背景及现状

IDC报告认为,2017年将成为企业数字化转型经济的元年,企业数字化转型经济时代来临。数据能力已经成为企业的核心能力。越来越多的CIO在努力消灭“数据孤岛”,让企业拥有高质量、一致性好、易于获取与应用的全量数据。而企业在数字化经济转型的过程中面对着诸多问题和挑战。首先,企业存在多个业务系统,数据来源多种多样,异构数据整合是企业面临的首要问题;其次,企业数据的质量问题导致企业缺乏可靠的决策依据,难以进行深度分析;最后,企业遗留系统数据负担沉重,系统建设陷入“越建越乱”的恶性循环,维护成本、改造治理成本不断攀升;企业迫切需要更加完善的技术进行数据的深度挖掘和分析,以辅助决策,发挥数据价值,通过可视化、分析处理、人工智能等技术提升企业竞争力。

联想数据湖方案
联想数据湖具备以下优点
  • 数据全量沉淀,不用再找应用要数据

  • 数据处理能力统一供给,数据算法模型统一沉淀管理

  • 能实现多租户模式的开放应用,提升敏捷度

联想数据湖方案架构
联想数据湖的组成主要有
  • 多源异构数据集成

  • 数据计算

  • 数据治理

  • 数据的应用和共享

  • 数据可视化工具

  • 为商业个体提供所需数据的最优解

联想数据湖应用实践
  • 联想集团

    基于联想数据湖,联想构建集团数字化运营转型。实现百万级产品全球个性化定制,精准满足用户需求;智能供应链预测,实现供应链管理模式变革;产品决策实时化,显著提升产品交付质量;精细化上下游协同,实现商机管理模式创新。

  • 某汽车企业

    通过充分整合公司内外部数据,提炼数据价值,降低IT成本,逐步提升业务运营与创新能力,构建产业上下游的大数据生态体系

  • 能源企业

    该企业信息化建设进入集成与深化应用阶段,通过建立大数据平台对操作数据、质量数据、腐蚀数据、成本数据、物料平衡数据和能源数据等的清晰转化,应用相关机器学习算法,进行工艺参数相关性分析、报警因果链路分析、指标异常监测、指标参数优化和关键点位预警, 进而实现装置运行的全流程智能化。

忘记密码?