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IBM 大数据平台解决方案介绍  Dalian, 11 March, 2013Xiao Fei Wang 1. 项目背景理解IBM 大数据平台解决方案 当前业务面临的挑战数据问题慢缺重散繁差企业内数据定义缺失；数据项缺失；数据属性不完整；企业外部数据无暇顾及；数据在多个系统中重复采集、重复存储；系统数据无法关联、共享，数据整合困难；系统林立，数出多门；数据时效性差，使用者无法及时获得所需信息；数据使用不方便，方法繁琐；手工报表多；数据质量差，数据不完整，数据不一致；业务支持TextText网络运营决策与报告风险管理产品运营营销支持精细化管理对运营商价值链的影响 数据问题长期存在将导致： 对自身状况摸不透 对经营环境看不清 对市场先机抓不住 对未来竞争赢不了制约阻碍没有准确数据支撑难以进行深度分析决策缺乏可靠依据 IT如何推动公司运营变革2、服务管控模式逐步完善夯实基础管理管控思路由简单支撑向精细服务转型全面优化信息化服务流程实现分级服务 保险行业经过多年的发展，整个行业的变革越来越快，市场竞争环境也日益激烈。保险公司想要在残酷的竞争中占得先机，就必须考虑产业的融合，并在价值链中占得有利的位置。1、由被动的IT支撑向主动的以数据为核心的IT服务转型以大数据为核心组织IT服务能力持续完善基础支撑能力拥抱互联网架构体系全面云化 大数据思考根据Gartner的定义，大数据的特征具体涵盖了3V的内容：数据量庞大（Volume）：从PB扩展到ZB；IT系统、互联网、物联网等每天都在产生大量新生数据，过去的两年间产生的数据占到了所有数据的90%数据变化快 (Velocity)：数据变化与处理的频度由天加速到秒/毫秒；订单、支付、欺诈、微博、监控视频、传感器、信令每时每刻都在不停的产生数据数据多样（Variety)：数据种类繁多：数据库表，格式文本，自然语言文本，电子表格，声音，图片，视频……数据规模大数据范围广数据加工深入数据服务对象全面数据类型多数据管理复杂生产系统数据网元等设备数据平台自生数据外部互联网数据……10PB级+指数级快速增长结构化、非结构化静态、动态……在线、近线、离线高性能、低成本、高质量、可追溯……企业内部（管理层、执行层、一线营销群体等）企业外部（客户，合作伙伴，供应链、政府部门等）内部生产系统……信息转换知识沉淀价值创造……数据成为公司核心资产和核心竞争力，将被设计用于在成本可承受（economically）的条件下，通过快速（velocity）采集、发现和分析，从大量化（volumes）、多类别（variety）数据中提取价值（value） 大数据应用价值可以从公司侧和客户侧体现客户：精准服务及时响应智能应用透明管控围绕大数据应用，促使公司实现科学运营、价值创造以及透明管控，一方面能使得公司侧感知到大数据带来的管理、决策、运营效率和质量的提升；另一方面，能够使客户感知到大数据带来业务开发的智能、服务及时以及与需求匹配的精准。科学运营价值创造企业：开发便捷分析及时决策支持数据准确…大数据平台客户 2. 大数据平台需求理解IBM 大数据平台解决方案 大数据平台的关键需求角色流程数据应用数据分类市场营销产品开发客户管理客户洞察……决策类活动管理类活动执行类活动分析类活动结构化了企业架构中四大架构的关键要素，以及要素间的承接关系，形成了一套规范、清晰的定义，从而为大数据平台的方案设计建立了更明确的指导依据和验证方法。柔性架构的大数据平台企业架构方法论和云计算技术让建立柔性架构成为可能，基于企业架构元模型，建立柔性的架构需要实现业务、应用、数据、技术四个架构层面的解耦。业务—应用/数据：业务活动在业务架构和应用架构(大数据平台)间具有承上启下的作用，可从业务类型和业务活动类型两个维度划分，前者体现业务差异，后者更多体现数据平台能力要求，且可以稳定地分为决策类、管理类、执行类和分析类四种，因此业务与IT的解耦可从四类业务活动支撑实现。应用—数据：应用和数据共同承接了业务，数据实体也承接了应用交互，因此二者解耦的核心是数据实体。这可以通过建立稳定的、弹性的企业企业级大数据模型、数据整合与存储区域，保证未来应用对数据操作的可扩展，以及屏蔽了应用对底层数据直接访问的数据服务加以实现。应用/数据—技术：系统组件承接了应用和数据，因此要实现该层面的解耦，需要解决系统组件对应用的依赖，可通过建立应用开发平台、数据交换平台和数据管控平台来实现。同时基于云计算的弹性扩展和虚拟化技术实现系统组件与基础设施的解耦。 大数据平台能力需求分析——决策类业务活动识别问题或对决策的要求分析和阐明方案做出选择追踪和反馈决策结果传达和执行决策决策就是为达到某一目标而在若干个可行方案经过分析、比较、判断，从中选择并赋予实施的过程据诺