Se puede analizar el futuro del análisis de big data.
Después de la computación en la nube y el big data, el Internet de las cosas se ha convertido en un nuevo tema candente. El Internet de las cosas ha cambiado la forma en que vemos el mundo, la forma en que hacemos negocios e incluso la forma en que vivimos. Pero incluso las empresas más conocedoras de la tecnología admiten que obtener valor de los datos generados por Internet de las cosas es difícil y requiere muchas habilidades.
Teradata cree que el futuro del análisis de datos es que "todo se puede analizar", por lo que en esta conferencia también se lanzó Teradata Listener, un software inteligente de autoservicio con función de "escucha" en tiempo real. Para los clientes, puede rastrear los numerosos flujos de datos de sensores e IoT almacenados en todo el mundo y transmitir los datos a múltiples plataformas en el ecosistema de análisis para que podamos analizar las fuentes de datos dondequiera que se produzcan.
Xin Erlun, director ejecutivo de Teradata Tianrui Greater China Region
Al mismo tiempo, Teradata también enfatizó la necesidad de evitar islas de datos en la construcción de sistemas de análisis de datos. Dado que una sola tecnología no puede satisfacer las necesidades de un análisis de datos integral, es necesario simplificar varias dificultades técnicas y crear un sistema unificado de gestión de datos ecológicos. La simplificación es un requisito muy importante y cualquier sistema de análisis de datos debe tener una arquitectura simplificada. Por lo tanto, en esta conferencia, Teradata también actualizó su Arquitectura de Datos Unificada (UDA) e introdujo la integración del almacén de datos de Teradata, Teradata Aster Analytics y los sistemas Hadoop en un solo chasis, lo que permite a los usuarios operar en un espacio de centro de datos más pequeño. Aprovechar todo el análisis. manejo de ecosistemas.
En esta conferencia, ZDNet entrevistó a Xin Erlun, director ejecutivo de Teradata Tianrui Greater China Region. La siguiente es la transcripción de la entrevista:
ZDNet: 2065 El tema de la conferencia 438+05 es romper con lo grande. ¿Qué significa? ¿Representa esto la subversión conceptual de Teradata sobre la cognición de big data?
Xin Erlun: Entiendo que el núcleo del tema de romper con lo grande es "romper los lazos y las restricciones". Tanto las empresas como los individuos deben explorar y buscar "la innovación, la diferenciación, el coraje, un progreso significativo y un desempeño sobresaliente".
En primer lugar, en la era del big data, las empresas deben persistir en la innovación y perseguir la innovación. No importa cómo encuentre un avance en tecnología, puede innovar activamente en procesos comerciales, modelos comerciales, estructuras organizativas y cultura de análisis corporativo. Por ejemplo, Think Big, que acabamos de adquirir el año pasado, nos ha ayudado a mejorar nuestras capacidades de consultoría, consultoría e implementación para Hadoop, así como nuestra capacidad para interactuar con otras plataformas de análisis. En esta conferencia, acabamos de anunciar que Think Big se ha convertido en la primera empresa de la industria en brindar servicios de gestión integral para el lago de datos de Hadoop (grupo de recursos de datos). Esto ayudará a las empresas a construir fácilmente un ecosistema de análisis de datos y garantizar la calidad de los datos. confiabilidad, rendimiento en tiempo real y tareas operativas diarias.
Permítanme enfatizar: ¿nuestra empresa Think Big es compatible con Apache Major? ¿Hadoop? , Incluyendo Cloudera, Hortonworks, MapR, Spark, Kafka, NoSQL y otras tecnologías de código abierto, muy completas. Más importante aún, anuncio aquí por primera vez que nuestro negocio Think Big se ha introducido claramente en la Gran China y actualmente está completando la dotación de personal.
