大麻煩變大機遇

IDC數據表明，數字領域存在著1.8萬億GB的數據，企業數據正在以55%的速度逐年增長。但是，2011年的《IBM - 麻省理工斯隆管理學院評論》顯示，60%的企業高管表示無法有效利用所有數據。

近期，IBM 對64個國家及地區的19個行業的1700名首席營銷官開展了一項最新調查，其中有71%表示他們的企業沒有做好充分準備來應對大數據的挑戰。

由此可見，雖然“大數據”已經成為重要的時代特征，但企業是否準備好重新思考已有的IT模式，發掘更多商業價值？

搭大數據平臺

“不管是在IT層面還是在業務層面，IBM在大數據方面彰顯的優勢都能夠以‘全面’來充分涵蓋，這包括‘全面的戰略理論’、‘全面的解決方案’以及‘全面的落地實踐’。”IBM軟件集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍表示。在IBM看來，通過整合IBM在軟件、硬件、咨詢服務、研發等方面針對大數據的獨有技術，結合IBM深厚的市場經驗和前瞻的創新理念，能夠為大數據時代的行業客戶帶來最大價值。

今年5月，IBM正式發布了智慧分析洞察“3A5步”動態路線圖，并結合信息管理、業務分析等領先的軟件，在業界率先提出“大數據平臺”架構。“這一平臺突破了傳統數據倉庫和數據管理理念，能夠為企業提供實時分析信息流和網絡信息源的能力，實現更經濟高效的大數據管理，并為業務分析奠定基礎。”IBM軟件集團大中華區信息管理軟件總經理盧偉權介紹，平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理。

IBM在Hadoop系統的代表產品是InfoSphere BigInsights。盧偉權表示，“在Hadoop平臺里，沒有管理工具和一些匯總數據的功能，IBM針對它開發了超過100種功能，將IBM在數據庫領域三四十年的經驗，移植到大數據管理的平臺上。比如，IBM可以幫助客戶將DB2和Hadoop結合，把DB2上部分不常使用的數據遷移到Hadoop，在降低數據倉庫成本的同時提高效能。”

IBM的InfoSphere Streams是目前業界獨有的流數據處理技術；分析型數據倉庫Netezza克服了傳統數據倉庫在面臨大數據挑戰時的瓶頸；近期推出的信息整合與治理產品Guardium 9能夠將如DB2這樣的傳統關系型數據倉庫和基于Hadoop的分布式存儲系統進行統一管理，并提供完整的數據生命周期管控。

正如盧偉權所說，“IBM的獨到之處在于，其將數據庫領域里多年積累的經驗和用戶需求融合到大數據平臺中，通過‘增強’的理念把大數據解決方案有機整合到客戶現有的數據平臺上。”

行業從中受益

無論是移動互聯等新興產業，還是銀行、電信、制造等傳統行業，大數據的挑戰都在不斷增強。那么針對大數據，IBM有哪些產品和策略與之對應，如何在各個行業里實踐？

9月21日，在主題為“大數據·大洞察·大未來”的年度大數據戰略發布會上， IBM展示了如何幫助各行業企業量身打造大數據策略，利用優化的解決方案有效處理大規模、多樣化、高速流動的企業數據，確保數據的真實性。

“目前的制造業已經發展成為供應鏈核心模式，隨著從需求到采購、生產、配送、履行、銷售一系列的環節不斷加深，需求的細微變化就能夠嚴重影響終端零售。”IBM軟件集團制造事業群總經理蕭丁瑞列舉了汽車行業兩個最主要的需求——面對內部的生產優化和面對客戶的回應，因為客戶開始懂得選擇，只有賺了錢才有能力去研發和創新。

寶馬汽車通過跟IBM的合作，利用車載電腦把數據回傳并進行分析，分析不同路況、天氣和開車模式下，對車子各方面的耗損率，不僅可以做到故障預警，還能作為改善下一代產品設計的參考。菲亞特汽車則通過IBM SPSS解決方案來預測客戶行為及改善客戶關系，提高生產力并降低成本。集中式的分析報表及模型系統使營銷計劃的客戶響應率提高了15%～20%，客戶忠誠度提高了7%。

卜曉軍透露，今年第四季度，IBM還將就大數據進行一系列重大發布，使更多的行業用戶從中獲益。

ELS高效整合

大數據在帶來商業契機的同時，也為企業IT帶來新的挑戰。企業用戶需要從IT基礎架構、智能分析軟件等方面全方位進行考量，而確保企業大數據應用成功的重要開端就是打造一個適合大數據整合的基礎架構。

基于此，IBM推出了ELS(Enterprise Linux Server，企業級Linux服務器)在大數據時代的全新策略，“IBM ELS全新策略的推出是希望客戶堅定信心，轉變思維看待大數據、利用大數據，使之成為業務轉型創新的利器。”IBM系統與科技部大中華區主機產品部總經理施東峰表示，IBM ELS希望消除企業領導者的顧慮，幫助企業將有限資源轉移到實現業務創新的地方，真正以高效、穩定、安全和綠色鋪平通往更高價值的成長之路。

根據測試，ELS可以整合4倍于Unix平臺的工作負載，最多能夠整合3000臺x86服務器。多平臺是當前用戶IT基礎架構的普遍現狀，關鍵應用部署在大型主機、Unix平臺上，Web應用等一些非關鍵應用部署在Unix、x86平臺上，將關鍵業務數據和非關鍵業務數據整合是有效利用大數據的基礎。例如，對銀行來說，交易數據來自關鍵應用，而電子商務數據、通話記錄，甚至社交媒體上的數據則來自非關鍵業務，有效地分析利用大數據需要整合不同架構平臺的數據，這意味著工作量和成本的巨大的挑戰。IBM大型主機能夠跨平臺統一管理運行在主機、特定的Power 7和System x服務器上的工作負載，靈活地管理包括z/OS、AIX、Linux on System x及Windows on System x在內的異構平臺，從而大大簡化數據整合過程和減少整合成本。