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永洪科技何春涛:中国企业数据技术的6大需求和解决之道

作者: admin来源: 未知时间:2018-09-17 11:09:40

非常感谢这么多在座的朋友,参加“唤醒数据·遇见未来——2018永洪科技大数据技术峰会”,我是何春涛。

  最近这几天已经进入夏季,非常多的强对流天气,对大家的出行带来干扰。我刚才和几个朋友在聊,昨天晚上很多飞机晚点,大家能够在这么繁忙的时间还能够参与到我们这个大会里面,我向大家表示最诚挚的感谢,谢谢大家!

  我今天要介绍的题目叫《唤醒数据·遇见未来》,具体来讲就是我们怎么样去看大数据的趋势、AI的趋势。

  这里有一张图,是2018年的研究报告。

  从这个研究报告中大家可以看出来,它是对全球500强的CIO的调研报告,这个报告当中大家看到红色部分就是有多少CIO计划在这个领域做这个预算的缩减,这个蓝色的部分,就是有多少CIO计划去增加这个领域的IT投资。

  大家从这个图当中可以看到,包括ERP是有8%的CIO计划缩减预算。在数据中心上面,缩减计划的CIO就更多。

  相反,其中我们可以看到最典型的一个增长,就是19%的CIO会增加在数据分析和BI这些领域的投资,第二名13%的CIO会增加在云服务方面的预算,所以我们会看到,近几年全球500强在IT的投资上已经有非常大的变化,这个变化是围绕着数据的投资在持续增长。

  所以,这个图我们看到了这些企业的投资,意味着数据技术这个领域将来会产生非常多的机会帮助我们成长,我们永洪非常有幸可以参与其中。

  为什么会发生这种变化?

  从我这些年在这个行业里面的摸爬滚打和经验里面看到,美国在10年以前,中国在5年前左右,数据和人已经成为企业的两大最核心的资产。

  以前我们可能说我们的设备是多少,你的投资是多少,很多银行放贷的时候会问你,你的总资产是多少。现在看到越来越多的巨头,他们最强的地方在于他们的人才,在于他们的数据应用的能力。

  就像阿里巴巴告诉大家的,说大家不要认为我们是一家电商公司,我们是一家数据公司。

  那么,数据技术在每家中大型企业,它已经变成了一个不可或缺的需求,这有点像大家每天上班到办公室会打开的是大家的PC或者报表。越来越多的企业,比如像美的这样超大型的巨头,或者像联通这样超大型的通信巨头,他们员工每天到办公室以后,他们打开的第一个系统,不再是以前的ERP系统,极有可能是一个数据分析的系统,用这个系统去帮助他们开始每天的工作。

  非常幸运我们永洪科技在这个领域已经跑到了这个行业的前面,我们希望在未来5到10年,可以帮助中国更多企业去取得数据领域的投资回报,帮助他们在各个行业取得领先的地位。

  如何帮到这些企业?

  我们可以看到这些企业在数据技术的演进上面已经发生了一些变化。

  这个变化我把它总结为业务和人的变化,这个业务的变化就是我们越来越发现最近3年,尤其是最近1年,有很多企业他们已经开始了这样的数据技术在业务上的转型。

  就是从以前,数据技术的分散性的零星投资,开始变成了系统化的数据技术的投资,这个系统化的数据投资,他们往往分成这样的步骤:

  首先从数据上他们更多会去融合企业的内外部数据。以前我们说企业的内部数据很多时候就像烟囱,非常多的烟囱从下往上把它建起来。

  但是,各个烟囱之间是很难打通的。但是我们可以看到,现在越来越多的企业会把这些烟囱给它拔掉,让它们形成企业数据之间的互联互通。

  而且这还不够,他们还会结合整个外部的数据,包括国家宏观的经济数据,包括竞争对手的友商、竞品的数据,等等把它融合到一块儿。

  把它放到什么地方?越来越多的企业他们会开始打造数据央行,也就是我们所说的DATA BANK。

  通过数据央行,把这些数据很好的沉淀下来,把它们融合起来,整合起来,形成数据洞察,帮助这些业务部门,各个业务模块,去做业务布局,做出准确的业务决策。

  这是我们看到的数据集成化演进,也就是从以前分散零星的内部,已经变成了一个整合的、融合的,基于数据央行的全方位的数据洞察,帮助到企业各个模块的决策系统。

  另外一个数据技术的演进,我们认为是在赋能上面的演进。

  我们可以看到,从2000年左右,我们开始建各种各样的管理驾驶舱,这个管理驾驶舱一般都是面向领导的。到后来我们创业前期差不多有越来越多的报告开始产生了,这些报告是面向管理人员的。

  而到今天,我们开始做一件事情,这个事情是什么?

