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不止于“纸上谈兵”寻找最佳大数据应用实践

编前语

从2012大数据元年到2013,从业界专家到媒体外宣、企业与个人,对大数据的关注度持续走高。然而,“纸上谈兵”者不少,应用实践者鲜有,尤其在中国国内。大数据,价值究竟有多大?成功的案例是最好佐证。让我们一起寻找最佳大数据应用实践......

大数据实践要点

驰骋大数据沙场 谨慎为之

尽管大数据大价值是大多数人所向往,然而,并非人人都可成大数据掌舵者,成功者在未来很长时间属于小众,只能说是惠及大众。倘若立志成为大数据掌舵者,试水需先考虑清楚。本文笔者尝试为方案商与行业用户两类群体提出试水大数据产业的参考性建议。

《S档案室》评述大数据

根据IDC最新关于《全球大数据技术及服务市场2012-2016年的预测报告》指出,2012-2016年大数据市场将呈现强劲的增长,到2016年全球大数据市场规模有望达到238亿,其增速约为信息通信技术(ICT)市场整体增速的七倍之多。230亿是怎样一个概念?业界专家、不少机构和用户都在讨论大数据大价值的问题,并试图驱动大数据业务,同时,另一方观点则表示,大数据存在大风险......那么价值与风险,谁重谁轻?如何权衡?

大数据大价值 靠谱指数有多高?

《S档案室》观点提炼

  1. .2012各大IT企业推出了许多针对大数据的方案
  2. .大数据对各行业都有涉及,其研发投入正增多
  3. .数据蕴含价值,对非结构化数据的处理是难点
  4. .大数据的价值:数据的价值与挖掘数据的投入
  5. .目前产生的数据量远远超过实际能处理的能力
  6. .数据处理的薄弱激发了社会对专业人才的渴求
  7. .大数据产业潜伏着投入产出与能源消耗的问题
  8. .大数据目前鲜有成功案例但未来发展前景广阔

最佳应用实践之编辑推荐

【推荐理由】在社会效益层面,视频监控技术与服务涵盖的行业用户需求范围比较广。智能化视频监控技术一旦成熟,将对各行各业的安防机制提供稳定运行载体。海康威视与Intel共推的基于发行版Hadoop的智能云方案关于安防着眼点的社会效益比较高。 在技术层面,Intel 发行版Hadoop主要针对Hadoop固有瓶颈,比如采用基于开源的Hadoop,用户需自己解决从系统接入到安装,再到运行的监控管理等环节,还需及时解决和修补开源版本中存在的软件问题。而Intel发行版Hadoop则能够智能帮助用户优化数据处理。避免用户由于能力受限导致使用Hadoop过程中出现技术问题影响用户相关业务。

海康威视基于Intel发行版Hadoop的视频智能云方案

【推荐理由】辛辛那提动植物园基于IBM技术的商业分析方案,能够对各行各业在运营效率提升方面提供借鉴。该动植物园通过与IBM、BrightStar Partners合作,建立中央数据仓库并安装IBM Cognos Business Intelligence 提供实时分析和报告。案例呈现结果较为成功,从动植物园园区各运营口的销售情况到用户体验实际数据量,以及该园区内部系统数据对接方面,实践比较全面。应用呈现结果为该园区工作效率提高同时,收入提升,成本降低。高收入低成本这也是众多行业用户期待的运营效果。辛辛那提动植物园与IBM在商业智能分析实践,也可为做BI的厂商提供经验借鉴,他山之石,可以攻玉。

辛辛那提动物园基于IBM技术的商业分析方案

【推荐理由】以零售方式为主运营的制造业,对消费者偏好信息的数据的准确响应与分析十分重要。劲霸男装基于EMC的私有云方案,采用EMC的Networker备份软件与Data Domain虚拟磁带库实现重负数据删除。而最大亮点在于采用EMC Greenplum数据分析工具对其上游到下游产业链生成数据的实时查询与汇总。Greenplum的特点在于“秒级”营销,其中具有并行计算性能,在零售运营中,实时收集用户诸如购买行为、忠诚度等信息,并进行分析。响应速度和分析能力两方面都较出色。此外,劲霸男装在该方案中采用FAST Cache的缓存扩展技术,满足未来更多数据存储的扩展需求。

劲霸男装基于EMC大数据方案的云平台

【推荐理由】该方案的针对性比较强,着眼于农夫山泉作为快消品,对不断积聚的大量复杂数据准确分析、提升竞争市场响应速度的需求而进行。这也是快消行业信息化中十分看重的处理非结构数据的需求。SAP HANA具备的逻辑运算、高容量的数据处理能力、自由数据源选择、较为灵活的实时分析功能对农夫山泉减少数据延迟、提高数据查询和业务逻辑处理速度方面有一定帮助成效。而该实践促成前期,作为用户,农夫山泉曾对SAP HANA的功能进行调研并要求SAP进行一次概念证明。这一点值得各行业用户学习,在选择方案时,对自己负责,需做充分的前期调研准备,客观分析。

农夫山泉运用SAP HANA实时处理海量数据

【推荐理由】算法分析的成熟与否将直接影响大数据应用效果。在该实践中,大数据公司Datasalt与BBVA银行合作开发具备对多年数据分析、为网络应用程序和移动程序提供不同方案和统计资料的系统应用。该应用对高负载低延迟的动态算法从平台到架构再到技术交融都有比较完备的解析。通过整套方案的实践证明方案所需的基础设施成本与用户对系统灵活扩展性和接受云端服务的需求具有平衡性。通过引入AWS、Hadoop、Voldemort等技术与服务同时,成本也得到缩减, 这将提高该应用在控制预算的用户中的可用性,有一定的参考价值。

Datasalt与BBVA的高负载低延迟动态算法应用

更多应用实践

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