(xué)術(shù)界、商界，還是政府，所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程。

越來越多的企業(yè)意識到數(shù)據(jù)在運(yùn)營管理中的重要性，并希望將其運(yùn)用到企業(yè)決策中，企業(yè)需要將數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)進(jìn)行融合，從而能夠做出更加全面和準(zhǔn)確的決策。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)不再只是數(shù)據(jù)倉庫，而是供應(yīng)鏈，且具有很強(qiáng)的流動(dòng)性，企業(yè)只有加強(qiáng)內(nèi)外部跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)的融合和流動(dòng)，才能真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值。

在許良謀的眼中，數(shù)據(jù)成長被分為五個(gè)階段：第一個(gè)階段是數(shù)據(jù)的收集存儲，只要保證數(shù)據(jù)不丟失即可；第二個(gè)階段則是除簡單讀寫之外，開始考慮數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制、數(shù)據(jù)格式等方面；第三個(gè)階段，企業(yè)需要的是把沉淀的數(shù)據(jù)變成有用的信息；第四個(gè)階段則是信息爆炸催生的BI項(xiàng)目、數(shù)據(jù)挖掘等；在第五個(gè)階段，數(shù)據(jù)要對企業(yè)的決策做到良好的支撐。這就需要把結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、公司內(nèi)部信息，甚至資源信息全部匯聚在一起，為決策的制定打造出可供參考的完整知識庫——這也正是催生企業(yè)大數(shù)據(jù)成長的源動(dòng)力。

大數(shù)據(jù)引領(lǐng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

IBM商業(yè)價(jià)值研究院實(shí)施了一項(xiàng)調(diào)研，并撰寫了題為《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用》的白皮書。該調(diào)研得出了如下結(jié)論：未明確大數(shù)據(jù)的定義，是企業(yè)混淆大數(shù)據(jù)的最主要原因；企業(yè)對大數(shù)據(jù)的采用還處于初級階段（24%的企業(yè)目前主要是理解概念，47%的企業(yè)尚在定義與大數(shù)據(jù)相關(guān)的路線圖）；以客戶為中心，是大數(shù)據(jù)的首要任務(wù)成為共識；內(nèi)部數(shù)據(jù)是企業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)的主要來源，但大量未開發(fā)的價(jià)值隱含在內(nèi)部系統(tǒng)中；不確定性以及技能的缺失，使得社交媒體等外部數(shù)據(jù)源未得到充分利用；缺乏先進(jìn)的分析技能，是從大數(shù)據(jù)中獲得最大價(jià)值的主要障礙。

針對這些大數(shù)據(jù)方面的認(rèn)知問題，許良謀表示，為了大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)是做不成大數(shù)據(jù)的，以大數(shù)據(jù)做幌子的項(xiàng)目最終都做不成大數(shù)據(jù)?！俺晒Φ拇髷?shù)據(jù)實(shí)施方式是企業(yè)首先要真正了解何為大數(shù)據(jù)，而且大數(shù)據(jù)要配合業(yè)務(wù)的發(fā)展進(jìn)行實(shí)施?！敝挥杏么髷?shù)據(jù)的眼光，創(chuàng)建具有創(chuàng)新性的業(yè)務(wù)才能在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的真正價(jià)值。做大數(shù)據(jù)的第一步應(yīng)該是，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人愿意去了解大數(shù)據(jù)；然后，分析自己業(yè)務(wù)哪里需要大數(shù)據(jù)，了解大數(shù)據(jù)能夠在自己哪些業(yè)務(wù)中發(fā)揮價(jià)值；業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)是企業(yè)成功實(shí)施大數(shù)據(jù)解決方案的基礎(chǔ)。第二步是做好驗(yàn)證，大數(shù)據(jù)的實(shí)施會(huì)有很多組成部分，只有驗(yàn)證了其可行性之后才能為大數(shù)據(jù)實(shí)施成功提供可能。

在實(shí)施大數(shù)據(jù)解決方案時(shí)，戴爾會(huì)考慮大數(shù)據(jù)運(yùn)用到企業(yè)的哪些項(xiàng)目才能夠幫助企業(yè)降低成本，實(shí)現(xiàn)利潤最大化。在節(jié)約成本的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。

