IBM服務器的數據分析能力

　　IBM根據其產品分類設置了相應的專業(yè)認證項目，那么IBM認證是什么呢?IBM認證的優(yōu)勢又怎樣的呢?下面是小編收集的關于IBM服務器的數據分析能力，希望大家認真閱讀!

　　這時候IBM大數據分析工具派上了用場，通過抓取大量的歷史基礎數據和環(huán)境數據，分析發(fā)現其中一條生產線在下午兩點的時候次品率較高，原因在于這時候的陽光能夠照射到零件，導致零件溫度升高發(fā)脆。

　　導致次品率的因素居然是陽光!恍然大悟的同時，工程師們一定會感慨不已，原因很簡單，但發(fā)現原因的過程卻不簡單——這就是大數據分析的價值所在。

　　近年來，“大數據”成為最時髦的熱詞，不管是IT從業(yè)者，還是企業(yè)管理者，或是街頭巷尾的普通民眾不是在大談“大數據”、就是在聽別人暢談“大數據”，著名的“啤酒和尿布”的經典故事已經被各種大數據布道者廣為傳頌。

　　于是，就像一千個人眼中有一千個哈姆雷特，一千個人眼中也有了一千個“大數據”，所帶來的后果就是，大數據究竟是什么，究竟能做什么，究竟要怎么來用，卻并非每個人都能說得清。

　　還是來聽聽專家的看法吧!

　　大數據的幾點誤區(qū)

　　在這次沙龍上，IBM大中華區(qū)大數據與分析事業(yè)部數據平臺方案總經理劉勝利帶來了一堂大數據的普及課：一提到大數據，我們經常會想到Hadoop，或者想到當前最新的Spark，但不管是Hadoop，還是Spark、NoSQL都不代表著大數據，它們只是和大數據相關的工具。此外，抽樣數據也并不代表著大數據，抽樣數據是典型的在計算機產生之前就存在的抽樣調查：“美國總統選舉前做抽樣調查，數百年前就已經存在了，這也不叫大數據。”

　　在大數據興起之初，普遍觀點認為“開源”將成為大數據技術的靈魂，是大數據技術發(fā)展的方向;但隨著大數據及分析技術的不斷成熟，人們發(fā)現開源并不能解決大數據的一切問題，特別是在企業(yè)級大數據應用中。“開源里面沒有一個正式的支持體系，太開放了，所以里面的東西很多很新，匹配性做得不一定那么好”，劉勝利解釋說，在企業(yè)級大數據應用中采用開源技術需要具有很高的技術水平，會耗費企業(yè)過多的精力。“企業(yè)的精力應當在應用，而不是花大量的時間研究開源。”

　　企業(yè)大數據和互聯網大數據也有所不同。我們通常認為互聯網是最容易產生大數據的領域，我們的每一個互聯網行為，查詢、社交、購物、發(fā)布的每一條信息，匯總起來是一個驚人的數據量。“但企業(yè)的數據量并不是大到不可控，但種類要比互聯網復雜的多;互聯網數據在大數據當中如果處理不好會丟掉，對此企業(yè)級的客戶是不可以忍受的”，劉勝利表示，企業(yè)級客戶更關注數據的可靠性和穩(wěn)定性，更關注數據挖掘，而不是堆積數據。

　　“對于企業(yè)而言，更重要的是如何用大數據，挖掘大數據對于行業(yè)創(chuàng)新有怎樣的幫助，這是客戶最關注的核心”，劉勝利強調。

　　大數據的核心是分析、挖掘和預測

　　今年，IBM重新規(guī)劃了組織架構，打破了傳統上硬件和軟件的部門限制，根據業(yè)務建立了新的事業(yè)部。在大數據領域，IBM成立了大數據與分析事業(yè)部(DBA)，將與大數據分析相關的業(yè)務放置到一起，以更快的響應客戶。據IBM大中華區(qū)大數據與分析事業(yè)部總經理鐘澤敏介紹，IBM DBA部門包含三大方面的業(yè)務：數據分析平臺、解決方案、行業(yè)專家和云服務。

　　IBM在大數據分析上的優(yōu)勢在于IBM很懂行業(yè)，了解客戶的業(yè)務流程以及行業(yè)客戶原有的數據，并且產品化能力非常強，有著豐富的面向行業(yè)的大數據及分析工具;同時IBM也積極支持開源，在Java、Linux、Hadoop、Spark，這些技術方面IBM投入了大量的人力物力。例如近日IBM宣布將Spark嵌入IBM業(yè)內領先的分析和商務平臺，并將Spark作為一項服務，在IBM Bluemix平臺上提供給客戶。

