文 人民郵電出版社 何鵬

盡管大數(shù)據(jù)時代的風暴早已席卷全球，EMC、微軟、甲骨文、IBM等巨頭早已在風暴中手擎閃電，爭當大數(shù)據(jù)時代下新世界的宙斯主宰，但是大數(shù)據(jù)和云計算的雙駕馬車卻以神速疾馳，在“諸神之戰(zhàn)”中為大數(shù)據(jù)未來留下一片澄澈的藍海。而大數(shù)據(jù)和云計算之所以同車同軌、交蔓相生近乎唇齒，正因為它們對彼此的需求正盛，而數(shù)不盡的分析報告競相表明，大數(shù)據(jù)和云計算將在長到難以預(yù)知的一段時期內(nèi)保持這種緊密的關(guān)系。

難能可貴的是，不論未來技術(shù)趨勢如何風云變幻、商業(yè)模式怎樣演繹更迭，我們都可清晰的辨識大數(shù)據(jù)和云計算在企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域交織的發(fā)展方向：以信息價值為企業(yè)的核心資產(chǎn)。高森明晨所提出的企業(yè)信息聚合論，正是將云計算平臺所承載的大數(shù)據(jù)技術(shù)更好地應(yīng)用在企業(yè)信息價值領(lǐng)域。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的企業(yè)信息聚合

不知哪天開始，知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、平臺服務(wù)商在各類招聘渠道中增設(shè)了一個職位：大數(shù)據(jù)分析師。也許在茫茫消費者大軍中我們無法感受到這個職位的重要性，但對數(shù)據(jù)挖掘、分析人才資源的競爭，卻悄然拉開了大數(shù)據(jù)時代的序幕。

這個時代最為顯著的特征是“數(shù)據(jù)成為企業(yè)核心資產(chǎn)”，簡單的說，企業(yè)需利用大數(shù)據(jù)更加貼近消費者，接近消費者的最真實的需求。消費者充分成為數(shù)據(jù)的提供者和分享者，這得益于現(xiàn)今時代的兩個顯著變化：第一，消費者和網(wǎng)民兩個角色的界限逐漸消失。第二，網(wǎng)民因移動互聯(lián)網(wǎng)而提升到一個全新的量級?？梢哉f在移動互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)時代才真正到來，移動互聯(lián)網(wǎng)用戶對大數(shù)據(jù)體系的構(gòu)筑、信息類別的產(chǎn)生、信息量的擴容都是大數(shù)據(jù)形成氣候必不可少的因素。

亦如移動互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)時代具有不可逆性，任何企業(yè)都將置身其中，疏遠大數(shù)據(jù)所造成的價值體衰落不是依靠管理就能逆轉(zhuǎn)的。而實際上，大數(shù)據(jù)在移動互聯(lián)網(wǎng)時代對企業(yè)產(chǎn)生的價值不僅僅局限于企業(yè)面對的消費者個體信息，同樣也有市場信息，通路信息，競爭對手信息等等，它們通常作為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)出現(xiàn)，在移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用普及之前，企業(yè)是無法掌握、把控這些信息的，而在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)產(chǎn)生之前，企業(yè)又無法處理和利用這些信息，可以說，移動互聯(lián)和大數(shù)據(jù)是企業(yè)開始獲取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價值的兩個必備技術(shù)條件。

高森明晨公司作為一家立足于移動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)級應(yīng)用，并致力于通過構(gòu)建云平臺與數(shù)據(jù)挖掘共生體系，為企業(yè)提供智慧管理服務(wù)的研發(fā)型企業(yè)，專門組建了由云計算和數(shù)據(jù)挖掘人才共同擔綱的研究團隊。長期以來，高森明晨從“企業(yè)信息聚合”的自主創(chuàng)新理念出發(fā)，幫助企業(yè)在大數(shù)據(jù)時代的新形勢下，緊抓游離在銷售一線、市場周圍、競爭對手附近的的海量價值數(shù)據(jù)。前文說到移動互聯(lián)網(wǎng)是大數(shù)據(jù)時代的使者，是大數(shù)據(jù)流云集的管道，也是大數(shù)據(jù)分類的基礎(chǔ)。高森明晨同樣認為，移動互聯(lián)網(wǎng)更區(qū)分了大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉庫、BI（商業(yè)智慧分析）等數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，因為數(shù)據(jù)倉庫和BI并沒有嚴格的時間限定，而是一個看似漫長的積累和沉淀的過程，只有擁有一定時期的一定量的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫才能夠成立，BI才具有實際意義。但是大數(shù)據(jù)卻并非如此，實時性是大數(shù)據(jù)挖掘和分析一大特征，也是必備條件，大數(shù)據(jù)相對于數(shù)據(jù)倉庫、BI的分析結(jié)果，實時性要求往往是一秒與幾天的差距。所以在大數(shù)據(jù)兩大管道中，“大交易數(shù)據(jù)”包含著來自企業(yè)、消費者和供應(yīng)鏈的交易信息，“大交互數(shù)據(jù)”則包含了SNS、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)以及移動終端數(shù)據(jù)。我們明顯看到，在“大交互數(shù)據(jù)”管道中，移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的占有率是極高的，可以說是SNS、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動終端這四個數(shù)據(jù)渠道未來發(fā)展的方向和載體。