En segundo lugar, creo que una cultura pragmática y emprendedora en el análisis de datos es muy importante. Entre ellos, el "coraje" mencionado en este tema es una garantía importante para que las empresas logren el éxito en proyectos de big data. Muchas empresas dudan y dudan en invertir en proyectos de big data, lo que en realidad requiere más coraje para apoyarlos. Teradata y los comentarios de los clientes indican que ahora es el momento de tomar medidas agresivas. También entendemos que los cambios culturales pueden durar más que los cambios en la tecnología y los procesos analíticos, pero siempre hemos enfatizado que los big data comienzan desde una edad temprana y creo que se puede ver rápidamente el valor de los big data y el análisis de big data. fuerza impulsora del cambio empresarial.
ZDNet: en la conferencia global anual de usuarios, Teradata lanzará nuevos productos que atraerán la atención de la industria.
Entre los productos lanzados este año, ¿cuáles crees que son los más destacados?
Xin Erlun: Este año, hemos realizado importantes actualizaciones y lanzamientos en tecnología de big data, soporte técnico de código abierto y servicios de consultoría. Me gustaría enfatizar aquí que lo más destacado de esta conferencia debería ser la capacidad de analizar datos de sensores del Internet de las cosas e incluso realizar el análisis de todas las cosas. La tecnología Teradata Listener puede ayudar a los clientes a analizar innumerables fuentes de datos en Internet de las cosas y simplificar el análisis de datos mediante la integración de tecnologías de código abierto. La tecnología Teradata QueryGrid puede realizar de manera rápida y efectiva análisis de temas o consultar diversos big data en una arquitectura de datos unificada para obtener la información requerida por el negocio.
Al mismo tiempo, la nueva versión de Teradata Aster puede interactuar directamente con el grupo de recursos de datos de Hadoop o la plataforma de almacenamiento de datos para ayudar a los clientes a realizar exploración de datos en tiempo real, como analizar las rutas de los clientes y los patrones de consumo en marketing eficiente, etc.
ZDNet: Gartner publicó recientemente las diez principales tendencias tecnológicas que pueden afectar a las empresas entre 2016 y 2008, entre las que se seleccionaron tecnologías como todo lo relacionado con la tecnología de la información y el Internet de las cosas. A medida que estas tendencias emergen en los desarrollos actuales, ¿cómo ve las tendencias de desarrollo de la tecnología? Si el tiempo es más largo, según su observación, ¿qué tecnologías pueden convertirse en tendencias tecnológicas más importantes que afecten a las empresas en los próximos cinco o incluso diez años?
Xin Erlun: Hemos visto estas diez tendencias tecnológicas principales, que son tendencias estratégicas, incluida la arquitectura y la plataforma de todo lo relacionado con la información y el Internet de las cosas. De hecho, creo que esto no es sólo una tendencia, sino una nueva realidad de TI.
En cuanto a la informatización de todas las cosas, se puede entender que estamos en una red digital, y este entorno generará y utilizará infinidad de información que genera. En este océano de datos e información, tanto las empresas como los individuos deben aprender a juzgar e identificar qué información puede aportar valor estratégico, dominar cómo acceder a estas diferentes fuentes de datos y descubrir el valor comercial que contienen a través de diversos métodos y algoritmos de análisis. .
De hecho, estas predicciones también son un reflejo de la realidad informática real. Lo más importante para lograr la interconexión o informatización de todas las cosas es la tecnología de sensores. Vivimos en una época en la que la tecnología de sensores combinada con capacidades de procesamiento masivamente paralelo nos permite medir y analizar prácticamente cualquier fenómeno. Los instrumentos avanzados nos permiten rastrear cambios en todo, desde los patrones climáticos hasta los hábitos de conducción de automóviles e incluso la temperatura del refrigerador de un restaurante de comida rápida y los signos vitales de los pacientes en el hospital (o en casa). Estos datos se recopilan en una base de datos y se analizan en detalle utilizando una amplia gama de herramientas estadísticas, analíticas y de visualización.
Es precisamente gracias a estos sensores que han surgido nuevas fuentes de datos en nuestras vidas y trabajos. Por ejemplo, con los lectores RFID, podemos rastrear y controlar el inventario minorista, tomar muestras y rastrear pruebas médicas y prevenir el fraude. A través de rastreadores de ubicación GPS, es posible la gestión de flotas, el transporte y la gestión de carga; a través de sensores de recopilación de datos, podemos recopilar datos en tiempo real para su análisis en sistemas de fabricación, protección ambiental y transporte.
