全方位架构企业,赢在大数据运营

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科学技术的发展大大改变了人类生产和生活的方式,尤其是自从人类发明了计算机和互联网以来,信息的快速流动和共享让全球资源得以有效配置,有力地推动了世界经济的全球化和一体化。

信息通信技术的发展引发了多个社会热点,包括物联网、移动互联网、云计算、大数据等。物联网的目标是连接自然环境与物质世界,移动互联网的目标是连接人与人,云计算的目标实现IT资源如同水电一样实现按需分配,大数据的目标则是为不同领域提供决策支持。

物联网能够实现物与物的连接,可以应用于工业、环保、医疗、交通、安防、水利、物流、仓储等领域。据IT研究与咨询公司高德纳(Gartner)预测,到2020年,可穿戴设备出货量将达到5亿,世界将安装300亿个无线传感器节点,未来10年传感器数量将会达到万亿级。预计2020年,亚太地区的物联网设备总量将从目前的31亿台增至86亿台,除日本外的市场规模将从目前的2500亿美元增至5830亿美元。中国将成为全球物联网市场的领跑者,预计2020年,中国物联网市场规模占整个亚太地区市场规模的59%。可见,物联网产业具有非常巨大的发展潜力。

物联网连接的是“物”,而互联网连接的则是“信息”。随着移动通信技术的发展,移动互联网已经成为社会发展的热点之一。根据中国互联网信息中心统计,截止2014年6月底,我国网民数量达到6.32亿,手机网民数量达到5.27亿,移动互联网用户大约占互联网用户总数的80%。

目前,全球大概有52亿移动用户,其中仅有大约30%的智能手机使用率,具有很大的市场发展空间。据美国权威市场研究公司IDC预测,2015年全球智能手机出货量将达到14亿,市场规模将达到4840亿美元,中国智能手机的出货量将达到5亿部,占全球出货量的1/3强。2014年,中国移动市场规模接近1900亿元,预计2015年,中国移动互联网市场规模会超过4000亿元,预计2017年,移动互联网市场将继续保持强劲的增长势头,有望超过6000亿元。

从产品的形态看,传统的智能手机、平板电脑将会逐渐向大屏、高清显示、多核处理器、多模多频的方向演进,而可穿戴设备、跨界智能终端、智能电视、智能汽车等将成为新兴的智能终端产品,具有非常有强劲的市场潜力。

移动互联网市场在移动搜索、移动在线教育、移动电子商务、移动支付、移动在线游戏等方面将会保持强劲的发展势头。预计2015年,移动搜索的市场规模将超过60亿元,移动电子商务市场将突破千亿元,移动支付市场规模将超过7000亿元。

移动互联网的发展离不开移动智能终端和移动通信网络的发展,而移动通信技术是推动移动互联网飞速发展的前提和基础。作为移动互联网的重要载体,智能手机、平板电脑等移动设备的销量将继续扩大。除了智能手机和平板电脑,手表、手环、项链、滑板、智能眼镜、环境监测设备、医疗设备等将会有很大的发展空间。

在移动数据业务的支持方面,移动通信网络的发展分别经历了第二代(2G)、第三代(3G)和第四代(4G),第五代(5G)正处于研究阶段。2G的传输速率为9.6Kbps,最高可达到384Kbps;3G在室内、室外和行车环境的传输速率分别为2Mbps、384Kbps和144Kbps,通过优化最高可达到上行5.8Mbps,下行28Mbps的传输速率;4G的传输速率可以达到上行50Mbps,下行100Mbps;5G的传输速率预计最高可达到10Gbps,是4G传输速率的近100倍。移动通信网络传输速率的不断提升为移动互联网应用的发展创造了条件。

云计算能够实现IT资源的按需分配,推动更加专业化的社会分工,进一步激发全社会创新能力。据美国权威市场研究公司IDC预测,2015年云计算的市场规模将达到1180亿美元。根据计世资讯(CCW Research)研究,2014年我国云服务市场规模已经达到1645.8亿元,同比增长28%,其中,IaaS占比达23.4%,SaaS服务占比约为70%,PaaS的市场占有率较低。为了推动云计算在我国的快速发展,工业和信息化部在“十三五”纲要中,将云计算列为2016-2020年重点发展的战略性产业。

据美国权威市场研究公司IDC预测,2015年大数据相关的软硬件及服务市场规模将达到1250亿美元,图像、音频、视频等富媒体成为大数据分析的重要驱动力,将会呈现至少3倍的增长。产业链中起主导作用的IT服务提供商将会提供数据即服务(DaaS)平台,大数据分析公司将会在此基础上提供增值服务,物联网领域将会成为主要的分析对象,预计在未来的5年,大数据市场将会有30%复合增长率的高速增长。

