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行走在大数据时代下的“智者”少帅

灵玖lingjoin
 灵玖lingjoin
发布于 2015/01/20 14:11
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    “每一秒钟,新发送的电子邮件就多达 290 万封。每一分钟,YouTube 用户就会上传长达 100 小时的新视频。全球 92% 的数据都是近两年新创建的,而且正以每天 250 万 TB 的速度持续飙升。我们身处的大千世界,信息正瞬息万变。在日新月异的世界发现、适应、掌控机会,就必须展开空前规模的数据分析。”在Teradata天睿公司大中华区大数据事业部总经理孔宇华看来,“数据已经无处不在,通过数据分析,在适当的时机做出正确的决策,决胜在每时每刻。”


    30多年来,Teradata能保持快速成长的重要驱动力来自于市场外部的需求以及企业内部的创新。


    记者:Teradata是全球最大且专注于数据库软件、企业级数据仓库、数据仓库专用平台和分析方案的供应商,已经走过30多年的风雨历程,30多年正是企业从无到有、发展壮大的过程,对此,您怎么看待Teradata的成长?


    孔宇华:Teradata 自1979年成立,一直致力于数据储存、管理、分析等方面的业务发展。


    在Teradata成立之时,同时期的软件公司还有很多,比如甲骨文、IBM等。与这些公司相比,Teradata的独特之处在于一直专注于数据仓库,或者说是专注于决策支持和数据分析。Teradata的数据库就是针对复杂分析而设计的,并通过自我创新及积极并购,不断丰富在这个领域的领导地位。目前,已经帮助全球2500多家客户部署了各种数据分析解决方案,并且得到客户及分析师的广泛认可。从数据仓库业务拓展到大数据分析解决方案及整合营销应用系统领域。


    30多年来,Teradata能保持快速成长的重要驱动力来自于市场外部的需求以及企业内部的创新。


    外部的需求从上个世纪就开始萌芽,从最早沃尔玛的数据仓库,从相对简单的报表,发展到“啤酒与尿布”的数据挖掘;到进入21世纪以来互联网、物联网的快速发展,产生了更加庞大、即时、复杂的数据分析需求。随着愈发激烈的商业竞争环境,公司决策层需要通过更加深入的客户行为分析来获取竞争优势。


    大数据时代的挑战促使新型技术的不断衍生。这些外部需求的不断增长,甚至是爆炸式的增长,成为Teradata这30多年快速成长的外部驱动力。


    内部的创新是企业持续发展的核心驱动力:早在1995年Teradata实现了CPU和服务器的虚拟化,不仅能更好地处理数据,还能在Teradata不同的产品之间进行充分资源分配,保护客户信息隐私。2002年,Teradata实现了主动式动态数据仓库,能够管理交易进程的数量,实现对历史数据的分析。比如,网上的交易历史数据,不论这些数据是在银行自动取款机,还是超市的POS机上,我们都可以把它放到实时数据仓库当中,进行实时的数据交易分析。2010 年,Teradata 发布了动态企业级数据仓库,它采用了混合多温度处理技术,配备了固态硬盘,能够提升性能,增强功能,让实时业务智能成为现实。2013年,推出了智能内存——全球首个“智能”内存技术,可以大幅提升大数据解决方案的分析和查询性能。Teradata不仅通过自主研发及创新来提升产品的竞争力,还积极依据大数据发展的趋势进行并购,进行整合式创新。2010年底收购Aprimo,2011年收购Aster Data,推出统一数据架构(UDA, Unified Data Architecture),使得Teradata在非结构化、多结构化数据处理及分析的能力更加丰富。近期收购的一系列大数据公司

(Revelytix、Hadapt、Think Big Analytics等)使其在大数据的元数据管理、集成分析环境、解决方案及咨询能力更加完美。


    热情(Passion)意味着“积极”,意味着能比别人更早地布局,更快地执行。


    记者:过去几十年来,“数据仓库和高级分析”是Teradata的主业,也是Teradata的热情所在。那么,如何解读热情在实际工作开展中的效力?


