背景及现状

IDC报告认为,2017年将成为企业数字化转型经济的元年,企业数字化转型经济时代来临。数据能力已经成为企业的核心能力。越来越多的CIO在努力消灭“数据孤岛”,让企业拥有高质量、一致性好、易于获取与应用的全量数据。而企业在数字化经济转型的过程中面对着诸多问题和挑战。首先,企业存在多个业务系统,数据来源多种多样,异构数据整合是企业面临的首要问题;其次,企业数据的质量问题导致企业缺乏可靠的决策依据,难以进行深度分析;最后,企业遗留系统数据负担沉重,系统建设陷入“越建越乱”的恶性循环,维护成本、改造治理成本不断攀升;企业迫切需要更加完善的技术进行数据的深度挖掘和分析,以辅助决策,发挥数据价值,通过可视化、分析处理、人工智能等技术提升企业竞争力。

联想数据湖方案

联想通过咨询、基于大数据产品(LEAP)的数据湖套件、定制化开发,帮用户建设汇聚企业全量数据的数据湖平台。

联想数据湖具备以下优点:
  • 数据全量沉淀,不用再找应用要数据

  • 数据处理能力统一供给,数据算法模型统一沉淀管理

  • 能实现多租户模式的开放应用,提升敏捷度

联想数据湖方案架构

联想数据湖的组成主要有:
  • 多源异构数据集成

  • 数据计算

  • 数据治理

  • 数据的应用和共享

  • 数据可视化工具

  • 为商业个体提供所需数据的最优解

联想数据湖方案优势和价值

联想数据湖实际上是一种利用低成本技术来捕捉,提炼,储存和探索大规模的长期的原始数据的方法与技术实现,联想数据湖解决方案具有以下优势:

  • 用大数据整合全价值链数据资源,拥有PB级数据处理能力;

  • 采用Scale-Out架构,提供资源线性伸缩、横向扩展能力;

  • 拥有大数据处理并分析多种数据源的能力;

  • 拥有对业务系统进行迅捷的服务编排能力;

  • 用大数据替换传统数据仓库,降低TCO;

  • 用大数据流处理技术,满足业务实时计算需求;

  • 用人工智能的领域知识赋能传统业务人员;

  • 用数据业务突破业务边界,形成新业务能力。

联想数据湖应用方向
  • 联想数据湖的目标客户
    • 要做数字化转型的客户

      要做数字化转型与IT创新的客户,需要以数据为基础,通过大数据、人工智能技术实现转型与创新。

      有“数据”相关需求的客户
      • 数据汇聚:有很多业务系统,系统间的数据没打通,存在“数据孤岛”的 客户。
      • 数仓建设与升级:有数据仓库建设与升级需求、上云项目、超融合项目、大量采购存储的客户。(数据湖方案可以替代传统的数据仓库)
      • 信息化建设重新规划
      • 传统BI价值无法体现
      • 数据资产集中化管理述求
  • 联想数据湖实践
    • 联想集团

      联想集团的IT架构共有43 供应商, 300+ 应用,170 套商务套件, 185 套自开发应用,基于联想数据湖,联想构建集团数字化运营转型

      • 百万级产品全球个性化定制,精准满足用户需求
      • 智能供应链预测,实现供应链管理模式变革
      • 产品决策实时化,显著提升产品交付质量
      • 精细化上下游协同,实现商机管理模式创新
      某汽车企业

      通过充分整合公司内外部数据,统一和开放并重,提炼数据价值,构建产业上下游的大数据生态体系,塑造该企业大数据生态体系领导地位

      • IT成本持续降低:
      • 业务运营能力逐步提升
      • 业务创新能力提升30%-50%
      能源企业助力产线智能监测

      某能源企业信息化建设进入集成与深化应用阶段,通过建立大数据平台对操作数据、质量数据、腐蚀数据、成本数据、物料平衡数据和能源数据等的清晰转化,应用相关机器学习算法,进行工艺参数相关性分析、报警因果链路分析、指标异常监测、指标参数优化和关键点位预警, 进而实现装置运行的全流程智能化。

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