携手大带宽和云计算,大数据实现三大终极价值

来源：Zdnet至顶网　作者：佚名　责任编辑：韩杰　发表时间:2014-02-13 15:36　

核心提示：“企业首先要具备数据整合、信息探索挖掘和具体行动的能力，才能更好地认清大数据、开始大数据之旅。”而在能力的建设具体到企业的IT架构层面，辛儿伦也给了很好的建议，即打造统一数据架构的三大平台。

“今年云计算大会的主题及内涵充分体现在以客户为中心，来构建大网络和大数据，最终以云计算服务模式来交付，以达到最终的愿景：即正确的时间、精确的位置、适当的方法和终端，让客户得到所需的服务。”Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin)在接受ZDNet专访时，如此阐述他对 “第五届中国云计算大会”主题的理解。

据悉，本届云计算大会上，辛儿伦也将于6月5日上午发表主题为《演绎大数据价值，成就智慧明天》的演讲。辛儿伦告诉记者，如今大数据已经成为具有社会意义的话题，与大带宽和云计算一起带来的更是社会价值。无论是政府，还是企业，甚至是广大民众，都可以也应该从大数据中获得相应价值。

在采访中，辛儿伦也提前透露了他演讲的一些重点。包括：再次阐述大数据的定义和特征、解构大数据分析的原理和架构，最重要的是分享全球各行各业运用大数据实现智慧型信息服务的案例。

其实大数据早已经突破IT界、纯技术话题的范畴，成为社会话题，而其最终的价值也体现在社会层面。

辛儿伦总结了大数据的三大终极价值：一是对社会管理提升的价值。从宏观层面来看，大数据在该层面的价值更多地是对政府而言，诸如逐步开放一些公共数据、建立公共数据服务平台，以及建立相关的规范制度、尤其是制定用户个人隐私保护等，以让企业有明确的尺度遵循;二是对社会生产制造、运营效率的价值。基于大数据可以带给生产、制造、服务等各领域的企业更多的创新基因，也可以在一定程度上推动国民经济的内涵式增长;三是对广大民众社会服务体验提升的价值。诸如通信运营商可以分析春节期间的用户漫游特征等统计数据来掌握人口流动和迁徙的特征等，涉及民生的各个环节都可以借助大数据来提高用户的服务质量。

本届的云计算大会将大数据、大带宽和云计算融合起来，其实更加强调的是以上这些终极目标的实现。通过建设“四网协同”的整合分析能力、结合以客户为中心的主题，从而产生以用户为中心的大数据统一视图。

辛儿伦在采访中也毫无掩饰自己对大数据带来的大价值的期待。

“这是令人兴奋的话题，我们一直专注在大数据分析领域，如今业界甚至整个社会都看到了大数据对未来的可能改变。”辛儿伦说，也希望通过与大带宽、云计算的良好结合，更快地实现大数据的演绎价值。

培养三种能力架构统一数据架构的三大平台

在很多技术兴起时，更多的政府机构或企业在一开始都集中在探讨是否要采用这个技术。如云计算兴起时，业界花了2年多的时间在讨论云计算是否适用、是否会成为方向。而今年开始，有更多地企业探索如何去做云计算。

而大数据一经提出，得到的却是一片共鸣。尽管，很多人都在讨论其定义，3V或者4V，但是很快“Value”(价值)成为最终被业界核心关注。

“Teradata成立37年来，一直专注数据分析和价值信息探索的领域。尽管现在无论是数据的数量、复杂性还是增长速度确实与以往发生了巨大的变化，但是有一点是没变的，即Value(价值)。”辛儿伦告诉记者，无论大数据有多少种定义，对于企业、政府和社会而言，发现其价值才是最核心的。

在以往采访辛儿伦的过程中，他向记者介绍了IDA理论。这次辛儿伦依然强调，企业开始大数据之旅之前，应该培养三种能力，即I(整合)D(探索)A(行动)。

“企业首先要具备数据整合、信息探索挖掘和具体行动的能力，才能更好地认清大数据、开始大数据之旅。”而在能力的建设具体到企业的IT架构层面，辛儿伦也给了很好的建议，即打造统一数据架构的三大平台。

统一数据架构大数据的三大平台包括数据整合平台、大数据探索平台以及数据仓库平台。“这三大平台各司其职，也是循序渐进的。”辛儿伦详细解释道，数据整合平台强调的是将更多多元化多结构的数据进行整合，而后进入大数据探索平台、以更快地抓住所需的价值信息。利用数据仓库平台将这些价值信息与已有的应用数据进行关联，以产生更全面的关联效益，分析总体价值。

目前，很多企业在强调利用大数据做营销，而最佳营销方案的得来，则需要经历以上三个平台的工作。

四步骤让你的企业真正具备大数据基因

三种能力及统一数据架构三大平台整体阐述了企业在大数据时代的能力和架构方向。但是更多的企业困惑也在于，我该如何真正地具备大数据的基因呢？而且具备可持续发展性。

辛儿伦说大数据不只是技术话题而已，而且会在未来很长一段时间存在，对于企业确实应该真正地具备大数据的基因。

在采访中，辛儿伦也总结了政府或企业彻底掌握大数据的四个循序渐进的步骤：

1、建立正确的认知。企业并不需要将所有的数据进行存储和分析，应该以业务为驱动来选择相应的数据。

2、将选择信息与传统的数据结合。每一个数据并不是独立存在的，任何价值都会是在各种关联之后显现的，企业要将目标数据与原有的数据进行关联分析。

3、建立大数据分析的支持体系和分析文化。对企业而言，大数据应该是全企业行为，需上升到企业战略决策层面，在内部形成大数据的管理、探索的共识。

4、逐步建立大数据标准。随着企业对大数据探索的范围逐渐扩大、逐步建立标准，来统一数据格式、采集方法及使用方式。

“总的来说，大数据应该是业务驱动的，同时企业需要设定阶段性的目标，让大数据的建设成为一个可持续提升业务和优化服务的行为。”辛儿伦说道。(责任编辑：韩杰)

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