    孔宇华:热情(Passion)意味着“积极”,意味着能比别人更早地布局,更快地执行。也意味着,我们不仅满足于给客户“仅仅足够”的产品及服务,我们还能不断创新,把下一代的技术带给客户,超出客户的期望值,让客户能够应用Teradata的产品及服务持续保持其竞争优势。


    热情应用在产品方面,表现为Teradata能不断推陈出新,让客户用到最先进、最领先的产品。比如,在中国市场推出Teradata Aster大数据探索平台时,同步推出了由中国产品研发团队开发的中文文本分析能力的产品,满足了中国市场的需求。


    热情应用在服务方面,Teradata想客户所想,急客户所急。能够前瞻性地、全局性地帮助客户做好规划;能够根据每个客户自身的特点,进行系统架构设计、模型设计、应用开发;能够把客户满意度放在第一位,提供所需要的数据分析平台产品,及战略架构咨询服务、专业顾问服务、客户支持服务等定制化的高端大数据解决方案。


    记者:Teradata近期连续收购三家大数据公司,是“数据仓库作为‘大数据’拼图中的重要一环”的充分印证吗?如果是,请您具体阐述一下Teradata对物联网时代下大数据的认识?在Teradata的世界里,大数据到底能帮到客户什么?在具体业务拓展上又有哪些举措?


    孔宇华:根据全球最佳实践,Teradata建议企业应该培养三种能力,简称为IDA。首先是数据整合(Integration)、第二是探索(Discovery)、第三是行动(Action)。”


    Teradata的研发、市场、并购策略都与这三个方向相关。最近的并购行为都是与“大数据分析”业务相关:很多大数据实践初期的客户会面临数据复杂性的挑战,缺乏很好的手段和工具对非结构化及多结构化数据进行元数据管理。而Revelytix是一家聚焦企业信息管理软件的公司,在Hadoop出现之后,Revelytix将之前积累的一些技术移植到该平台之上,并发布了新的产品——Loom。Loom负责管理Hadoop里的多元化数据,让数据科学家可以更简单地利用Hadoop集群强大的处理能力。Loom拥有自动发现数据集、在数据集上生成元数据等众多特性,并拥有集成R语言的RESTful API,从而提高Teradata在大数据管理方面的能力。


    大数据如何能够更好地应用到Hadoop上也是当前的技术挑战之一。Hadapt是一家聚焦SQL-on-Hadoop的公司,提供集众多功能于一身的数据分析环境,其技术会让Teradata在大数据处理和分析上如虎添翼。


    大数据分析需要人才及方法论的支撑。Teradata已经具备了数据分析的专业人才,在新兴技术如Hadoop、NoSQL、Storm等方面,为了能更快地积累相关最佳实践及知识产权,收购Think Big Analytics变成最有效的途径。Teradata做出收购Think Big Analytics的决策考虑到一系列原因,其中包括后者在大数据及数据科学应用程序方面具备的知识产权积累、能够提供帮助员工快速适应Hadoop运作机制的培训项目、Storm、NoSQL以及其它相关技术。


    物联网时代下,对于大数据提出了更高的要求。既是技术层面的挑战,也是业务层面的挑战。不仅要考虑如何应对存储、管理这些爆炸式的数据,更要考虑如何能够从这些相对价值密度较低的数据中挖掘出核心价值。这一过程需要管理人员、业务人员、技术人员共同探讨数据分析及挖掘的价值。Teradata曾经帮助一家欧洲汽车厂商做车联网数据分析:一方面,从汽车厂商的角度,从汽车发动机的参数中分析出的故障趋势、做到故障预警及提出改进优化建议;另一方面从保险公司的角度,对车险投保人评估驾驶习惯,进行风险等级评分,因人而异调整保费,给投保人驾驶风险提醒,改善驾驶习惯。


    在具体业务拓展上,Teradata是基于行业进行切入和开拓的。如Teradata在中国的金融行业、电信行业、航空业的数据分析领域是无可争议的领导者,持续帮助客户利用大数据分析实现业务价值。其中,物联网在零售及制造中应用广泛,希望能把物联网的相关分析在中国进一步落地。


    Teradata在中国遇到了发展的黄金十年。很多中国企业的信息化,特别是金融和电信行业在10年前就已经进入了相对成熟的时期。各个业务系统积累了大量的数据,具有数据整合、分析及决策的需求。这也是Teradata先期进入的行业,将Teradata的全球最佳实践引入中国,很多国外的领先分析应用逐渐被国内采纳并应用。


    记者:在对中国市场的拓展中,遇到了哪些问题?存在哪些机遇?取得了哪些成果?哪些值得反思和借鉴?中国大数据应用环境具有什么特点?未来的发展趋势?


