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遵循數據落地模型 “大數據操作系統”亮劍

原創
云計算
企業在面對海量、實時、多源異構的大數據時,往往因為缺少平臺、技術團隊和經驗而束手無策。其難度不亞于歷史中任何一次企業轉型。而目前的大數據技術和應用提供商中真正能夠做到落地的少之又少。并非這些公司不愿意幫助實體企業落地大數據,而是因為面臨的困難太艱巨,缺乏經驗或者可以借鑒的案例,正所謂知易而行難。

    大數據發展行動綱要中提出了:企業“+大數據”,無論互聯網企業還是實體企業都在思考和探索如何“+大數據”。

大數據挑戰 依然存在!
    企業在面對海量、實時、多源異構的大數據時,往往因為缺少平臺、技術團隊和經驗而束手無策。其難度不亞于歷史中任何一次企業轉型。而目前的大數據技術和應用提供商中真正能夠做到落地的少之又少。并非這些公司不愿意幫助實體企業落地大數據,而是因為面臨的困難太艱巨,缺乏經驗或者可以借鑒的案例,正所謂知易而行難。

百思可(BASIC)模型 應運而生
    在為眾多行業和企業提供大數據技術與應用的過程中,百分點總結了讓大數據落地的五大要素:百思可(BASIC)模型。顧名思義,這個模型由BASIC五個字母組成。
    首先是核心信念(Belief)。數據是企業的“核心資產”,這必須成為企業***層決策者的核心信念。未來,數據=生產資料;數據技術=生產力;數據+數據技術=核心競爭力。如果企業的***決策者沒有這樣的核心理念和戰略,企業的“+大數據”之路必將失敗。
    第二個要素是是架構設計(Architecture)。對數據價值的信念只有通過設計和調整相應的組織架構才能得以滲透和傳遞到企業的各個層級。數據驅動的管理和運營的思想應該充分體現在面向數據業務的組織架構中。這并不是說要把原有的組織架構完全推倒,需要的只是局部的精心設計和調整。政府成立大數據管理局或大數據辦,企業開始設立***數據官。很多企業的未來接班人將來自這些能夠帶來新思想和新架構設計的數據業務管理者。
    第三個要素是專業團隊(Staff)。搭建專業的數據團隊不難做到,但問題往往發生在團隊建起來后。一個常見的錯誤就是把數據團隊孤立起來,或者與業務完全隔離,或者僅僅讓他們被動地提供數據。業務決策者往往因為不懂數據的處理過程或作用而不重視與數據團隊的協作,導致數據價值無法發揮。只有讓數據團隊直接與其他業務團隊溝通,主動思考業務機會,參與和支持業務決策,才能增加整個公司的數據利用效率。
    第四,基礎設施(Infrastructure)。為了實現 “+大數據”戰略,企業需要建設從數據的采集、存儲和處理到分析和應用的軟硬件設施。整套基礎設施對人力財力和物力投入的要求是較高的,由于技術的進化,還需要持續的投入。不論出于節約成本還是專業化管理的原因,基礎設施云化,交予專業的云平臺公司全部或部分代管代運營,是大趨勢,只是不同企業實現云化的程度有所不同。無論是本地化還是云端,基礎設施的缺失將導致“+大數據”成為空中樓閣。

    企業常常問到的一個問題是:如何快速獲得數據資產和進行數據變現。百思點公司表示:臨淵羨魚不如退而結網。沒有一個容器,如何能承載和存留下來水呢?

    ***,機構能力(Capability)。對于實體企業而言,大數據能力是一種新型的綜合能力。如果只有少數的高管和數據團隊能夠理解和運用,它還不能成為一種機構能力;只有數據核心信念從組織架構的頂層滲透和傳遞到了底層、且專業的數據團隊嵌入式地參與和支持了各業務團隊和決策流程,機構能力才有可能形成。一個企業是否具備了大數據這項機構能力,取決于它是否持續地運用大數據創造的新的商業價值。在百分點服務過的企業中,把數據能力融入到整體機構能力,并創造額外價值的成功企業典范是華為公司。數據驅動與技術驅動已進入華為的血液中,無時無刻不在通過數據發揮出巨大的商業價值。
    我們發現,BASIC模型的五大要素缺一不可,缺乏其中任何一環的企業,總是需要花費更多的成本和時間將該要素補上,才能達到預期的效果。對企業來說,如何高效落地執行“+大數據”這一戰略,將成為與虛擬經濟企業顛覆之戰的勝負關鍵。

時代需要:大數據操作系統
    在大數據時代,我們面臨的是難以想象的數據量及其復雜的程度,以及全社會對數據的極度依賴以及對數據技術的高度渴望,各路高手從自己的實踐業務出發創造了很多的技術,但這些技術點往往解決一種問題,因為是他從自己的業務角度出發的,而不能解決面上的問題,但實際上我們卻遇到很多的業務場景和業務問題,它不是單一的技術就能解決的,不是一個點一種技術可以解決的,往往需要多種技術的協同工作才可以,市場及業界都需要:全流程的大數據的解決方案。
    在這樣的契機下,百分點根據自己的實踐摸索出一套科學的解決方案,也是一套理論加上實踐***結合的方案:BD-OS,大數據操作系統。
    如同計算機操作系統的概念,我們認為標準的大數據操作系統必須具備5個基礎要素。存儲管理,主要解決系統內部的數據存儲問題;資源管理,主要解決資源的分配、調度的問題;任務調度管理,主要解決在系統里海量的調度,如何生成,然后協調、執行這樣的問題;人機交互主要解決的是給用戶提供一個什么樣的方便的交互界面和工作環境;數據生命周期管理,這是非常重要的一點,如果沒有它,就沒有辦法真正成為一款數據操作系統,這也是數據操作系統里最重要的一個特點之一。
    BD-OS從它的設計和開發基于這五個要素出發,很好的滿足了這五個要素,其設計思想和產品亮點包括三個方面。首先,它開創了面向數據流程的架構(DPOA)這一方法論。基于既定的業務邏輯,DPOA定義相應的數據處理流程,并自動生成底層技術架構,將業務語言轉化為大數據處理語言。其次,BD-OS還是一個高效的數據作業平臺,它融入了數據流程管理(DPM)的思想,將業務鏈條中的各個環節和相互之間的關系,映射成對數據集、數據關系和處理邏輯的管理,通過對數據流程的創建、組合、調度和監控,將業務流程管理轉化為數據流程管理。***,BD-OS采用了企業級服務總線(ESB)的理念,支持以熱插拔的方式靈活集成各種異構系統及數據服務。即使是企業的傳統IT系統,也能便捷并低成本地融入主流大數據架構。

[[149045]]
百分點研發總監兼BD-OS總架構師 劉國棟


    百分點研發總監兼BD-OS總架構師劉國棟表示:在數據2.0時代,傳統結構型數據存儲與計算已不能滿足企業對海量與非結構化數據使用的需求。BD-OS為企業提供了端到端的大數據管理解決方案和可視化服務,其意義類似于PC時代從DOS向WINDOWS的革命性進化。

責任編輯:wangpeng 來源: 51CTO
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