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联想LEAP大数据平台是如何实现分析的?
来源:联想资讯    日期:2017-05-27    浏览量:        
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标签:联想,联想厂家动态,大数据,

如今,在新闻里、在报纸上、在杂志中,你都可以随处看到大数据的字样。对于整个社会来说,无论是大型的活动还是这种促销,都少不了XXX大数据分析之类的内容。在这些汇总的数据与榜单背后,则是各种数据的整合与算法的优化。那么对于用户来说,如何实现大数据的应用与分析呢?日前,我们采访到了联想LEAP大数据平台的相关负责人,才揭开了联想在大数据研发与应用领域的神秘面纱。

联想LEAP大数据平台是如何实现分析的?

  LEAP大数据平台是什么?

  第一次听到“LEAP大数据平台”这个名字的时候,我还是觉得有些陌生。简单说来,LEAP是“Lenovo Enterprise Analytics Platform”的首字母缩写,从字面上理解这也是联想面向企业级业务分析的平台。

  事实上,联想大数据团队及平台研发起始于2011年,经过多年的发展,如今该平台已实现对联想集团全球化管理和生产与运营体系的全方位支撑。据联想大数据研发中心总监张成松介绍,如今该平台已经在全球部署9个数据中心、 2000+台服务器、3000+名操作用户 ,可以实现15Pb数据容量规模、12Pb数据量,每天的处理信息达到150亿条记录,处理数据量达到了30TB。

  面对如此巨大的数据量,联想LEAP大数据平台真正找到了用武之地。张成松表示,联想LEAP大数据平台可以实现大数据分析和应用,完全释放企业大数据资产的价值。“客户使用自己核心的业务数据,我们提供平台、服务以及技术支持,帮助客户进行大数据的应用”。

  联想大数据分析的“七武器”

  业内普遍定义大数据是一个“沙中淘金”的工作,也是极具挑战性的工作。在大数据的概念出现之前,其实那些数据一直存在,只是没有被发掘、没有进行清洗和梳理,而大数据的出现恰恰实现了这种“淘金”的工作,帮助客户从业务的数据中厘清潜在的价值。

  正如“淘金”需要溜槽、流板和淘金盘等工具一样,在大数据分析的过程中,也需要有针对性的工作,把“金子”从纷繁复杂的数据、从结构化和非结构化的数据中剥离出来。这些工作才是大数据应用的核心价值,也被称为联想大数据分析的“七武器”。

  在古龙的小说中,曾经用长生剑、孔雀翎、碧玉刀、霸王枪等多种神兵利器作为“七武器”,而在联想的定义中,这些“武器”的概念被进一步延伸,从有形的硬件到无形的服务,成为了联想大数据分析的竞争力。对此,联想大数据高级经理张建伟给予了详细的描述:

  武器之一——规划和设计的服务。包括联想在内的许多企业,在大数据应用之初都没有明确的方向,甚至也走过不少的弯路,这在很大程度上是因为对于大数据的目标和愿景缺乏清晰的认识。

  在精确分析过客户的需求之后,联想意识到许多客户有应用大数据的愿望,但是缺少整合的、统一的规划。为此,联想成立的专门的服务团队,从客户的需求入手,以技术、管理、数据、战略等多个角度切入,结合联想自身和行业伙伴的经验与实践,帮助客户基于联想大数据这个LEAP平台提供规划设计服务。

  武器之二——平台搭建服务。在确定了目标之后,接下来就是平台的搭建。在实际的应用中,客户一旦确定了应用的目标,那么接下来面对的就是基础平台的缺乏,包括数据、计算、收集等需求。为此,联想结合自身多年来在渠道、在行业ISV中的良好生态环境,为用户提供完善的平台服务,包括基于业务场景的平台大数据技术的深度优化和服务。

  武器之三——数据质量、数据管理服务。一旦用户引入大数据系统或者将原有的数据重组之后,数据将会是海量的、多元的、异构的。针对这些数据如何在企业层面对数据进行管理,从数据的标准、质量和安全,包括对整个数据生命周期进行管理,这也成为了摆在客户面前的突出问题。