　　很多人將大數據比喻為金礦，其核心價值是其中的“黃金”而非“礦渣”，大數據的利用過程就是一個去蕪存菁的過程，從龐大的數據中挖掘出有價值的信息。對此劉勝利表示，IBM非常強調大數據分析和挖掘能力，數據多并不是價值，只有把數據里面的商業(yè)流程挖掘出來才是大數據的價值，這也是IBM大數據分析所擅長的部分。“我們關注的是大數據之下的分析，我們強調的重點是在分析、挖掘、預測”，劉勝利表示

　　在IBM大數據與分析技術中，“流計算技術”是一個殺手锏，其代表產品是InfoSphere Streams，是目前業(yè)界獨有的流數據處理技術，它能夠同時分析許多數據類型并實時執(zhí)行復雜計算，非常適合天氣預報、智能交通管理、芯片制造的流程控制、股票市場、安全監(jiān)控、欺詐預防等需要實時分析的場景。

　　比如在航空領域，飛機本身實時數據的監(jiān)控處理數據量非常大，飛機在飛行過程當中、飛機本身以及飛機相關的各種子系統，和外界交流的控制系統產生了大量的信息，這些信息被送到流處理的系統能夠進行實時的處理，從而預防安全隱患。此外在離港數據實時更新、訂座數據實時更新、24小時內航班、常旅客交叉銷售、常旅客體驗、短信服務、APP服務、反欺詐、航空安全等實時性很高的場景中，流數據技術也大有用武之地。

　　在車聯網和智慧交通、提升網絡質量、公共場所人流監(jiān)控方面，流數據技術也能發(fā)揮重要作用。例如通過IBM Streams平臺采集分析網管系統告警、性能指標、信令監(jiān)測系統數據、業(yè)務撥測系統等系統數據，進行多維度實時分析，能夠及時有效發(fā)現移動網絡主要業(yè)務運行和業(yè)務質量情況;讓運營商在業(yè)務質量降低或故障時，通過調度相應撥測手段及時確定故障影響范圍和故障根源，提升客戶滿意度。在公共安全方面，通過實時采集公共場所人流的手機移動信息，結合流數據技術，能夠實現人流監(jiān)控，并預測災難發(fā)生。

　　“通過分析獲得業(yè)務洞察力，從而采取合適的行動”，劉勝利表示，IBM大數據分析提供了廣泛的分析能力來幫助企業(yè)決策者來回答以下問題：發(fā)生了什么?為什么會發(fā)生?接下來可能會發(fā)生什么?我們應該采取什么行動?——這才是大數據分析的核心價值。

　　大數據分析和物聯網的融合

　　“工業(yè)4.0”，“中國制造2025”是當前最為熱門的話題，兩者一脈相承，以物聯網為基礎，推動傳統生產制造系統的創(chuàng)新和轉型。IBM大中華區(qū)大數據分析事業(yè)部行業(yè)解決方案總經理劉詠梅介紹說，在工業(yè)4.0設備層、控制層、生產執(zhí)行層、分析層、優(yōu)化層五個層級中，優(yōu)化和分析是最重要的，工業(yè)大數據能夠幫助企業(yè)實現創(chuàng)新。

　　例如，某電動汽車公司的定位是高收入、有環(huán)保意識的人群，IBM大數據分析方案參與到了該汽車的設計、研發(fā)、測試等過程，為復雜系統工程化研發(fā)提供了有力支撐大大提升了生產效率;在文章開頭的例子中，IBM大數據分析幫助該車企在16周內減少了一半的不良品，而在另一家汽車企業(yè)中，IBM大數據分析幫助企業(yè)降低了5%的保修成本，減少了一半的重復維修。

　　在工業(yè)4.0時代，大數據分析需要和物聯網技術相結合，才能發(fā)揮出更大的作用，物聯網技術為大數據分析提供了龐大的數據基礎，兩者的結合能夠構成一個完整的數據采集、分析、挖掘、預測的解決方案。

　　近日，IBM公布了物聯網戰(zhàn)略以及IBM在汽車、水務、電子、能源、制造、零售、通信、醫(yī)療健康等諸多領域中的物聯網成功實踐，宣布未來四年投資30億美元打造一個全新物聯網(IoT)事業(yè)部,并創(chuàng)建一個基于云計算的開放平臺，以幫助客戶和生態(tài)系統合作伙伴構建物聯網解決方案。同時宣布與The Weather Company子公司WSI建立新的全球戰(zhàn)略合作伙伴關系，幫助各個行業(yè)將關于天氣對業(yè)務影響的洞察用于企業(yè)運營中。

　　此外， IBM正通過與中移物聯網有限公司、航盛電子的合作，共同打造車聯網產業(yè)鏈，搭建智慧的物聯網及車聯網平臺，與北京江河瑞通技術發(fā)展有限公司宣布成立江河瑞通—IBM智慧水管理聯合創(chuàng)新中心。

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