    孔宇华:Teradata进入中国市场超过15年,大中华区是Teradata业务增长的重要市场。


    近年来,Teradata大中华区的业务增长速度超过其全球业务的平均增速。


    Teradata大中华区已有超过十多个行业的客户,包含公共服务、通信行业、银行、保险、证券、航空、地铁、交通运输、物流、快递、制造、汽车、零售、电子商务、互联网、电力能源等。由于大中华区的卓越表现,Teradata总部也持续加强对大中华区的专注和投入,整个大中华区的业务获得全球总部前所未有的支持。


    Teradata在中国遇到了发展的黄金十年。很多中国企业的信息化,特别是金融和电信行业在10年前就已经进入了相对成熟的时期。各个业务系统积累了大量的数据,具有数据整合、分析及决策的需求。这也是Teradata先期进入的行业,将Teradata的全球最佳实践引入中国,很多国外的领先分析应用逐渐被国内采纳并应用。


    随着中国企业信息化的不断发展,中国市场具有自身的特点和需求。比如,中国的企业治理结构及政府监管体系不同,需要调整原有解决方案的分析方向和思路。另外,由于中国人口众多,数据量更大,对于系统的容量、性能的要求更高,很多系统的全球最大数据量是中国的客户,如工商银行、中国移动,产生出全世界最多的数据。现在经常是国外的客户来参考国内的一些先进的大规模部署案例。


    对于未来趋势,我认为:


    Teradata需要在新行业和客户共同创新。大数据分析要和互联网、物联网不断融合,要不断积累和丰富新的分析场景及案例,帮助客户进行业务创新。


    大数据价值的快速落地。新的数据不断产生、技术不断更新,如何能够帮助客户选择最合适的技术、最快地实现业务价值将是采取行动避免空谈的制胜法宝,进一步赢得客户的信任。Teradata将通过统一数据架构及大数据从小做起的理念,实现大数据快速落地。


    跨部门、跨企业、跨行业的数据整合、分析将是未来业务创新的重要途径。如何能够在保护数据安全、数据隐私的基础上,提供分析平台,利用数据分析,实现新的业务模式及变革。Teradata具有跨行业的数据分析经验,整合跨行业资源,帮助企业通过大数据分析拓展新型业务。例如,帮助电信企业通过大数据分析开展金融个人信用贷款的创新业务。


    大数据人才、业务及分析的跨界人才将炙手可热。如何能够帮助企业培养人才,结合高校的资源培养下一代大数据人才,将是大数据分析推广的重要关注点。Teradata与复旦大学,华东师范大学等国内一流高校,均签署了战略合作协议,共同培养市场需要的大数据复合型人才。


    “智者知而行”是Teradata追求的境界。


    “知之愈明,则行之愈笃”。数据可帮助发现趋势,揭示用户的真实想法,甚至能预测结果。只要认真研究数据,不再用寻常眼光看待业务,快速发现业务的卓尔不群角度。


    记者:未来,Teradata的蓝图您还会勾勒出哪些精彩?


    孔宇华:真正做到“运筹帷幄,决胜千里”。只要根据可靠的信息做出正确的决策,其余的一切便可水到渠成:客户增多、营收上升、机会显现、效率提高。通过分析海量数据,探索可靠的洞察力和行动力,最终做出最佳决策。拨开云雾见真谛,方可切实推动企业和客户的利益,汇聚最佳决策之涓涓细流,成就竞争优势之浩瀚江海。


    “决策者,决天下”。企业寻求信息和技术是为了提高工作效率。现在越来越多的 CEO 和 CMO 在寻找信息和技术来扩大业务机会。CIO 不再是运营领导,而是变成了转型领袖,需要使用信息和技术挖掘新的战略,开拓新的市场。同时,各个部门的决策者获得了充分利用数据的权力,因此能够更快抓住机会加以利用,通过创新解决业务问题,并负责提供卓越的客户体验。


    “知之愈明,则行之愈笃”。数据可帮助发现趋势,揭示用户的真实想法,甚至能预测结果。只要认真研究数据,不再用寻常眼光看待业务,快速发现业务的卓尔不群角度。每家企业的数据和员工都蕴含着不同寻常的潜力。Teradata的目标是利用独特而强大的数据分析,帮助客户尽快释放这股潜力,有效运用这些新知,增强业务优势,Teradata改善世界每一个人的生活。


    “知之愈多,则行之愈端”。尽管技术能够带来更好的决策,但建设更美好的世界还要靠我们每一个人,需要我们每一个人的共同努力。我们希望把数据真正用到更广泛的方向上,造福全人类的生活。

 



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