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大数据技术将在智能制造中起什么作用?

2016-04-12 09:00
Minor昔年
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  3.自主大数据数据服务成为主流

  随着大数据工具和服务的发展,2015年,IT行业将逐渐缓解发展瓶颈的局面,许多商业用户和数据科学家将会借助相关工具和服务访问大量数据。自助服务大数据将成为IT行业的一种趋势,它允许商业用户可以通过自助服务接触大数据。自助服务还可以帮助开发者、数据科学家和数据分析师直接进行数据探索和处理工作。当我们了解大数据的时候,业务的价值和IT的成本是我们主要衡量未来IT的标准,业务价值驱动大数据创新。Hadoop 不再成为我们讨论的大数据主题。我们需要了解更多的是业务创新,数据变现和业务场景的探索。

  下一代的大数据体系——数据湖:

  每个数据项都应有清楚的追踪,可追溯其源系统以及该数据项产生的时间等信息。2010年 JamesDixon以此理念,创造了数据湖(data Lake)这个术语,当时他打算将数据湖泊作为单一数据源来使用,而多数据源将形成“水景园”。尽管还是最初的构想,如今最普遍的应用是将数据湖泊当做许多数据源的结合。现有数据仓库在分析能力的缺失,业务对数据获取能力的提升,高级分析方法的创新是一种必然。

  数据湖泊是近十年出现的术语,用来描述数据世界中,数据分析管道的重要组成部分。作为一个信息系统,数据湖泊是大型的基于对象的存储库,数据以其原始格式存储。通过全面的监控和分析,通过数据的分析模型的建立,学习,模拟,行动,最终实现内容认知的智能。 有并行体系以及无需移动数据即可对数据进行计算操作的明显特点。

  特点 1 -数据湖泊是一个并行体系,能够存储大数据

  数据湖泊的每个数据元素都有独特的标识符,并有一组扩展的元数据标签。

  数据湖泊以数据源提供数据时的原格式(不论原格式是什么)存储原始数据。没有预设的数据模式,每个数据源都可以使用任何模式。由消费者根据自己的目的来理解数据。

  特点 2 -数据湖体系无需移动数据即可对数据进行计算操作

  总结:

  大数据技术自身在快速的发展,从1.0到大数据3.0的数据湖时代,我们要理性的看待大数据,在关注数据量的同时,应该更加重视数据分析的能力和方法。笔者认为,实用分析工具与先进分析理念,真正释放数字化分析的力量,由人类轨迹产生的数据,与机器自动产生的数据得出洞见,从管理决策推导运营方案,最终实现数据价值提升。

  业界有很多大数据的技术公司提供不同的技术,其中也包含了一大堆的开源软件开发出来的。大数据的成长路径一定是个长期成长过程。在不同的阶段,来打造不同的IT能力,我们倡导的是开放式大数据架构。不仅仅为大的数据集服务,同时企业中业务人员有很多小数据集的分析和探索。在很好满足业务的不同需求下,大数据一定是一种混搭技术,利用现有的IT投资来达到整个回报的最大化。特别在中国智能制造2025的变革中,数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者,但数据湖一定是未来企业数据技术(DT)的核心纽带,成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。

  文丨张礼立,盘古智库学术委员,玖道科技首席战略官,上海市海外经济技术促进会理事。

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