“第一步是實(shí)現(xiàn)節(jié)約成本。第二步是找到之前沒有的盈利方式，最后是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新?！痹S良謀表示，“大數(shù)據(jù)不是一個(gè)宏觀的概念，而是一個(gè)細(xì)分類型，從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出更多價(jià)值，發(fā)掘出大數(shù)據(jù)更多的自營權(quán)——這也正是戴爾目前的努力之所在。”

在大數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的結(jié)合方面，許良謀表示，戴爾自身也在探索大數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)上的創(chuàng)新，采用私有云的方式，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行自我優(yōu)化?！拔覀冊趦?nèi)部部署了Teradata企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫平臺，用于跟蹤分析所有交易，該平臺作為大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的一部分，可以幫助戴爾更好地預(yù)測和滿足客戶需求、提高效率、獲取關(guān)鍵的洞察力。”

從客戶出發(fā)整合解決方案

不同的公司在大數(shù)據(jù)發(fā)展中處于不同的水平和不同的階段，由于大數(shù)據(jù)自身的復(fù)雜性，在其發(fā)展的每個(gè)階段都會(huì)存在挑戰(zhàn)。針對客戶在不同階段的不同挑戰(zhàn)，戴爾已經(jīng)具備了創(chuàng)新的解決方案，可處理每個(gè)階段的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

據(jù)許良謀介紹，戴爾的大數(shù)據(jù)解決方案分為兩類：一類是數(shù)據(jù)保留方案，另一類是數(shù)據(jù)分析解決方案。在數(shù)據(jù)保留方面，戴爾經(jīng)過歷次并購構(gòu)筑了一整條存儲產(chǎn)品線，并奠定了基本的數(shù)據(jù)保留基礎(chǔ)：其EqualLogic存儲系統(tǒng)提供了強(qiáng)大的iSCSI集群存儲；Compellent則更加側(cè)重光纖環(huán)境下存儲的性能優(yōu)化以及自動(dòng)分層；DX系列基于對象的存儲系統(tǒng)則是針對大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲需求的歸檔存儲。此外，Restore可以通過極端的數(shù)據(jù)壓縮方式對于結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的以及基于對象的存儲進(jìn)行處理，從而極大地減少數(shù)據(jù)實(shí)際存儲的空間。而戴爾一直以來秉承的“流動(dòng)數(shù)據(jù)架構(gòu)”也在硬件平臺基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)整體性能并提升其性價(jià)比。

談到數(shù)據(jù)分析層面，由Apache基金會(huì)開發(fā)的Hadoop是目前較為普遍的數(shù)據(jù)分析工具。如今，谷歌、雅虎、亞馬遜，包括國內(nèi)的淘寶、百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都采用了Hadoop技術(shù)來處理海量數(shù)據(jù)。此外，該技術(shù)還在逐步向企業(yè)級應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)張。Hadoop帶來的挑戰(zhàn)之一，是如何構(gòu)架定制化的Hadoop方案，使之適應(yīng)不同的操作環(huán)境，并滿足企業(yè)的個(gè)性化需求。

在這方面，戴爾也提供了一系列專業(yè)的服務(wù)和工具，例如Crowbar開源工具便可以幫助客戶更加簡易地部署Hadoop環(huán)境。此外，戴爾還和Cloudera的合作，可以幫助客戶更好地應(yīng)用Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

許良謀表示，戴爾希望能夠有統(tǒng)一的環(huán)境，這樣就可以實(shí)現(xiàn)基于文件、文件塊以及對象的存儲，從而提供一種橫向擴(kuò)展的以及一種統(tǒng)一的架構(gòu)?！按鳡柼峁┑氖嵌说蕉说慕鉀Q方案，所以在以后，我們將會(huì)進(jìn)一步地推動(dòng)更加緊密的、無縫的零整合，這其中就包括在不同的服務(wù)器、存儲和云之間的整合?！?/p>

在大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)下，像戴爾這樣的硬件巨頭勢必會(huì)從分析客戶需求入手，分析他們所面臨的棘手問題，為其提供與之相應(yīng)的解決方案。用許良謀的話說，“戴爾的價(jià)值在于了解客戶的需求，為客戶應(yīng)對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)出謀劃策，幫助大家正面迎擊大數(shù)據(jù)帶來的變化，從而實(shí)現(xiàn)真正的業(yè)務(wù)創(chuàng)新。”