  就是帮到企业里面的每一个业务人员。这个事情处于领导地位的企业会做得比较快。

  举个例子,像我们帮助联通这样的企业去构建下一个自助式分析平台,帮到各个模块,各个部门的业务人员自己动手,从数据当中获取洞察。会有越来越多的制造、电信、电力、零售、地产、交通这样的企业加入其中。

  我们认为在2020年,企业的数据技术演进很重要一点就是要赋能到企业里面的每一个业务人员,而不是在早期的决策人员,或者是在中期的管理人员。

  到现在我们看到的是业务人员,他们能够把数据用起来,去提升他们的业务。

  而这件事情在美国提前了15年,这也是为什么大家看到这些在十多年以前在美国就非常流行。直到十多年之后才会有永洪科技这样的企业在中国诞生,这确实是我们中国可以不断在这个领域去改进、提升和赶超。

  说完这个方面之后,我们想把这个技术再进一步剖开,我们认为有哪些领域会影响到大家的投入、预测和预判?

  首先我们认为,中国企业的数据技术支持,一是要迅捷。

  我们说的大数据计算,或者HPC高性能计算,就是要支持到海量的用户,支撑到海量数据,从始至终,不管有多少用户量和多少数据量我们都是高性能的计算。

  第二点是支持各种各样的设备无时无刻无处不在的接入。

  这个接入我们在以前知道是PC的接入,后来我们慢慢加入iPad这样的接入,再后来我们要求数据接入能力,让我们的同事在全球各地在各个时刻都可以接入,而且这个是有要求的,这个要求我在后面会跟大家作进一步阐述。

  第三就是开放,基于数据央行的整个数据系统。

  它的数据洞察来源于它的开放性,就是我们要融合另外的数据,面向我们的伙伴和客户做全能的开放,去衍生出非常丰富的数据应用,懂这个企业业务的人,一定不是我们乙方,最懂的是甲方,是我们的客户。这个客户基于对开放性的数据平台,去做出最适配这个企业的数据应用需求,这对于数据技术的开放性提出了进一步的要求。

  第四是弹性,很懂这个领域的人知道有弹性的计算。

  这个弹性在未来五年会越来越重要,我们知道企业自身的应用,我们企业的系统,已经开始在三朵云上面不断展开,即公有云、私有云、混合云,包括在腾讯上面的基于云的 SaaS 平台。

  我们是要求这个平台的300台计算资源可以在1分钟之内得到展开或者收回,越来越多的大型企业,业务是不断调整改变的,它是需要一个灵活的底层的计算资源平台去支撑这样的业务改变。

  这个时候,我们就需要整个数据技术的平台,不管是它底层的数据存储平台,还是中间的计算平台,还是上层的分析平台,它们都是可以弹性计算的。

  第五个就是自服务。

  系统只有具备这样的自服务能力,才可以真正帮助到企业里面的业务人员,在以前我们的IT部门很大的一个瓶颈就是很难满足各个部门的数据分析的需求。

  只有通过自服务让我们的业务人员成为真正的数据公民,我们的IT人员才可以去做更重要的事情,做好整个系统的运维监控,做好系统规划,做好数据的安全,做好使用的安全。所以,自服务已经成为了中国企业对数据技术需求的一个很重要的点。

  最后一点,我想跟大家去讲的就是增强。

  增强,其实它的核心内涵就是要通过AI等这样的技术去增强我们一般的业务人员他们的数据准备的能力、数据分析的能力。

  我们知道,我们业务人员最懂的、最擅长的是业务。但是,毕竟在数据科学这个领域,他们不是专业的人士。

  这在未来五年,我们可以通过增强的技术,让他们获取到数据洞察的能力,可以比肩到我们数据科学家,这是我们未来五年看到越来越需要的能力,也是永洪科技在不断研发,希望推进这些能力进入到我们企业当中。

  接下来,向大家汇报一下永洪科技在这些数据技术演变当中所做的一些工作,也会向大家汇报我们后续还会做什么样的工作。

  在迅捷方面,我们有一个全球独有的计算引擎,就是我们的 Yonghong Z-Data Mart,这个我们可以让数据洞察快如闪电,而且我们的 DataMart 是支持面向业务面的迅捷,而不是面向 Python 的迅捷。