无论是物联网、移动互联网,还是云计算、大数据,都预示着未来巨大的市场发展空间。作为社会经济细胞的企业,在面对市场提供的各种发展机遇时,需要根据自身情况制定发展战略,在激烈的市场竞争中占得先机。

信息通信技术、交通技术促进了全球在投融资、设计、采购、生产加工、物流配送、渠道销售等环节更加专业化的社会分工,大大提高了社会整体效率,推动了人类社会的快速发展。

社会生产在全球范围内的分工,虽然促进了社会生产力的发展,但是也使得企业处于一个风险更大的环境之中,企业需要快速地响应外部变化,才能够在市场竞争中占据主动。因此,要求企业能够将发展战略有效地贯彻到建设和运营活动之中,提高执行力。如果企业发展战略与建设和运营脱节,企业将会偏离预先设定的目标和方向,在激烈的市场竞争中处于不利地位,甚至会导致破产。因此,企业应当从多维度、全方位地架构企业,确保企业发展战略能够真正落地实施。

企业架构是一个复杂的系统工程。企业通常需要定期进行外部环境分析和内部资源评估,制定中长期发展战略。因此,要求企业架构模型能够完成对目标和现状的分解要求,通过差距分析,为企业制定明确的行动计划。

企业的业务活动往往需要不同部门、不同角色、不同地域的人员共同参与,比如市场营销部门的营销人员、产品销售部门的销售人员、客户服务部门的客服人员、采购部门的采购人员、工程建设部门的建设人员、维护部门的维护人员等。此外,人力、财务、资产等职能部门也需要共同参与,假如没有良好的企业架构,则很难保证企业发展战略能够有效地贯彻到企业建设与运营活动之中。可见,企业架构在企业中的重要地位。

物联网、移动互联网、云计算等产业的发展,为全社会生产了越来越多的数据,为了体现这些数据的新特征,业界将之定义为“大数据”。如果说煤、石油、天然气等是自然界提供的能源,那么大数据则是信息社会提供的新型能源。对于企业而言,大数据成为企业认识市场、客户和自身的核心资产。

大数据虽然魅力无穷,但是如果企业不能正确认识和利用大数据,那么对于企业而言,数据仍然是一堆废铜烂铁。关于大数据,企业需要引发的许多思考,包括:大数据如何在业务活动中发挥作用?如何发现和定义大数据服务?如何设计大数据服务?如何部署大数据服务?如何持续地运营大数据服务?如何有效地管理大数据?大数据服务在企业架构中如何承载?等等。

可见,对于企业来讲,要想充分理解和运用大数据服务,并不是一件非常简单的事情。为了便于读者快速地掌握本书中关于大数据运营的思路和方法,笔者在此概括性地说明一下。

大数据来源于自然环境和人类社会,是对自然环境和人类特征和行为的记录,其原理是借助数据来把握规律,进而实现预测未来和支持决策的目的。因此,可以将业务活动分为两类:负责执行的业务活动和支持决策的业务活动,大数据服务属于支持决策的业务活动。

企业架构框架从空间角度来架构设计企业,由于决策和执行是业务活动是一体两面,不可分割的,因此大数据服务与面向操作的事务型活动一样,在企业架构的10个维度(业务过程、信息、应用、功能、数据、集成、技术、部署、安全、治理)需要相互配合,共同支撑完成从企业发展战略到运营的转换。

大数据服务在时间维度体现为从需求分析、架构设计、开发测试、部署上线到持续优化的过程。不同于面向操作的事务型应用,大数据服务需求来源于业务需求和大数据两者的结合,业务需求是待决的决策问题,而大数据则是解决问题的数据基础。在架构设计方面,大数据服务重点关注数据的全生命周期管理和元数据管理,大数据是长期历史数据的积累,应当根据应用需求和管理要求制定数据迁移策略,元数据相当于分析人员数据字典。在持续优化阶段,企业需要借助监控手段,实时监控大数据的活性和运行状况,不断丰富和完善数据源,提升数据质量,不断提升决策支持的及时性和正确性。

本书是笔者的处女作,由于个人认识水平和时间的限制,不足之处恳请批评指正。希望本书能够让您能够更加全面地、系统地掌握基于大数据架构企业的思路与方法,充分挖掘大数据资源的潜力,赢在充满希望的大数据时代!

(本文摘自:李福东《大数据运营-服务型企业架构新思维》序言,经作者授权转发,图片来自网络)

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