大數(shù)據(jù)分析的未來圖景：萬物皆可分析

在云計算、大數(shù)據(jù)之后物聯(lián)網(wǎng)成為新晉熱點話題，物聯(lián)網(wǎng)改變了我們看待世界的方法，改變了我們做業(yè)務(wù)的方法，甚至改變我們的生活方式。但是即使是最精通技術(shù)的企業(yè)也承認(rèn)，從物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)中獲取價值非常困難，需要大量技巧。

Teradata認(rèn)為的數(shù)據(jù)分析未來圖景是“萬物皆可分析”，所以在本次大會上也發(fā)布了Teradata Listener，其是一款具有實時“聽取”功能的自助式智能軟件，對客戶而言可跟蹤他們世界各地存放的多條傳感器和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流，并將該數(shù)據(jù)傳送到分析生態(tài)系統(tǒng)中的多個平臺，使得我們能夠在數(shù)據(jù)源的發(fā)生地就可以進行分析。

同時Teradata也強調(diào)，在建設(shè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中，要避免數(shù)據(jù)孤島。由于單一技術(shù)無法解決全面數(shù)據(jù)分析的需求，必須簡化各種技術(shù)難度，創(chuàng)建統(tǒng)一生態(tài)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。簡化是非常重要的需求，任何數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)都要使得架構(gòu)簡化。所以，在本次大會上，Teradata還更新了其統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)（UDA），推出了在單一機箱內(nèi)整合Teradata數(shù)據(jù)倉庫、Teradata Aster Analytics和Hadoop系統(tǒng)，使用戶能夠在更小的數(shù)據(jù)中心空間內(nèi)發(fā)揮整個分析生態(tài)系統(tǒng)管理的優(yōu)勢。

在本次大會上，ZDNet采訪了Teradata天睿公司大中華區(qū)首席執(zhí)行官辛兒倫，以下為訪談實錄：

ZDNet：2015年的大會以Breaking Big為主題，請問其寓意是什么？這是否代表Teradata對于大數(shù)據(jù)認(rèn)知在概念上的顛覆？

辛兒倫：Breaking Big這個主題，我理解最核心的應(yīng)該是“打破束縛和限制”，不管是企業(yè)還是個人應(yīng)該探索和追求“創(chuàng)新、差異化、勇氣、重大進展和卓越表現(xiàn)?！?/span>

第一，在大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)必須堅持創(chuàng)新和追求創(chuàng)新，不管技術(shù)上尋找突破，還是從業(yè)務(wù)流程、商業(yè)模式、組織架構(gòu)、企業(yè)的分析文化上，都可進行積極的創(chuàng)新。例如，去年我們剛剛收購的Think Big公司，幫助我們增強對Hadoop的咨詢、顧問和實施能力， 以及與其它分析平臺的交互能力。在本次大會上，我們剛宣布Think Big成為業(yè)內(nèi)首個能夠為Hadoop數(shù)據(jù)湖（數(shù)據(jù)資源池）提供全面的管理服務(wù)，這將幫助企業(yè)非常便利地創(chuàng)建數(shù)據(jù)分析的生態(tài)系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、可靠性、實時性以及日常的運營任務(wù)。

我強調(diào)一下，我們的Think Big公司支持主要的Apache? Hadoop?，包括Cloudera、Hortonworks、MapR、Spark、Kafka、NoSQL以及其他開源技術(shù)，非常全面。而且更重要的是，我這里也是首次宣布，我們的Think Big業(yè)務(wù)已經(jīng)確定引入到大中華區(qū)，目前已經(jīng)在完成人員的配備。

