摘要:联想大数据战略:依托联盟构建大数据标准申请163邮箱:2018年5月26日-29日,2018中国国际

联想大数据战略:依托联盟构建大数据标准申请163邮箱:

2018年5月26日-29日,2018中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)在贵阳举办,在这一年一度的全球大数据最新科技成果展示舞台上,联想大数据携领先的技术、产品、行业实践以及工业大数据产业应用联盟生态建设的最新成果重磅出击,向世界展示了联想在大数据,尤其是工业大数据、工业互联网领域的方案、实践与生态建设成果。

联想大数据战略:依托联盟构建大数据标准申请163邮箱-玩意儿

这是联想大数据连续第三年受邀参加数博会,联想集团副总裁、首席研究员、数据智能业务负责人、工业大数据产业应用联盟常务副理事长田日辉分别在大数据尺度 化引领实体经济高质量发展论坛和工业互联网视角下的大数据与智能制造高峰论坛上发表了主题演讲。在会议期间田日辉与联想创投大数据及物联网业务总经理、工业大数据产业应用联盟常务副秘书长吴越、联想创投工业互联网发展总监、工业大数据产业应用联盟副秘书长逄振也向包含 至顶网在内的业务媒体阐述了联想对于尺度 化构建以及其当面 的技术、产品、行业实践以及应用联盟等思考。

七年实践感受到大数据尺度 化的重要性

早在2011年,联想就启动了大数据平台建设,到目前分布在全球的10个数据中心,2000+台服务器,总容量12PB,实现日处置 数据4.3PB的数据和30TB的日天新增数据。

在联想大数据七年实践中面临很多问题,其问题的核心是大数据尺度 化的缺失,造成数据在集成、应用和保险 这三个问题融合起来困难重重。也让联想认识到大数据尺度 化构建的重要性。

田日辉谈到,联想大数据在七年实践中曾面临三大问题,大数据尺度 化缺失是重要因素

首先,数据集成面临众多问题。

在数据集成层面,数据来源多,面临着上百个业务系统数据集成的巨大挑战,同时频度跨度大,除了批量数据系统集成外,也要采集高并发的生产制造实时数据;格式复杂,由于各个业务系统的建设具有独立性,上百个业务是非 长官上百个尺度 和非标格式需要解析或转换,数据质量差,由于手工录入且约束不足,局部 数据存在不一致问题,分歧 理等问题。

其次,数据应用不能统一管理。

在数据应用方面,挖掘工具化,针对海量数据的清洗过程/数据处置 的特征工程以及算法应用的快速部署,都迫切需要一整套集成工具以减轻工程师的重复性劳动;决策自动化,,面对挖掘过程,需要有一套流程管理工具去顶任意挖掘结果的处置 流程,加速数据挖掘进度和效率;操作可视化,需要一套易用的可视化操作界面,易于维护。

第三,数据保险 面临更大挑战。

数据保险 ,数据保险 ,需要从硬件到软件级别的保险 措施确保全球十个数据中心PB级别的数据保险 ;数据隐私,如何有效针对客户数据进行脱敏,不侵犯客户权益,是一大挑战,数据合规,如何实现跨地域 跨国家数据合规性传输,数据加密,在数据存储,计算和传输过程中,数据的加解密算法需要具有良好的集成性和易用性。

同时田日辉谈的联想大数据两大愿景:第一,通过自身提供数据智能平台和服务,推动联想成为数据智能最好的使用者,推动联想自身的业务优化、产品优化,用户经营等;第二成为全球领先数据智能产品和解决方案供应商,为中国加速成为制造强国,为工业互联网的发展提供产品和解决方案,推动智能化产业,推动数字化转型。

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联想集团副总裁、首席研究员田日辉

大数据尺度 的构建成为联盟开放的基础

针对联想大数据愿景,联想希望一方面共同打造开放的生态系统,一方面通过产品和技术来赋能产业发展。田日辉针对愿景阐述了联想的两条路线。“联想一手紧抓生态,通过工业大数据产业应用联盟这个开放的生态系统,不断吸引领域内的工业企业加入并开放数据,以形成中国工业大数据的核心竞争力。一手紧抓业务,通过可提供全价值链的赋能型产品来助力广大制造业企业实现转型升级。”

联想希望通过工业大数据产业应用联盟这个开放的生态系统一方面共同来打造和完善大数据尺度 构建。另一方面吸引领域内的工业企业加入并开放数据。

2017年底,由联想集团和中国电子技术尺度 化研究院携手众多行业骨干企业共同发起的工业大数据产业应用联盟正式成立!到目前联盟成员已经有124家,逄振谈到联盟自身是一个非常务实落地的联盟,通过整合整个联盟的资源,涵盖了从技术面到厂商提供解决方案面,共同推动构建工业大数据产业技术翻新 链,为工业大数据技术在各个行业的深度融合与落地提供涵盖技术、平台、尺度 等多方面服务在内的能力支撑体系。因此构建大数据尺度 成为所有联盟成员共同的愿景。

对于尺度 研究,联想田日辉首先谈到联想对于尺度 的认识,联想认为以需求为导向是尺度 落地能力的基础,根据行业业务的特点、信息化水平、大数据应用需求制定发展适应需求的行业大数据尺度 化路径。联想希望从优秀实践中提炼应用尺度 ,加强尺度 实用性。以及鼓励和探索大数据团体尺度 形成机制。来一起制定和推广数据保险 和隐私保护尺度 。

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