背景及现状
IDC报告认为,2017年将成为企业数字化转型经济的元年,企业数字化转型经济时代来临。数据能力已经成为企业的核心能力。越来越多的CIO在努力消灭“数据孤岛”,让企业拥有高质量、一致性好、易于获取与应用的全量数据。而企业在数字化经济转型的过程中面对着诸多问题和挑战。首先,企业存在多个业务系统,数据来源多种多样,异构数据整合是企业面临的首要问题;其次,企业数据的质量问题导致企业缺乏可靠的决策依据,难以进行深度分析;最后,企业遗留系统数据负担沉重,系统建设陷入“越建越乱”的恶性循环,维护成本、改造治理成本不断攀升;企业迫切需要更加完善的技术进行数据的深度挖掘和分析,以辅助决策,发挥数据价值,通过可视化、分析处理、人工智能等技术提升企业竞争力。
价值和优势
数据湖能够帮助企业实现从传统IT到智能IT的突破,推动企业数字化转型,在技术层,将原先的大型包装软件,关系数据库,PC浏览器,商业量化分析等模式转变为开源软件,大数据,移动化,物联网,人工智能的先进模式;在IT运营层,转变为以敏捷IT、DevOPS持续研发持续交付的快速模式,通过IT模式来快速满足业务发展的变化需求;在业务层,帮忙企业从传统的大规模批量生产模式逐步转变为以客户需求为核心,按需定制的C2M模式。
用大数据整合全价值链数据资源
拥有PB级数据处理能力
采用Scale-Out架构
提供资源线性伸缩、横向扩展能力
应用实践
联想集团
基于联想数据湖,联想构建集团数字化运营转型。实现百万级产品全球个性化定制,精准满足用户需求;智能供应链预测,实现供应链管理模式变革;产品决策实时化,显著提升产品交付质量;精细化上下游协同,实现商机管理模式创新。
某汽车企业
通过充分整合公司内外部数据,提炼数据价值,降低IT成本,逐步提升业务运营与创新能力,构建产业上下游的大数据生态体系
能源企业
该企业信息化建设进入集成与深化应用阶段,通过建立大数据平台对操作数据、质量数据、腐蚀数据、成本数据、物料平衡数据和能源数据等的清晰转化,应用相关机器学习算法,进行工艺参数相关性分析、报警因果链路分析、指标异常监测、指标参数优化和关键点位预警, 进而实现装置运行的全流程智能化。