第二，我覺得企業(yè)中在數(shù)據(jù)分析上的務(wù)實和積極進取的文化非常重要。其中，這個主題中提到“勇氣”是企業(yè)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)項目成功的重要保證。很多的企業(yè)，曾經(jīng)面對大數(shù)據(jù)項目的投資猶豫、徘徊，其實這就需要更大的勇氣支持。Teradata以及廣大客戶的反饋已經(jīng)看到，我們是時候積極行動了。我們也理解，文化上的轉(zhuǎn)變可能比技術(shù)和分析流程上的轉(zhuǎn)變歷時更久，但是我們一直強調(diào)，大數(shù)據(jù)從小做起，相信你也能很快看到大數(shù)據(jù)的價值，看到大數(shù)據(jù)分析在商業(yè)變革中帶來的不可替代的驅(qū)動力。

ZDNet：每年的全球用戶大會，Teradata都會發(fā)布業(yè)界注目的新產(chǎn)品。今年發(fā)布的產(chǎn)品中，您認(rèn)為哪些是最具亮點的？

辛兒倫：今年，我們在大數(shù)據(jù)技術(shù)、開源技術(shù)的支持以及咨詢服務(wù)上都有重要的更新和發(fā)布。這里，我特別強調(diào)一下，本次大會上最亮點的應(yīng)該是針對物聯(lián)網(wǎng)的傳感器數(shù)據(jù)的分析能力，甚至實現(xiàn)了萬物皆可分析（Analytics of Everything）。Teradata Listener技術(shù)能夠通過整合開源技術(shù)，幫助客戶分析物聯(lián)網(wǎng)中不計其數(shù)的數(shù)據(jù)源，簡化數(shù)據(jù)分析的難度。Teradata QueryGrid技術(shù)能在統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)上快速有效地進行主題分析或查詢多元化的大數(shù)據(jù)，以取得業(yè)務(wù)需要的信息。

同時，Teradata Aster新的版本能直接交互Hadoop數(shù)據(jù)資源池或數(shù)據(jù)倉庫平臺，幫助客戶進行實時的數(shù)據(jù)探索，例如高效營銷中進行客戶路徑和消費模式分析，等等.

ZDNet：最近，Gartner發(fā)布了2016 年可能影響企業(yè)的十大技術(shù)趨勢，其中萬物信息化以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)入選。在目前發(fā)展出現(xiàn)這些趨勢之時，您怎們看技術(shù)的發(fā)展趨勢？如果時間放長遠(yuǎn)一點，據(jù)您觀察未來５年甚至10年，那些技術(shù)可能會成為影響企業(yè)比較顯著的技術(shù)趨勢？

辛兒倫：我們看到這些十大技術(shù)趨勢，這些都是戰(zhàn)略性大趨勢，其中包括Information of Everything（萬物信息化）以及物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)和平臺。其實，我認(rèn)為這不僅是趨勢，而是新的IT現(xiàn)實。

關(guān)于萬物信息化，可以理解為我們身處在一個數(shù)字網(wǎng)格之中，這個環(huán)境會產(chǎn)生、使用其產(chǎn)生的無計其數(shù)的信息。在這些數(shù)據(jù)和信息的海洋中，不管是企業(yè)還是個人，必須學(xué)會判斷和識別哪些信息能夠帶來戰(zhàn)略性的價值，掌握如何訪問這些不同的數(shù)據(jù)源，并通過各種分析方法和算法找出其中的業(yè)務(wù)價值。

其實，這些預(yù)測也是真實IT現(xiàn)實的寫照。實現(xiàn)萬物皆聯(lián)網(wǎng)或者信息化，最主要之一靠傳感器技術(shù)。在我們目前生活的時代，傳感器技術(shù)結(jié)合大規(guī)模并行處理能力，使我們能夠測量并整體分析幾乎所有現(xiàn)象。先進的儀器使我們能夠跟蹤萬物的變化，例如天氣變化模式、汽車駕駛習(xí)慣、乃至快餐店冰箱的溫度、醫(yī)院里（或家里）病人的生命體征。將這些數(shù)據(jù)采集至數(shù)據(jù)庫，并運用廣泛的統(tǒng)計、分析及可視化工具對這些數(shù)據(jù)進行細(xì)致的分析。

