干货 | 2017 东软解决方案平行论坛首秀图文分享

2017-12-11

2017 东软解决方案论坛(NSF)

在美丽的西双版纳完美启幕啦!

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本次论坛

东软第一次将主论坛安排到下午

上午首先亮相的是各平行论坛

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人工智能 & 大数据平行论坛

作为最受瞩目的平行论坛之一,座无虚席!

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人工智能 & 大数据平行论坛的首秀场,是东软平台产品事业本部基础软件事业部咨询总监毛军老师诚挚分享的干货内容——《业务分析 平台有道》。

二十五分钟的分享,收获一众好评。对于遗憾没有听到的小伙伴儿,本文独家分享,让你不错过每一个精彩瞬间。

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伽利略说:“所有可计算的都要计算,所有可测量的都要测量,对那些不可测量的,要想办法让其变得可测量。”我们有幸身处在这样一个万事万物都可以互联、都可以测量、都可以计算的大数据时代。按理说,企业应该能很好的利用大数据来做业务分析。

然而,当前,企业却面临着很多的问题:缺少可用的信息;不能快速有效地分析非结构化数据;大量数据被忽略、处理不当或者没有充分利用。很多企业正在凭借着不完整或不可信的信息来制定重要决策。

业务分析的不准确性,很大程度上是因为真正被人们显性利用的数据却是极少,因为全世界所有数据中的 90% 是属于一种叫做机器数据的类型。机器数据中包含了客户、用户、交易、应用、服务器、网络和移动设备所有的活动和行为的明确记录。

这些机器数据没有被真正有效利用,是组织资产中最被低估的灰姑娘,也是正在被开启的巨大宝藏。

基于机器数据,再结合其它方面数据,就可以比较全面而准确的来做业务分析,真正实现业务洞察和业务创新。

下面来看看几个行业的场景。

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就 公安 部门来说,怎样查出犯罪嫌疑人的团伙,怎样知道受害人在一个时间段内曾被谁跟踪?可以通过同行人员分析来识别。

在每个交通卡口上可以装一个手机嗅探设备,具备伪基站的功能。只要有人经过卡口,通过嗅探手机,数据就被记录下来。

目标对象通过卡口的前后脚时间内,还有哪些人也经过了相同的卡口,并且运动轨迹中的不同卡口总有人始终伴随,基本就可以判定是目标对象的同行人员。同行人员可能是犯罪嫌疑人的同伙,也可能是受害人的跟踪者或劫持者。

这个场景中需要分析的机器数据是海量的,就需要用到专门的技术和工具来进行分析。

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军工 行业,也有很多的应用场景。

军工厂中有大量的设备在运行,我们可以采集其中的日志数据。以机床为例,机床的运行日志,操作日志,故障日志,机床刀具库调用日志等等。各种设备数据采集进来,实时采集实时监控,可以了解设备的运行状况。同时,可以根据历史数据分析设备的故障率。

对军用飞机,可以做飞行数据挖掘。飞机的黑匣子里面包括飞行数据记录仪和舱音记录仪。飞行数据记录仪用来记录多种飞行数据,例如高度、空速、航向和飞机姿态等。舱音记录仪用来记录飞行驾驶舱内机组的语音、引擎声音、失速告警、起落架收放声,还有其它按键声等等。黑匣子数据存储在自带的 FLASH 芯片中,分析时通过流数据的方式输入,经过数据预处理后实现对数据的分析挖掘。

还有针对无人机的大数据分析。从飞机传下来的是遥测数据,控制飞行的是遥控数据。通过这两类数据,可以实现网络传输品质的分析,飞行数据重现的分析,以及对无人机的操控优化。

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对于 轨道交通 来说,精细化的营运、精准的盈利评估完全可以通过数据分析来实现。

以铁路局为例,基于全国的铁路购票和退票的数据,以及铁路局的财务数据,可以帮助铁路局规划营运、最大化盈利。

首先,你是盈利还是亏损,盈利多少。全国有十八个铁路局,你在里面排第几。和第一作比较,你的差距在哪儿。

对于铁路局来说,收入主要是售票,支出主要是人力、折旧、消耗和停站交纳。我们能知道每一趟列车属于哪个铁路局,也就能估算每个铁路局的盈利情况。

其次,不同的铁路线,到底要开什么样的车型,这条线路用哪个车型是最盈利的,挂多少节车厢是最合适的,车厢中软硬座的配比应该是怎样的,发车的间隔时长最好多长时间,哪站停哪站不停。这么多线路中,哪些是高性价比的,等等。

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在有些信息化程度不太高的行业,可能还在关心怎么建设应用系统,而对 金融 行业来说,系统已经建设比较全面,但对这些系统的稳定性要求特别高,7*24 小时不宕机。因此,金融信息系统的日志数据就特别重要。

以银行为例。银行的应用基本都是分布式系统,用户每发起一个请求,可能就会在不同的系统中都产生日志。当出现异常的时候,如果以人工的方式去分析究竟是在哪个点出现问题或者性能瓶颈,就会非常困难。

我们可以把不同地方的日志都采集到同一个地方,按照唯一的流水号,把这些日志串成一条日志,这样就可以方便的在这条日志的基础上去定位问题,保障运维。

有的保险公司还根据日志来绘制生产拓扑交易图,其中每一条线都代表了日志的数量。如果日志数量比较多,就说明压力比较大,这时就需要考虑做节点的水平扩展。

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在互联网的冲击下,传统的 媒体 行业面临严峻挑战,收入大幅度下降,普遍出现亏损,必须快速完成转型,拥抱互联网和大数据,寻找创新突破。