  联想LEAP大数据平台的价值就是通过咨询、服务帮助客户梳理构建自身的体系和流程,然后再通过相关的工具进行梳理。这样一来,可以帮助客户理顺整个数据资产,以便于对数据资产更好的掌控以及未来更好的应用。

  武器之四——定制化的服务。相比于国外的标准化服务,中国是个非常特殊的存在,在大数据的应用方面也具备一些“中国特色”。在中国不同的行业,甚至不同行业的不同环节,不同的纵向生产环节,服务都是不一样的。可以说在应用层面,包括在大数据层面,除了底层的计算技术以外,偏应用层面的技术很多都需要定制化地去开发。

  在讲到这里的时候,张建伟显得尤其的自豪:“同业相关的竞争对手也好,友商也好,他们其实是很难去提供定制化的服务的。这也是联想从产品向服务转型的过程中自己挖掘和自己探索的,根据客户的需求探索的定制化服务,是联想LEAP大数据平台的核心竞争力”。

  武器之五——集成开发。上述,我们讨论了某个行业客户在大数据应用过程中需要进行的步骤,但是现在很多客户特别是大客户更多喜欢的是交钥匙工程。这就涉及到整体的系统集成,因为联想本身有自己的硬件、软件,又有自己的实施团队,所以联想可以提供给客户完整的集成方案,来去帮助客户达成最终的目标。

  武器之六——统一的运维服务。现在大数据的平台对很多企业而言,尤其是传统企业而言,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;二是原有的人员在学习大数据的时候需要时间、成本,还有一些企业把IT作为轻资产,但运维人员很难去满足大数据相关的分析及运维相关的服务。在这些用户痛点上,联想都可以跟企业一起,或者是帮助企业以统一运维的形式给企业提供相关的运维服务。

  武器之七——数据变现服务。在经过上述的应用之后,大数据已经成为了企业业务的一部分,进而企业也需要将现有数据进行变现。但是在这个层面,如今行业整体也处于探索阶段,包括联想在内也已经与互联网、汽车等多家行业单位进行共同的数据变现的探索,比如如何整合企业内外部的渠道,去通过第三方去探索数据变现之路,包括商业模式等多个层面。

  正是在这“七武器”的帮助下,越来越多的客户借助于联想LEAP大数据平台实现了数据的挖掘、清晰、整理和再变现,成功拥抱了大数据时代。

  人工智能如何助力大数据发展?

  正如大数据的火爆一样,人工智能从去年开始也成为了行业热词。可以说,正是凭借着云计算的分布式架构、大数据的海量分析和整理,才有了人工智能实现的前提条件,让数据发挥更大的价值、通过云平台实现管理与操控,才使得人工智能在短短几年内实现了跨越式的发展。

  从IBM的Waston到Google的AlphaGo,人工智能正在快步向我们走来,这也需要大数据分析层面提供尽可能完善、准确、高效的分析平台,这也是联想LEAP大数据平台的另一着眼点。

  在谈到AI对于未来发展的判断及联想大数据平台如何面对AI智能化的时候,联想大数据首席数据科学家陈嘉认为:联想创投在大数据层面做AI目的主要是希望AI解决现实的企业实际的问题。他进一步表示,作为一家制造型企业,联想所希望的是在互联网的数据上,包括联想内部的产品设计上,利用AI的技术去做大量的个性化做大量的预测和优化工作。

  同时在对外提供服务的层面,联想也将为客户提供包括定制化在内的多重服务,提供端到端的全流程的人工智能从咨询到实施到产品的提供和定制开发。“我们辅助用户更好地去利用人工智能,利用机器智能的技术,提供让用户更好的去使用人工智能的算法、机器学习算法,包括深度学习算法的平台”,陈嘉表示。

  从大数据到人工智能,从制造业到智慧城市、智慧交通、智慧医疗等智慧应用的计算平台,联想凭借多年来在产品技术层面积累的优势,在行业渠道和ISV合作伙伴建立的良好生态体系,正在为越来越多的客户提供大数据应用解决方案。

  未来,联想大数据将成为端到端的服务的提供者,有产品的服务、有相关的增值服务、也有相关的运营服务,核心目的是帮助客户解决大数据应用以及大数据发展相关的所有问题。

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