正是由于這些傳感器，我們的生活、工作中產(chǎn)生了新的數(shù)據(jù)源。例如，通過射頻識別讀取器，我們能夠進行零售庫存跟蹤與控制、醫(yī)療測試采樣跟蹤、預(yù)防欺詐行為等；通過GPS定位跟蹤器，能夠進行車隊管理和交通運輸和貨運管理；通過數(shù)據(jù)采集傳感器，我們就能在制造業(yè)、環(huán)境保護、交通運輸系統(tǒng)中采集到實時的數(shù)據(jù)用于分析。

例如，西門子公司就通過部署Teradata技術(shù)提升其制造流程及產(chǎn)品質(zhì)量。西門子首次實現(xiàn)了整合來自傳感器、制造流程、機器生成數(shù)據(jù)，以及各種源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。西門子技術(shù)領(lǐng)域商業(yè)分析及監(jiān)測總監(jiān)Michael May博士對此說：“現(xiàn)在，我們可以更快、更有效地獲得數(shù)據(jù)中的價值。把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為智能數(shù)據(jù)，我們將能夠優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量，為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)?！?/span>

關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)我提兩點：《2014－2015年中國物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展年度報告》中指出，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云計算、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興一代信息技術(shù)的協(xié)同創(chuàng)新進一步深化，與農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，與新能源、新材料、先進制造業(yè)等新興產(chǎn)業(yè)的“雙向融合”不斷加強。物聯(lián)網(wǎng)加快向經(jīng)濟、社會、生活眾多領(lǐng)域滲透，不斷催生新變革、新應(yīng)用和新業(yè)態(tài)。這些都是非?？上驳陌l(fā)展成績?，F(xiàn)在快速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)，以及未來的“萬物皆聯(lián)網(wǎng)”，任何人、事、物之間將能實現(xiàn)連接，這將帶來溝通模式的變化、業(yè)務(wù)模式的變化，甚至發(fā)展模式的變化。

但是，我們更要強調(diào)，要想讓物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮出價值，企業(yè)必須對傳感器數(shù)據(jù)進行整合和分析，并把分析結(jié)果利用到生產(chǎn)流程中來，而由大數(shù)據(jù)驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)才是有價值的物聯(lián)。

由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這種JSON數(shù)據(jù)的分析都非常復(fù)雜。在今年5月，我們就宣布首次在同一數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)三大JSON數(shù)據(jù)格式的原生存儲，這將為客戶提供更強的查詢性能。通過對Teradata數(shù)據(jù)庫升級，能夠幫助業(yè)務(wù)用戶充分利用網(wǎng)頁應(yīng)用、傳感器和物聯(lián)網(wǎng)機器生成JSON數(shù)據(jù)的商業(yè)價值。而Teradata數(shù)據(jù)庫具備分析JSON數(shù)據(jù)、操作數(shù)據(jù)和歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的強大功能，而這一頂級查詢性能使其成為物聯(lián)網(wǎng)分析樞紐。此外，本次大會上發(fā)布的Teradata Listener是一款自助式智能軟件，具有實時“聽取”功能，可協(xié)助客戶跟蹤他們世界各地存放的多條傳感器和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流，并將該數(shù)據(jù)傳送到分析生態(tài)系統(tǒng)中的多個平臺，這些都是巨大的技術(shù)突破。

針對未來更長時間的趨勢預(yù)測，如果從更加宏觀的角度看，我們先梳理一下整個IT 行業(yè)的發(fā)展，然后就能看到未來的發(fā)展趨勢。過去從70或者80年代開始，對整個IT產(chǎn)業(yè)的關(guān)注，不管是產(chǎn)業(yè)給予的專注，還是IT供應(yīng)商的專注，或是企業(yè)對于成立自己的IT部門的專注，更多的是一種小I大T的專注，什么叫小I大T？小的專注于Information能夠體現(xiàn)的價值，而大量專注于運用用和研發(fā)Technology方面的議題。這就是小I大T，更多地認(rèn)為IT就只是Technology這個課題，但是我們要注意IT不僅僅是Technology，IT是兩個課題，是Information和Technology。

隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在的技術(shù)能夠承載的Information的價值度是迅速提升的，，未來更多的機會會更多在Information這個主題，延伸出來未來10年、20年、30年的前景。特別是未來這30年，這個時代將會是大I小T的時代，更多的主軸是在Information主題。，

ZDNet：從Teradata以及服務(wù)客戶的經(jīng)驗看，如果讓您建議一個企業(yè)要建立起自己的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，應(yīng)該要去準(zhǔn)備什么戰(zhàn)略？

辛兒倫：首先建議客戶要先問自身幾個問題，那就是為什么要建立自己的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略？是什么業(yè)務(wù)發(fā)展方向需要數(shù)據(jù)驅(qū)動型戰(zhàn)略？。大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略要針對具體的業(yè)務(wù)場景，有了明確的業(yè)務(wù)場景目標(biāo)，建設(shè)駕馭大數(shù)據(jù)的能力才有針對性性和使命感。

例如某企業(yè)要提升他的客戶價值貢獻度，希望建立起大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，能夠通過與客戶的多種互動渠道的信息中獲得洞察例如通過360度的統(tǒng)一客戶視圖等，在正確的時間、正確的地點、適當(dāng)?shù)姆绞?，提供這位客戶需要的服務(wù)或產(chǎn)品。又如金融機構(gòu)通過建立起針對風(fēng)險控制的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，能夠發(fā)現(xiàn)和判斷自己企業(yè)面對的風(fēng)險以及危害程度，如擔(dān)保圈分析等。如電信運營商可以通過建立針對客戶服務(wù)品質(zhì)優(yōu)化的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，發(fā)現(xiàn)即將離網(wǎng)的用戶等，提高自己的業(yè)務(wù)支持并挽留用戶。

但是，在這里我要強調(diào)一點，數(shù)據(jù)驅(qū)動型戰(zhàn)略不等同于數(shù)據(jù)收集戰(zhàn)略，目前企業(yè)應(yīng)盡量避免“存而不用”，建立大數(shù)據(jù)能力絕不是收集數(shù)據(jù)、存數(shù)據(jù)。

根據(jù)我們協(xié)助全球許多客戶建設(shè)高效的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略呢？，我想分享幾個成功的關(guān)鍵：

第一，全面。企業(yè)需要采取宏觀視角來識別構(gòu)成高效體系的諸多不同要素，將不同的數(shù)據(jù)集（比如內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)流，或來自企業(yè)不同職能部門的信息）鏈接起來，通過關(guān)聯(lián)分析，找出富有意義的信息。

第二，以業(yè)務(wù)為核心。針對大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略規(guī)劃應(yīng)當(dāng)以業(yè)務(wù)為導(dǎo)向，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略并非科學(xué)項目，而是必須以滿足實際的業(yè)務(wù)需求為核心。

第三，靈活。必須考慮到未來的使用情形，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略和大數(shù)據(jù)分析方法論應(yīng)避免常見的限制，比如過多地依賴于單一技術(shù)或單一平臺模式或過于制式的流程等；由于數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉(zhuǎn)型不會一步到位或立刻傳遍整個企業(yè)，因此在制定戰(zhàn)略時，必須認(rèn)識到價值是逐步創(chuàng)造出來的，并將整個演變過程考慮在內(nèi)。

第四，有條理且可擴展。要確保大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略能夠得到全面貫徹，而不是導(dǎo)致另一大群數(shù)據(jù)孤島的產(chǎn)生。

第五，數(shù)據(jù)分析、科學(xué)決策。形成以分析為導(dǎo)向的思維方式，并培養(yǎng)真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化。