IBM大数据解决之道 传统与创新融合

如今，海量的信息充斥着IT世界，有数据显示，未来十年内，全球的数据和内容将增加44，其中80%为非结构化数据。大数据时代的来临为企业带来了挑战和机遇，在大数据席卷全球时，企业如何快速有效的掌握有价值的信息和数据？面对众多大数据和分析产品，很多企业都开始寻找大数据的解决之道。   何为大数据？根据维基百科对大数据的定义，即无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。Gartner公司也提出了大数据为用户带来的三大挑战，即Variety（种类）、Velocity（速度）、Volume（容量）。目前用户需要管理各种不同的数据类型和数据结构，从传统的表格数据等到电子邮件、图片视频以及社交网络等信息；速度表示快速产生及处理动态数据的速度，收集、处理和使用数据的速度要求是面临的第二大挑战；当数据量达到TB和PB级时，传统处理较小数据量的算法无法足够迅速有效的处理较大数据集，无论是存储介质还是管理分析都受到了巨大挑战。  
任何单一产品无法解决大数据问题   大数据的来临成为企业发展的当务之急，而众多IT巨头也纷纷加入大数据的行列，推出自家的大数据产品，如SAP的HANA、惠普收购的Vertica、IBM的InfoSphere BigInsight、甲骨文的Big Data Appliance等，每个厂商的大数据产品都有各自的特点，然而是否每个产品都可以帮助企业全面的应对大数据问题呢？IBM中国研发中心信息管理软件总经理朱辉认为，“大数据的问题需要一整套全面的解决方案来解决，任何一个单一的产品不能完整解决用户所面临的大数据问题和挑战。要融合信息管理软件、服务、咨询等多种产品，传统与创新方式融合才可以解决大数据问题。”

IBM中国研发中心信息管理软件总经理

  伴随着大数据的出现的同时，Hadoop也已经成为IT业界吸引用户的热点词汇，Hadoop的成长也得到了很多企业的支持，几乎所有IT厂商都陆续宣布了自己以Hadoop为基础的大数据的策略。然而，Hadoop是否可以解决大数据的所有问题呢？朱辉认，“Hadoop技术更适合静态海量数据的分析，但是无法很好的满足动态分析。大数据的产品与传统的关系型数据库以及数据仓库不存在替代关系，而是互补的关系。未来，传统的数据仓库、OLTP在线处理都将整合集成在一个平台中。”   据介绍，IBM大数据平台的愿景是通过IBM大数据解决方案和客户端及合作伙伴解决方案，为用户提供大数据环境，同时将融合多种如Hadoop、HBase、Jaql等多种开源组件，集成IBM数据仓库InfoSphere Warehouse、仓库设备Netezza、主数据管理InfoSphere MDM、数据库DB2、内容分析ECM、业务分析Cognos和SPSS、市场营销Unica和数据增长管理InfoSphere Optim等软件。IBM将与客户共同探讨、研发解决大数据问题的平台方案。  
大数据技术人才稀缺   大数据的到来，给众多企业带来了无限商机，了解、预测客户的喜好以及市场的发展是非常重要的，而掌握核心信息内容则意味着将在竞争中占据先机。企业应当抓住此契机，但这需要拥有对数据分析、预测分析等技术人员的支持。麦肯锡全球研究院的研究预测，在未来6年，仅在美国本土就可能面临缺乏14万至19万具备深入分析数据能力人才的情况，同时具备通过分析大数据并为企业做出有效决策的数据的管理人员和分析师也有150万人的缺口。   面对众多人才缺口，IBM有何应对之策来帮助企业培养输送相关人才呢？朱辉告诉记者，在大数据业务方面的人才，IBM需要和客户一起通过合作来学习和掌握；在技术方面，IBM会基于自己的解决方案和平台，大力培植在大数据方面的方案，包括在大学设置课程以及教材。   据IBM发布的“全球CIO调查之CIO重要启示”，已经有83%的CIO拥有涵盖商业智能和分析的远期计划，并且CIO们开始更多地关注数据，而非应用。大数据的驾驭能力也关乎着企业的发展，这种能力可以帮助企业支持商业决策，在未来几年，大数据也将逐渐成为CIO工作的一部分。