数字化的三大核心竞争力:云,大数据和智能中间件

“最终,云会作为熊彼得学说的创造性破坏的最新示例:为使用者创造财富,让忽视者走向灭亡。” - Cloudonomics作者Joe Weiman:云计算的商业价值

云、大数据、智能中间件相互影响,驱动数字化的变迁

云作为数字化工作负载的载体

2017年初,可以肯定地说,没有一个行业的龙头会质疑新数字经济或各公司都要制定数字化战略的事实。无数企业正在逐步的改进其业务模式,如通过重新关注运营指标等使其数字化平台高度地以客户为中心。他们还利用分析投资来试图创造新的商业模式。比如在银行,保险,电信,医疗保健,能源等垂直行业。

总体的趋势就是,数字化经济带来巨大机遇的同时,也使企业面临着不小的风险。现在的客户要求高度情境化的产品、服务和体验 - 且可以通过简单的API(应用程序编程接口)访问。

根据福布斯的数据,大数据分析(BDA)软件收入将从2015年的近1220亿美元增长到2019年的超过1870亿美元。与此同时,全球经济活动中爆炸式增长的数据已经成为一个清晰而现实的商业现象。数据量在各个行业极速增长。然而,虽然数据生产急剧增加且推动企业从中获取商业价值。但企业的数字化能力需要低成本,大规模可扩展能力和敏捷的信息传递平台 - 只有云计算才能提供。

有关更详细的技术概述,请参阅此处

大数据和大数据分析推动消费者互动

数字化架构在企业业务中的出现意味着能够推动与全球消费者、客户或患者的持续在线互动。我们的目标不仅仅是提供引人入胜的可视化,还要让客户关心跨多个互动渠道的服务的个性化。企业获得数字化成功的唯一途径是在微观层面上了解客户的同时不断对您的产品做出正确的市场战略决策。大数据已成为商业市场大规模变化的催化剂,因为它可以帮助任何垂直行业的企业解决他们如何更好地了解客户需求并在竞争者开始行动之前获取客户的趋势的需求。大数据能够为成功的商业平台提供基础平台。

大数据和云计算相交的三个关键领域是:

  1. 数据科学和探索。
  2. ETL(数据抽取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)的缩写),数据备份和数据预处理。
  3. 分析和报告。

大数据在数字领域推动企业发展有多种方式。主要包括以下内容。

  1. 获取客户实体的实时单一视图 - 通常是跨越多个渠道,产品孤岛和地理位置的客户。
  2. 客户细分,帮助企业从微观层皮和不同细分领域了解自己的客户。
  3. 客户情绪分析,通过将内部组织数据、点击流数据和结合结构化销售历史数据的情绪分析数据组合起来,从而更清晰地了解消费者行为。
  4. 产品推荐引擎通过挖掘实时消费者情绪、结合历史数据的产品亲和力信息,提供令人信服的个人产品推荐。
  5. 购物篮分析,观察消费者购买历史,并通过社交媒体记录,网络活动信息,历史购买记录和未来购买趋势来丰富这些数据。

此外,数字化意味着复杂的、多因素影响的业务分析的需求,需要在海量的数据之上近乎实时的执行分析。能够处理这种需求的可用系统只有云计算,无论是公有云还是私有云。云最初被宣称为快速提供计算资源的平台。随着数字化技术的出现,云和大数据的结合能够处理并存储所有的信息。根据IDC的数据,到2020年,基于云计算的大数据分析支出将超过现在的4.5倍。

智能中间件提供数字化敏捷性

数字化应用程序是模块化、灵活的应用程序,可以响应各种访问方法 - 包括移动非移动的。这些应用程序是高度过程驱动的且具有最高程度的自动化。为了具备数字化架构的能力,企业需要围绕设计灵活的数字化平台的目标高效地使用数据和面向服务的架构。其中开源的选择是关键,因为它允许使用灵活的模块化的架构(正如您将很快看到的那样)。

采用SOA(或微服务)架构构建数字化的方式,通过可插拔的轻量级服务,如客户入职、电子病历、绩效评估、交易监控、风险分析、声明管理等不同的业务模块,能够允许业务部门具备增量提供新服务的能力,

智能中间件在六个特定领域提供了重要价值:

  1. 支持高度的流程自动化和编排,从而使纸质业务流程能够快速转换为提供不断改进和优化方法的数字化业务流程。
  2. 通过增加高度的业务灵活性和响应能力有效辅助业务规则
  3. 原生移动应用程序使平台能够支持不同的硬件设备和各种前端的消费者行为。
  4. 平台即服务引擎,使企业具备在各种运行环境和容器场景中具备极快的应用和业务开发的能力。
  5. 业务流程集成引擎,使企业具备极快的应用和业务能力开发
  6. 中间件引入了DevOps的概念。数字化项目带来了若干技术和文化的挑战,这些挑战可以通过大力度的协作、持续的开发周期和新的工具链的使用来很好地解决 - 且不会放弃与经过验证的现有(或遗留)系统的整合。

智能中间件不仅支持自动化和编排,而且还提供装配环境将不同(微)服务串联在一起。同时,它还能使较少的技术分析师可以尽可能多地延长应用程序的生命周期。

此外,数字化业务项目呼吁更多的移动原生应用程序 - 一个前瞻性的中间件堆栈将会提供支持。中间件是推动创新和提高运营效率的关键组成部分。

融合大数据,智能中间件和云的5个关键业务驱动因素

融合上述组件,创建新的数字化应用的主要好处如下。

1.数字化堆栈具备弹性可扩展能力

云计算可以处理任何规模和任何类型的数据的存储和处理。达到这一目标需要对数据的收集和规划,包括来自于动态且高度分散的资源(如消费者交易信息、B2B交互数据、诸如ATM和地理位置设备等机器的记录、点击流信息、社交媒体推送、服务器和应用程序日志文件、多媒体内容(如视频)等)。需要注意的是,前文提到的数据可能由多种格式和不同的模式、差异化的传输协议和速度组成。云计算能够为分析这些数据集提供底层的弹性基础平台。

2.支持多语言开发,数据科学和可视化

云技术本质上是多语言支持的。开发人员可以从各种编程语言(Java,Python,R,Scala,C#等)和开发框架(如Spark和Storm)中进行选择。云产品还支持使用从Excel到BI平台等一系列不同的工具进行数据可视化。

3.缩短数字化业务功能的上市时间

企业可以避免耗时的安装,设置和其他前期流程,可以在云中部署Hadoop而无需购买新硬件或产生其他前期成本。同样,大数据分析能够支持企业整个数字化生命周期的所有服务 - 从数据采集,预处理,分析和可视化。

4.支持多种部署选项(私有/公共/混合云)

能够适配追求成本和灵活性目标的特点,能够有效支持产品开发,测试,部署,备份或云爆发等一系列场景。

5.填补人才差距

开源技术是跨云,大数据和中间件的通用基础。无处不在的开源是能够填补IT业务技能稀缺的关键因素和希望。

与构建独立的或一次性的商业应用程序相反,数字化平台的思维是一种更全面的方法,能够产生更高的使用率 - 从而实现收入。像苹果,Facebook,Google等互联网公司,各种数字化平台比比皆是。数字化应用的构建方式与乐高积木一样,他们重复使用客户和互动的数据来推动不同产品线之间的交叉销售和向上销售。其中关键的因素是确保从高客户附加值和保有量的产品开始。在提高品牌价值的同时,确保客户和合作伙伴也可以协作完成托管在数字化平台顶部的各种应用程序的改进。

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