我们服务过一个跨地域的文艺出版社,帮助它做了新闻聚合及各类业务分析。

可以把各地网站、微博、微信的数据抓取过来,变成结构化的数据,组织后展现出聚合的新闻。

可以对艺术家做相似度分析、关系分析和影响力分析。以影响力分析为例,艺术家的粉丝数是知道的,每发一条微博,能知道有多少评论、多少转发、多少点赞,通过互联网可以知道这位艺术家作品的销量。那么基于这些数据及其权重就可以做影响力分析。知道影响力了,就可以去拉广告。

有的数据中也能看到,有些艺术家同时去参加某一个活动,他们之间可能是有一些关系的,比如师生关系、父子关系等等,通过分析可以刻画出艺术家之间的关系。

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教育 的对象是学生。对学生及其学业的了解和评估,有利于改善学校的管理水平,提升教学质量。国家十三五规划也提出,要利用大数据技术开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈,建设智慧校园。

以高校为例。学生进出宿舍楼有刷卡的数据,在食堂就餐有一卡通的数据,上网有统一的出口和监控,包括学生在校的轨迹信息也可以获取到。

利用这些数据,就可以做学生的亲密度分析,可以做学生的兴趣分析,可以做上网行为分析,可以做孤僻与抑郁的评估,可以做失联预测,可以做贫困生分析,可以做挂科预测,等等。

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以上的业务分析,要想快速落地见到实效,就需要有成型的产品作为支撑。

这些案例,都是通过 SaCa DataInsight 这个平台产品来实现的。

不仅仅是在以上行业,其它场景的业务分析也可以用同样的原理来实施。

从各种不同的数据源采集到数据,对数据进行预处理,通过解析、提取、过滤、拆分等操作,提取出对业务有价值的数据,建立索引,把数据安置到数据存储服务中,实现不同来源不同格式数据的汇聚及结构化处理。 

提供搜索引擎全集合分布式检索,提供分布式计算引擎灵活处理海量业务数据;可以做实时数据监控,也可以实现历史数据的自助式数据挖掘和关联分析。

分析结果通过前端展现。业务人员可以进行关键事件定位、关联事务查询、多维度异常分析、错误事件告警以及实时运维监控。

提供搜索引擎全集合分布式检索,提供函数命令灵活处理海量业务数据;可以做聚合统计分析,也可以实现自助式数据挖掘和关联分析。

分析结果通过前端展现。业务人员可以进行关键事件定位、关联事务查询、多维度异常分析、错误事件告警以及运维监控。

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SaCa DataInsight 采用了服务化、组件化的设计思想,模块对外的服务是开放性的。这意味着各种不同的模块可以按需使用。

模块间进行了层次的划分。将各领域问题拆分,控制在合适的粒度大小,利于后续业务扩展。

基于这种松耦合的架构,可以支持灵活地按需部署,不同的模块部件可以分布在相同或者不同的进程单元中,并且可以根据数据处理规模来横向伸缩扩展。

例如,基础版本的部署可以应对日增 GB 数量级的处理需求;随着数据量增大,可以通过扩展数据存储服务,并引入读写分离的方案来保证数据服务质量;如果数据进一步扩张,可以彻底将物理部署架构对应到逻辑层次上,每层都能够横向伸缩,以避免系统瓶颈的出现。这种部署方式可以应对日增 TB 级别数据量的需求。而且这种演化过程不需要变更程序逻辑,动态添加计算节点就可以完成。

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通过上百种各式图形,挖掘和分析后的结论可以最灵活而贴切的方式展现出来。这些图形不同于传统的报表方式,报表展现的是原始数据,这里体现的是数据的结论和趋势。每个图形可钻取式的做到自助式分析,且图形间可形成联动,使得决策者可以有效捕捉和洞见业务分析后的高价值信息。

业务的实时性要求与日俱增,实时性的数据处理方式将会成为主流。SaCa DataInsight 支持对实时大数据的分析,能够做到秒级的响应处理速度。实时的数据采集进来,实时变化的图表就相应的呈现出来。

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在大数据的发展过程中,企业从最初对概念的关注,到经历大数据市场的过度炒作,再到过分关注和追逐各种技术,出现了企业的大数据战略发生偏差,妨碍了企业享受数据资产蕴含的真正价值。

在我们看来,重视业务价值、洞察业务先机、创新业务方案,是企业大数据利用的大势所趋。业务分析要以为企业价值链中核心环节的增值为最高目标,以高效落地、按需实用、自助敏捷为准绳来开展。

东软在二十多年服务于各行业业务的过程中,凭借对业务的理解,可以帮助企业准确洞察价值方向,并快速提供解决方案,正如以上分享的案例。

然而,业务在飞速的创新与发展,没有一家公司能仅仅用历史的经验来解决未来的全部问题。

所以,我们选择了做平台、建生态。

SaCa DataInsight 不仅仅是一个数据分析的软件平台,更是一个业务分析的生态平台。

各行各业,每一个大数据业务分析需求,都可以配置和定制出来,像积木一样搭建其上,像战机一样起停其中。

各门各派,每一个业务解决方案提供商,都可以加入和联合起来,像团队一样各建所长,像朋友一样各取所当。

以上,是为大家分享的业务分析的案例及平台产品解决方案。

 

转载自:东软平台产品



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