德塔用智能大数据帮助用户落地大数据应用实践

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背景

今天，数据分析早就已经走进了政府、教育、医疗等各个领域，尤其是在“实施国家大数据战略加快建设数字中国”讲话后，各个领域加快了大数据的相关技术的应用，可以说全民都在大数据。

当前组织实践大数据面临最大的挑战还是数据，主要体现在数据量小，外部数据获取困难。

在政府、教育、医疗等用户，这些年都是以建立数据中心、数据云平台为契机，实现数据的集中、纵向数据集中管理。但是这些数据往往集中在纵向领域，横向打通受部门、体制的限制难度较大，这其中主要是行政问题而不是技术问题造成。组织现有这些数据相对数据量不大，维度相对较少。从历史积累的数据获取能力上看，也主要集中在业务系统范围内的数据获取，外部数据获取能力偏弱，同时也缺少海量数据分析、处理的能力。数据量少，是组织应用大数据技术和实践的困惑之一。

就大数据应用来说，组织更多应用的还是自己内部的数据。这些数据通常都是结构化的数据，我们一般将这些数据进行分类、排序等操作，将相同类型的数据进行对比、分析、挖掘，基本上都是统计工作。现在大部分的组织其实更多的诉求都是来自于分析和数据呈现。

其实当前有一类丰富资源的数据其实就存在组织的网络内部，一直没有利用起来，就是智能数据。什么智能数据呢？智能数据其实就是存在网络中，存在广大智能设备、IT设备上的数据，它的特点就是数据量大，数据多为非机构化数据，典型的像视频、图片这一类的数据，能够真实提供位置、性能、资产、告警、承载业务的信息，利用这些信息结合组织现有业务数据可以提供更多维度和类型，从而让组织具备大数据分析的数据基础，能够解决更广维度的问题。

例如在高校，学校内部有大量积累的教学、教务数据，这些数据的利用往往解决都是教学方面的问题，但是针对学生基本安全的管理却无法通过数据来解决，往往都是投入大量人力来解决。德塔在通过对网络数据分析，发现其实网络上存在大量的学生行为数据。这些数据可以客观的反应学生行为和状态，例如通过学生在校园网的WIFI位置的数据，学生利用网络发布的舆情信息，帮助学校实现学生失联预警、学生思想情绪的预警等。大大降低了学生安全管理的难度。同时结合学生位置、行为习惯，结合教学教务的数据，可以更加准确的勾勒出学生画像，为精准的教学改进提供更客观、准确的分析维度。

在医院也同样存在大量的智能数据，尤其像CT、核磁等设备，本省就是智能设备，自身就能够提供大量的客观运行数据。德塔通过智能设备运行和客观产生的网络数据分析和采集，可以无感知的识别出来当前院内多少设备在网，设备的类型是什么、设备得了用率如何？这些海量运行数据的分析与现有的HIS系统数据结合可以充分反应出来业务运行状态，这样组织可以充分依据来调整设备的投放和使用，提升设备应用效率，降低人员的工作压力。

德塔的“智慧神经网络”像人体神经元一样获取业务中的IT资产、物联设备、应用系统等数据，以管理视角实现数据的多维关联，以集中化、可视化的方式提供给管理者。这些十几年积累的数据类型和资产识别能力，可以帮助组织快速获得海量、客观的智能数据，这些数据结合组织现有的业务数据，就构建了满足大数据应用落地的基础。大数据数据能力未来将成为组织核心竞争力，数据是这其中的基础，德塔充分挖掘智能数据的价值，帮助组织低成本、快速落地大数据应用实践。

《浅谈大数据第一期》

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