弈聪软件卓建超:制造型企业大数据架构建设不单纯是技术问题

随着云计算服务、大数据分析、人工智能和区块链等技术兴起,越来越多的制造型企业正在改变其传统的生产经营模式,比如通过大数据分析更精准地了解用户喜好,从而开展更具针对性的营销和产品设计更灵活地调配资源。但这一切对企业的大数据架构和其背后的大数据基础设施也带来了新的挑战提出了新的要求,到底企业的大数据需求发生了哪些变化?大数据厂商又如何看待这种变化?近日记者专门采访了西安弈聪信息技术有限公司(简称:弈聪软件)CEO卓建超先生。

卓建超认为,近几年来企业大数据需求正在发生急剧的变化,这种变化是企业内部和外部因素共同作用的结果。今天的企业信息化需求更加成熟和理性,更关注新的大数据技术能给企业带来多少生产力,怎样才能更好地利用这些大数据技术促进业务的发展。从外部来看,云计算、大数据爆炸式发展使得大数据与企业业务的结合越来越紧密,大数据已经不仅仅是企业业务的一种辅助手段,而是深入到企业生产、经营、管理、销售、客户服务等各个环节,成为企业业务的核心系统,随之而来的企业对数据的观念和要求自然也发生了根本性的转变。一直以来弈聪软件就非常重视客户的声音,近年来更是通过数以百计的企业调研,对企业客户大数据需求的变化趋势有着深刻的理解。卓建超指出,今天制造型企业对企业信息化需求变得更加成熟和理性,他们更关注的是这些新的大数据技术能给企业带来多少生产力,怎样才能更好地利用这些大数据技术促进企业业务的发展。从单纯地欣赏关注新技术本身的进展,到更理性地去思考如何才能在企业大的生产经营环境中更好地使用大数据新技术,这是一个非常大的观念上的跨越。企业着眼点已经更多地放在大数据在使用中的便利性、管理成本、时间成本、还有最后的交付质量等环节,对大数据方案的要求已经发生了明显的转移。

从内部来看,企业大数据复杂性的增加也在促使这种改变,过去几年信息和数据量的激增以及业务复杂性的加大造成了企业大数据系统与10年前相比正变得越来越复杂,大数据部门不得不花费更多的时间和成本维护大数据基础设施。大数据部门发现几乎不可能以创新的方式敏捷地为业务提供支持。这意味着企业大数据成本的整体结构发生了根本性变化。以前企业在考虑缩减大数据费用时,主要考虑采购成本的缩减,现在则完全相反,这迫使制造型企业需要调整企业整体的大数据策略,从更注重大数据的性能到更注重大数据的效率,从更注重大数据的建设到更注重大数据的管理,使公司的大数据系统以及大数据运营更加合理,更有效率,更好地承载其业务运营。卓建超指出,企业传统数据架构的最大问题在于,其在设计搭建时并没有充分考虑架构整体的合理性,就可能出现某一组件遇到瓶颈成为整个系统的短板,而其他组件则可能是冗余配置的,大量的资源长期无法得到有效利用,造成资源的浪费。所以在考量一个大数据系统是否还有生命力时,不是看其有多少计算、存储、网络等物理资源,而是看其计算资源池、存储资源池、网络资源池是否最大化地利用起来了,其整体配置是否合理,是否存在短板,因为如果短板存在,继续增加物理资源只会造成更大的浪费。

大数据架构的变革就不可避免了;即使企业现有的大数据架构还未出现瓶颈、还有其存在的价值,也可以同步地进行变革,因为新一代大数据架构的优势在于,可以帮助企业加强大数据利用率,用最少的大数据设备输出最大的大数据资源,这对企业来说是最合理的选择。而且旧架构的改变并不意味着旧有的大数据基础设施就没用了,只要都是基于开放的组件,新旧架构之间总会具有一定的兼容性。从这个意义上来说,大数据架构的变革与大数据基础设施的升级二者是相辅相成的。“大数据不再是一个概念,考量的已不再单纯是大数据系统的性能指标、资源大小;大数据更是一种服务能力,客户考量的是其使用体验。大数据已经不再是大数据本身,而是其使用体验。”卓建超表示,融合系统产品的设计理念很好地体现了弈聪软件对新一代大数据基础设施从注重大数据物理性能到注重大数据效率这一思路的转变,专门针对融合管理而全新构建。它消除了复杂性,用于取代孤岛式架构时代的其他管理工具。这并不是件简单的事情,也没有一定的标准可供遵循,更多的要靠经验,而这正是像弈聪软件这样的领先大数据企业的优势所在。凭借其全面的大数据产品线、多年在大数据技术上的积累,以及成千上万客户的实施经验,弈聪软件可以很好地辅助客户将大数据更有效地使用起来。

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