高森明晨的一款基于企業(yè)信息聚合理論，面向企業(yè)零售終端管理業(yè)務(wù)的應(yīng)用產(chǎn)品GRIRMS（中國電信“銷售管家”），就充分挖掘和利用了大數(shù)據(jù)時代移動互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)特點，在一些大型零售企業(yè)的終端管理中，GRIRMS使移動互聯(lián)網(wǎng)成為了企業(yè)快速收集結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的各類數(shù)據(jù)信息的工具管道，使云計算真正成為了妥善貯存大數(shù)據(jù)，分析處理大數(shù)據(jù)、合理利用大數(shù)據(jù)的最佳平臺。GRIRMS的客戶企業(yè)中，不乏傳統(tǒng)的快消行業(yè)、家電行業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)、企業(yè)，但這些企業(yè)幾乎在同一時間意識到終端數(shù)據(jù)信息對于自身發(fā)展所起到的決定性作用。在這些行業(yè)、企業(yè)的零售終端，銷售人員已經(jīng)可以按照GRIRMS內(nèi)置于移動終端中的工作流程開展一天的工作。而在GRIRMS 4代新版本的企業(yè)級社交SNS模塊中，一線人員可以各抒己見，發(fā)表對工作中周遭一切的看法，這些看法可能是赤裸裸的市場數(shù)據(jù)、競品動態(tài)，也可能是他們充滿個人情感意味的觀點。而這所有的信息都將被利用移動終端采集起來，經(jīng)過大數(shù)據(jù)聚類分析等手段，把最為可靠的信息篩選出來，并通過GRIRMS的BA模塊，將這些雜七雜八的可靠信息還原成直觀的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)在管理者面前，作為企業(yè)管理團隊最重要的策略調(diào)整依據(jù)。這就完成了一個企業(yè)信息聚合的過程，在此之前，管理者對企業(yè)外部數(shù)據(jù)信息的需求、分類、篩選和利用都是帶有偏見和個人性質(zhì)的，很有可能誤導(dǎo)決策，企業(yè)信息聚合的過程可以大大降低這種偏見、不產(chǎn)生任何副作用。

在此基礎(chǔ)上，GRIRMS從企業(yè)的長遠價值角度出發(fā)，完整覆蓋了盤踞在企業(yè)終端的，企業(yè)所急需的大數(shù)據(jù)信息流（包括類似進銷存等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），不斷為企業(yè)專屬數(shù)據(jù)倉庫、BI資源添磚加瓦。

云計算讓企業(yè)更加專注于信息聚合

從移動互聯(lián)網(wǎng)獲得的消費者信息、終端數(shù)據(jù)、經(jīng)濟地理信息無限迫近消費市場的真實需求，儼然成為企業(yè)商家的“必知”，只有知曉洞悉這些“必知”，才知道何時何地是“必爭”。然而謂之大數(shù)據(jù)，更因為它所涵蓋的信息類別，信息數(shù)量之巨大寬廣無極，海天方容，當眾多企業(yè)級聚合大數(shù)據(jù)流匯集一處的時候，儲存容納、分析處理、結(jié)果分發(fā)就對原有的群組服務(wù)器式IT架構(gòu)產(chǎn)生了較大的負荷。

現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)運算具備了沒有邊際和上限困擾的云計算來承載，云計算主導(dǎo)貫穿了大數(shù)據(jù)儲存、挖掘、分析、利用的幾個最重要的環(huán)節(jié)，是云計算使得大數(shù)據(jù)價值充分體現(xiàn)，使得聚合信息效應(yīng)能充分涵蓋企業(yè)業(yè)務(wù)流，而不會因為過高的信息化平臺投入而降低大數(shù)據(jù)對企業(yè)的價值回報。

自2009年公司成立之初，高森明晨就著手組建自有云計算平臺，進行云計算技術(shù)企業(yè)應(yīng)用基礎(chǔ)理論的研究。在高森明晨剛剛發(fā)布的《廣泛應(yīng)用型云計算技術(shù)（GAC）白皮書》中，公司CTO金晨博士明確指出隨著GAC平臺衍進至第二代，高森明晨為客戶企業(yè)提供的大數(shù)據(jù)挖掘、分析服務(wù)將逐漸從行業(yè)應(yīng)用這種產(chǎn)品形式的服務(wù)末端，成為行業(yè)應(yīng)用服務(wù)的重心，并將逐漸成為高森明晨所提供的重點服務(wù)方向之一。目前，以GAC平臺為依托，高森明晨已向國內(nèi)國際多個知名大型企業(yè)提供綜合管理解決方案。對于大數(shù)據(jù)挖掘和云計算平臺的平行校驗正在有序進行，在不久的將來，高森明晨將成為大數(shù)據(jù)時代云計算平臺和數(shù)據(jù)分析解決方案的整合提供商。