Por ejemplo, Siemens ha mejorado los procesos de fabricación y la calidad del producto mediante la implementación de la tecnología Teradata. Por primera vez, Siemens ha permitido la integración de datos de sensores, procesos de fabricación, datos generados por máquinas y varios sistemas fuente. El Dr. Michael May, Director de Análisis y Monitoreo de Negocios en el Área de Tecnología de Siemens, dijo: “Ahora podemos obtener el valor de nuestros datos de manera más rápida y eficiente. Al transformar big data en datos inteligentes, podremos optimizar el producto. calidad y brindar a los clientes mejores servicios ”
Quiero decir dos cosas sobre Internet de las cosas: según el Informe anual de desarrollo de Internet de las cosas de China 2014-2015, la tecnología de Internet de las cosas y la nube. informática, big data e Internet móvil se ha profundizado aún más la innovación colaborativa de las tecnologías de la información emergentes y se ha fortalecido continuamente la "integración bidireccional" con industrias tradicionales como la agricultura, la manufactura y las industrias de servicios. El Internet de las cosas está acelerando su penetración en muchos ámbitos de la economía, la sociedad y la vida, dando lugar constantemente a nuevos cambios, nuevas aplicaciones y nuevos formatos de negocio. Se trata de logros de desarrollo muy gratificantes. Con el rápido desarrollo del Internet de las cosas y el futuro "Internet de todo", cualquier persona, cualquier cosa y cualquier cosa podrá conectarse, lo que provocará cambios en los modelos de comunicación, modelos de negocio e incluso modelos de desarrollo.
Pero debemos enfatizar que para que el Internet de las cosas funcione, las empresas deben integrar y analizar datos de sensores y aplicar los resultados del análisis al proceso de producción, y el Internet de las cosas impulsado por big data es valioso. de las Cosas.
Dado que los datos del Internet de las Cosas son datos no estructurados, el análisis de los datos JSON es muy complejo. En mayo de este año, anunciamos que, por primera vez, implementaríamos el almacenamiento nativo de tres formatos de datos JSON en la misma base de datos, lo que brindará a los clientes un mayor rendimiento de las consultas. Al actualizar la base de datos de Teradata, los usuarios empresariales pueden aprovechar plenamente el valor empresarial de los datos JSON generados por aplicaciones web, sensores y máquinas de IoT. La base de datos Teradata tiene potentes funciones para analizar datos JSON, datos operativos y datos comerciales históricos. Este rendimiento de consulta superior la convierte en un centro de análisis para Internet de las cosas. Además, Teradata Listener presentado en esta conferencia es un software inteligente de autoservicio con función de "escucha" en tiempo real que puede ayudar a los clientes a rastrear múltiples sensores y flujos de datos de IOT almacenados en todo el mundo y transmitir los datos a múltiples dispositivos en el ecosistema de análisis. . una plataforma. Estos son enormes avances tecnológicos.
En cuanto a la predicción de tendencias a largo plazo en el futuro, desde una perspectiva más macro, primero debemos ordenar el desarrollo de toda la industria de TI, y solo entonces podremos ver la tendencia de desarrollo futuro. En el pasado, a partir de las décadas de 1970 y 1980, el enfoque en toda la industria de TI, ya fuera la atención prestada por la industria, la atención de los proveedores de TI o la atención de las empresas que establecían sus propios departamentos de TI, se centraba más en " "Pequeño yo y gran T" de atención. ¿Qué es "pequeño yo y gran T"? El más pequeño se centra en el valor que puede representar la información, mientras que el más grande se centra en la aplicación, la investigación y el desarrollo de la tecnología. Esto es "pequeño yo y gran T". Más gente piensa que es solo un tema técnico, pero debemos prestar atención a que no se trata solo de tecnología, sino también de dos temas, a saber, información y tecnología.
