京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从内部实践讲起 联想也谈大数据
继云计算在各行各业相继落地后,大数据与我们的关系也在日益密切。在笔者过往进行的客户采访中,有不少用户都表示当下正在进行一些大数据相关的工作,包括对各个业务平台的打通,数据共享、收集以及分析等,这也意味着大数据正在从“阳春白雪”走向“下里巴人”。
在近日召开的2015中国国际大数据大会上,包括移动、联通、电信及联想等在内的运营商及IT企业均分享了其在大数据领域的探索和布局。从它们身上能看到相同的是,几乎所有企业都意识到了大数据所蕴含的价值;不同的是,各企业在挖掘其价值的过程中,所处的阶段不尽相同,比如有的已经处于利用所挖掘的数据价值来提升业务的阶段,而有的还处于建模型、处理、分析数据的阶段。
大数据落地指日可待
而这可以说也是当前大数据发展现状的一个缩影,联想集团副总裁、联想研究院云计算与智能计算实验室主任黄莹会后在接受采访时表示,从兴起到今天,大数据的发展经历了所有新技术落地的各种必要过程,包括从概念认知、日渐接受,到今日的逐渐落地。这其中,大数据的价值归根结底在于帮助企业提升商业价值,这点已经毋庸置疑。
黄莹举了联想自身的例子来说明。他说,两年前,在联想内部推广大数据的时候,还要跟业务主管介绍大数据是干什么用的。但是从去年开始,各业务部门已经开始从一些小的应用着手进行尝试,到今年,大家对大数据已经完全没有怀疑,包括联想各个业务部门都有大数据方面的项目在进行。
这其实十分类似于人们接受一个新鲜事物的过程,开始不了解,有怀疑、质疑,逐渐了解后,进行尝试,当获得、或看到好处时则会大力推广。现在大数据所处的发展阶段就已经属于后者,用户不再追问大数据是什么,而是问我们怎么利用大数据。
具体来说,联想作为一个典型的制造企业,生产的产品有成百上千种,如何做到以客户为中心,其中很重要的一条就是聆听客户需求,及时改进,这也是联想内部做大数据研究的一个主要因素,即帮助其更好地改进产品。当然,一开始的进展也没有那么顺利,据黄莹介绍,最开始推广大数据的时候,也只有几个产品经理在用,不过随着时间的推进,越来越多的产品经理意识到了价值所在,到现在该大数据平台已经有成百上千个产品经理在使用。
对此,联想集团研究院大数据总监郭炜也表示,事实证明,现在大数据已经过了喊口号、炒概念的阶段,其现在与前沿的技术创新和实际应用的结合是非常快的,以前一个东西变成产品可能需要几年,现在一旦技术完备,真正应用到企业也就是几个月的时间。
利用大数据,最关键的是什么?
要分析这个首先还是要看看大数据都涉及哪些技术层面,粗略地概括,大致主要包括三个阶段:数据收集、收据分析和数据呈现。毫无疑问,这其中首先要解决的就是数据来源问题,然后才有分析、呈现、利用。以联想自身为例,一方面其将内部的数据孤岛打通,形成数据共享平台,另一方面利用爬虫技术去搜集互联网上关于联想的各种意见、建议,也就是说企业内部数据和外部来自用户的评论共同构成了数据源。
接下来要做到就是分析、呈现,有关这部分其实不用多讲,每天都有各种新的技术出现,这也不是难题。无论是黄莹还是之前的客户采访,但凡被问到这类问题,他们给出的答案都是一致的,那就是解决了数据来源问题,其他都好办,可见大数据、大数据,说到底首先得有数据。其次,才是分析、利用。
虽然在采访中,两位发言人都更多提及的是大数据在联想内部的实践,但截止当前,联想已经把这套实践经验总结、提炼,形成了面向用户的最终解决方案,在2015中国国际大数据大会的现场,联想也进行了展出。
都说实践才出真知,联想的亲身体验想必也能为用户带去价值,帮助用户少走弯路。更多关于联想大数据相关的解决方案,这里不详细展开,有兴趣的朋友可自行去查阅、咨询。总之,大数据所蕴藏的价值毋庸置疑,但在发掘、利用大数据价值的道路上,还是有很多沟沟坎坎要迈过的,找一个有实践经验的供应商,想必不是坏事。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20