回顧大數(shù)據(jù)的四個主要特征，即4個V：多樣性（Variety）、體量（Volume）、速度（Velocity）、價值（Value），正體現(xiàn)云計算的重要性支撐，云計算不但能提供容納大數(shù)據(jù)流的空間，更重要的是提供給大數(shù)據(jù)分析以所需的運算能力，云計算的分布式并行計算能力讓企業(yè)在進行大數(shù)據(jù)分析的過程中，再無需架設(shè)低性價比的服務(wù)器集群，也不再擔憂現(xiàn)有的服務(wù)器集群多數(shù)時段空閑、少數(shù)時段又不夠用，或者碌碌無為又或者徒勞無功。

大數(shù)據(jù)的價值毋庸置疑，但是進行大數(shù)據(jù)挖掘有如沙河淘金，大數(shù)據(jù)由24小時不間斷的各類數(shù)據(jù)流組成，對于企業(yè)來說，在信息聚合的過程中就有大量冗余數(shù)據(jù)和不相關(guān)數(shù)據(jù)需要通過數(shù)據(jù)挖掘、聚類進行有效篩選和排除。因此，大數(shù)據(jù)的價值密度是比較低的。這就需要大量的反復(fù)運算和并行運算來保證信息的實時性，確保信息價值不會因處理不及時或不當而流失。如果采用無限增置集群服務(wù)器的方法，要達到這種瞬間的巨幅運算能力，顯然要付出高昂的代價。而隨著云計算技術(shù)的誕生和發(fā)展，這個問題就迎刃而解，高森明晨正在努力通過自有云平臺，實現(xiàn)不額外收取企業(yè)客戶費用的企業(yè)數(shù)據(jù)信息挖掘、分析服務(wù)，為企業(yè)客戶實時呈現(xiàn)直觀的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

與此同時，對終端大數(shù)據(jù)信息的利用成為了繼ERP、CRM、財務(wù)軟件和協(xié)同辦公等等企業(yè)級信息化服務(wù)之后的又一大產(chǎn)業(yè)鏈，相比上述軟件服務(wù)，圍繞大數(shù)據(jù)展開的移動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)信息化服務(wù)則更易形成規(guī)模、也更具藍海特質(zhì)。

在這個行業(yè)中，誰更具有洞察企業(yè)需求的目光，更能夠?qū)⒁苿踊ヂ?lián)網(wǎng)、云計算與大數(shù)據(jù)三大技術(shù)領(lǐng)域相融合，誰就更容易存活和發(fā)展。也正因為有了這樣一個專業(yè)領(lǐng)域，企業(yè)同樣可以在不搭建信息化平臺、不雇用專門的技術(shù)人員，不投入專項資金的條件下，獲得有針對性的服務(wù)。這不但大幅降低了大型企業(yè)進行數(shù)據(jù)分析的成本，對中小企業(yè)的幫助尤大，中小企業(yè)同樣具有獲知消費者信息的剛性需求，專業(yè)的大數(shù)據(jù)挖掘和云計算平臺服務(wù)提供使大數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析和利用的門檻日益消失，也使得中小企業(yè)和信息化之間多年的隔閡消弭。

拿GRIRMS舉例來說，它歷經(jīng)了為企業(yè)量身定制服務(wù)的1.0和2.0版本，在3.0到3.5版本區(qū)間完成了從“按需定制”到“功能配置”的過渡，而從已發(fā)布的4.0版本開始，GRIRMS已經(jīng)實現(xiàn)讓企業(yè)客戶完全通過SaaS（軟件即服務(wù)）的方式，選配適合自身的系統(tǒng)服務(wù)，而完全無需事先采購服務(wù)器，招聘相關(guān)技術(shù)人員，甚至使用培訓(xùn)環(huán)節(jié)也大大簡化了，這也讓中小企業(yè)有了更多樣、更便捷、更輕松的選擇。

言而總之，移動互聯(lián)技術(shù)讓企業(yè)和信息化服務(wù)提供商高效率的獲取數(shù)據(jù)信息，云計算則作為基礎(chǔ)讓信息化服務(wù)提供商和企業(yè)分別從過程和結(jié)果兩方面更專注于信息的聚合。信息聚合讓大數(shù)據(jù)有更加廣闊的應(yīng)用空間，讓非結(jié)構(gòu)化的價值信息有了用武之地，讓更多企業(yè)通過更智慧的數(shù)據(jù)分析接近消費市場，接近企業(yè)管理的本源。