Con el desarrollo de la tecnología, el valor de la información que la tecnología actual puede transportar está aumentando rápidamente. En el futuro, habrá más oportunidades para centrarse en temas de información y ampliar las perspectivas a 10, 20 y 30 años. Especialmente en los próximos 30 años, esta era será una era de I grande y T pequeña, y la mayor parte de la atención se centrará en el tema de la información. ,
ZDNet: A partir de la experiencia de Teradata y de la atención a los clientes, si aconsejara a una empresa que establezca su propia estrategia de big data, ¿qué estrategia debería preparar?
Xin Erlun: En primer lugar, sugiero que los clientes se hagan algunas preguntas, a saber, ¿por qué deberían establecer su propia estrategia de big data? ¿Qué direcciones comerciales requieren estrategias basadas en datos? . Las estrategias de big data deben estar dirigidas a escenarios comerciales específicos y deben tener objetivos claros para los escenarios comerciales. La construcción de la capacidad de controlar big data debe estar dirigida y tener un sentido de misión.
Por ejemplo, una empresa quiere aumentar su contribución al valor para el cliente y espera establecer una estrategia de big data para poder obtener conocimientos a partir de la información sobre varios canales de interacción con los clientes, como un sistema unificado de 360 grados. Vista del cliente: Proporcionar los servicios o productos que este cliente necesita en el momento correcto, en el lugar correcto y de la manera correcta. Por poner otro ejemplo, las instituciones financieras pueden descubrir y juzgar los riesgos y peligros que enfrentan sus propias empresas estableciendo estrategias de big data para el control de riesgos, como el análisis del círculo de garantía. Por ejemplo, los operadores de telecomunicaciones pueden descubrir usuarios que están a punto de abandonar la red estableciendo estrategias de big data optimizadas para la calidad del servicio al cliente, mejorando así el soporte empresarial y reteniendo a los usuarios.
Sin embargo, quiero enfatizar aquí que una estrategia basada en datos no es lo mismo que una estrategia de recopilación de datos. En la actualidad, las empresas deberían hacer todo lo posible para evitar "ahorrar pero no utilizar". Desarrollar capacidades de big data nunca se trata de recopilar y almacenar datos.
¿De acuerdo con nuestra estrategia de ayudar a muchos clientes de todo el mundo a crear big data eficiente? , Me gustaría compartir algunas claves para el éxito:
Primero, sea integral. Las empresas necesitan identificar los diferentes elementos que constituyen un sistema eficiente desde una perspectiva macro, vincular diferentes conjuntos de datos (como flujos de datos dentro y fuera de la empresa o información de diferentes departamentos funcionales de la empresa) y encontrar información significativa a través del análisis de correlación. .
En segundo lugar, tomar el negocio como núcleo. La planificación estratégica de Big Data debe estar orientada a los negocios. La estrategia de Big Data no es un proyecto científico y debe centrarse en satisfacer las necesidades comerciales reales.
En tercer lugar, la flexibilidad. Se debe considerar el uso futuro, y las estrategias de big data y las metodologías de análisis de big data deben evitar limitaciones comunes, como la dependencia excesiva de una sola tecnología o modelo de plataforma única o procesos demasiado estandarizados porque el cambio impulsado por los datos no se implementará en un solo paso ni se extenderá; inmediatamente en todo el negocio, por lo tanto, es necesario reconocer que el valor se crea de forma incremental y tener en cuenta todo el proceso evolutivo al formular estrategias.
En cuarto lugar, es organizado y escalable. Asegúrese de que su estrategia de big data esté completamente implementada y no conduzca a otro gran grupo de silos de datos.
En quinto lugar, el análisis de datos y la toma de decisiones científicas. Desarrolle una mentalidad basada en el análisis y cultive una cultura verdaderamente basada en datos.
Lo anterior es lo que el editor compartió con usted sobre el futuro del análisis de big data. Todo se puede analizar. Para obtener más información, puede seguir a Global Ivy y compartir más información útil.