  我们已经完全打翻了这个面向IT能力局限,把这个高性能计算直接推给了我们的业务人员。

  有一个我们的客户评价,就是百万条以下的数据规模,我们的用户自己动手做数据洞察,它的实现周期基本跟美国主流厂商是持平的。

  但是,如果说是百万条以上到千万、上亿、十亿这样的数据规模,如果我们把它开放给业务人员的话,这个时候我们的实现周期,获取数据洞察的实现周期,比美国主流厂商还要快。

  我们也希望通过不断加强在性能这上面的投入,大数据计算上面的研发投入,去让我们迅捷的能力更好的支撑到我们这些企业。

  其次就是移动。随着永洪产品8.0版本的发布,产品的移动能力得到了进一步增强。

  那么,这个移动能力从以前相对还比较局限的在一些设备上,到现在可以支持几乎所有主流设备。

  这个移动的产品,它不是直接显示在移动终端上,而是基于移动终端,可以智能地把一份报告,调整到最好的呈现方式,也就是会自动去做智能的跨屏显示。

  同时,重要的一点是,我们会不准数据流失出企业的数据央行,这是我们对移动的一个很核心的要求。

  大家知道,在以前我们做数据分析的时候,很多时候会选用类似于Excel这样的工具,它确实也很方便,但是一个很大的困难是,它会存在很多数据泄露问题。

  这样的数据泄露会给企业带来很大的安全管控的隐患。我们通过逐层加固反复,去确保数据的绝对安全。

  下一个是开放。

  我们把开放分成三层。一层是数据接口开放;一层是数据功能集成开放;再一层是数据应用开放,这三层现在都已经在我们的产品中得到了支持。

  现在,我们正在打造基于平台的全能力开放,这就是我们今天要发布的 Yonghong Z-Platform,在这个基础上,把我们本身研发这些能力重新进行 refactory,这之后把之前的功能全部加到我们新的 Yonghong Z-Platform 基础上。

  目的是让我们的产品也架构在 Yonghong Z-Platform 上面,跟我们的客户,我们的伙伴的开放性是一样的。

  另外一个是弹性。

  我们在这个版本中已经支持了一键伸缩,基于三朵云集群的部署。

  这里说的一键伸缩就是指,只要发一个指令下去,我们可以全自动去调整集群的计算资源,在1分钟以内去完成集群的增减工作。

  我们是增加1台服务器还是减少50台服务器,可以通过一键就完成它,这个弹性也是为了未来三朵云融合提前做好准备,而不是在后面我们企业客户越来越大,我们数据规模越来越大之后,他们会感觉到非常难受。

  在这个问题上,我们已经把它搞定了。

  下一个是自服务。

  这个能力在8.0版本发布之后,已经实现了全程可视化,让业务人员可以自服务做数据准备,自服务去获取数据洞察,把IT的瓶颈全部打掉。

  同时,自服务如果单纯是功能性的是完全不够的,我们知道大家都是数据科研家,都是数据分析师,数据计算是一个很头疼的课题。

  那么,在自服务平台打造上,我们实现了面向用户的计算资源的隔离,和面向应用的计算资源的隔离。这个意思是说我们认为有的数据应用是必须在3秒钟之内跑出来,我们可以确保哪怕有再多的计算需求,这个3秒钟之内必须跑出来的数据,我们一定会让它跑出来。

  我们认为有的用户在这个系统上,它的优先级很高,我们一定要去确保其他用户的数据探索不会影响到这些使用数据优先级很高的用户,这些自服务能力我们已经完全把它构建到这个平台上了。

  下一个就是增强。

  我们从去年年底已经发布了永洪的 Z-Advanced Analytics,它的主要功能就是全方位支持深度分析,去带动自动化和新程度的洞察力。

  我们内置所有主流机器学习的算法。同时,把这些算法通过 Z-Data Mart 实现高性能计算,这个高性能计算可以让很多数据科学家以前特别头疼的建模运行速度慢的问题打破了,通过高性能计算把这个建模的迭代周期达到40分钟,甚至14分钟。

  同时,我们全程依然是可视化的操作,整个都是面向业务人员的高应用性。

  在业务人员的数据准备和数据洞察上面,我们追加的越来越多的增强功能,这些建模的算法,我们把它直接放到业务人员能够触及到、理解到、感知到的地方,让他们可以使用这些数据建模去理解业务,去运筹帷幄。

  随着这几年永洪研发的路径不断走下来,我们已经构建出来一个技术驱动下的数据技术的全能力,从底层的 Bigdata,到中间的BI和AI,以及上层的垂直应用,各个领域各个行业的应用,我们已经把它构建成了像这样一棵树一样的全能力。

  底层有 Yonghong Z-Data Hub 这样一个企业的大数据平台,以及基于这个平台的实时和交付的动作。

  再往上我们构建了 Yonghong Z-Suite 一站式大数据分析平台,基于数据央行的数据进行全能力分析。

  再往上可以构建出 Yonghong Data Application 这样分行业的应用方案,借助永洪行业方案获取企业的洞察,提升企业业务。

  基于此,从今年开始重新定位了永洪,永洪新的定位是数据技术的全能专家,也是刚才大家在视频上看到的最后一句话。

  我们当下的使命就是作为数据技术的全能专家去做好企业在数据技术上的战略级伙伴,助力企业完成这个时代的数据技术的演进工作。

  这些能力,永洪已经把它构建好了。还有一些能力我们在持续研发,持续构建,甚至还有一些能力,我们在和一些行业的领袖企业一起共建。

  总之,作为数据技术的全能专家,我们希望可以帮到企业做好这个时代数据技术的提升和转型工作。

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