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Netezza:大数据的“分析引擎”IBM Netezza部门总裁Jim Baum近日谈了Netezza是如何为IBM解决大数据问题以及自2010被IBM收购以来的发展情况。 IBM Netezza部门总裁Jim Baum近日谈了Netezza是如何为IBM解决大数据问题以及自2010被IBM收购以来的发展情况。 作为数据仓库设备制造商Netezza的总裁兼首席执行官,Jim Baum负责制定该公司的战略方向,监督日常运作、全球产品开发、销售和营销。Baum曾在2007年带领Netezza上市,实现连续14个季度的增长,最终促成IBM的收购。在IBM与分析师召开的第二季度财报会议上,IBM首席财务官Mark Loughridge表示,Netezza的业务量增长高达70%。 记者:您能不能谈一谈Netezza在被IBM收购之后是如何加速增长的? Baum:这是一个相当惊人的增长速度。举例来说,我们在加入IBM的8个月之后,已经扩大到100多个新的国家,包括增长的市场,例如巴西、俄罗斯、印度、中国、土耳其、韩国和南非。我们的全球生态系统增长超过一倍以上。今天,有近300多个业务合作伙伴采用了Netezza的技术,在收购还不足70个。我们还看到了新行业中开始采用集成软硬件技术的商机,例如银行、旅游和交通,之前在这些行业中我们并没有太多涉足。除此之外,IBM还加大了对我们的技术的投资。 记者:大数据分析的未来是怎样的?市场将朝哪个方向发展? Baum:大数据分析将发生转型。大数据过去只是指体积庞大,现在我们以更全面的眼光来看,大数据更加多样化而且速度接近实时,不仅包括非结构化数据,而且还有结构化数据。 这个市场正在极力找出如何收集和利用这些数据的方法。这就是挑战和机遇所在。我们的《2911年IBM全球CIO研究》显示,受访的3000名CIO有83%的人表示,在IT运营中采用分析和业务智能是他们未来三到五年战略增长计划中最重要的元素。 不要忘了,IBM通过“沃森”超级问答系统让我们窥见到大数据分析的未来。沃森也是工作负载优化系统的终极范例,它通过分析非结构化数据能够在几秒钟内找到问题答案。 记者:处理大数据最好的方式是什么? Baum:处理大数据不止一种方法,但挑战在于,不是获取和分析所有信息——即不是一种“通吃”的模式,而是获取和分析有用的数据,从而进行快速分析。大数据需要简化。 例如,实时数据流应该在这对实时活动进行优化了的流式系统进行处理。复杂分析应该在并行仓库设备中进行。Hadoop分析可以映射到专门针对Hadoop的技术中。 记者:我们从大数据中能获得什么好处? Baum:从数据量方面来说,它将继续爆炸式增长。重要的是,从大数据中获得正确信息并且以一种能够帮助客户推动增长的方式进行处理。 获取和分析大数据是帮助客户实现业务转型的一个很好的机会。 记者:Netezza大数据设备的需求来自哪? Baum:我们看到大量数据产生自新的来源,例如云计算、社交网络、传感器和移动设备等。制造和零售客户正在为供应链搭建RFID系统,医疗客户做医疗记录的数字化,等等。 这些客户要求有定制的设备来快速分析PB级信息。 对于企业级客户来说,他们可以在特定工作负载下以某种方式采用Netezza,或者作为用于大规模分析的大数据分析平台中的一部分,中端客户可以利用Netezza作为一个核心的业务计算系统。我们的技术是集成的,可以很好地在现有IT基础设施下运行。这与我们的竞争对手是不同的,他们需要客户花很长时间集成那些运行和维护费用都很高的专有技术。 记者:Netezza如何集成或者配合IBM的分析产品? Baum:Netezza集成了IBM信息管理和业务分析软件的关键元素。这意味着客户可以根据自己的需求,针对不同工作负载采用不同种类的分析工具,从数据统计和预测分析,到流媒体分析。 记者:就您所知,客户是如何看待Exadata和Netezza产品的? Baum:当客户要求对IBM Netezza和Oracle进行对比的时候,我们80%的时候能够赢得单子。Netezza设备易于安装和使用,可以在24小时内就绪运行。Exadata使用复杂,需要数周甚至是数月采用运行起来。企业机构不能接受这么长的时间,因为分析在他们的竞争定位中发挥很大的作用。 记者:Netezza在IBM“智慧的地球”战略中扮演怎样的角色? Baum:IBM Netezza在“智慧的地球”战略中扮演的角色是,帮助客户解决特定行业的挑战。这一共同愿景也是我们被IBM收购的关键原因之一。例如,我们看到零售领域的客户正在寻找通过分析消费者情绪推动增长的新方法,医疗客户正在尝试管理所有分散的信息。在通信行业,提供商将管理和分析大量呼叫数据,分析客户趋势并提高整体业务水平。基本上,Netezza是支持的一个解决“智慧的地球”特定行业挑战的“分析引擎”。 责编:杨雪姣 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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