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【案例解析】IBM的大数据技术在中国如何落地?

【案例解析】IBM的大数据技术在中国如何落地?

作者: 数之联大数据 | 来源:发表于2016-11-15 10:20 被阅读0次

    导读:IBM大家都不陌生,这家由托马斯·沃森于1924年创立于美国的公司,是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,拥有全球雇员30多万人,业务遍及160多个国家和地区。在商业智能(BI)领域,IBM也是行业的先行者和领头羊,其产品Cognos也在全球应用于各行各业。今天,我们就来一起看看IBM的商业智能解决方案在中国的一些行业应用。

    李宁

    李宁,体操世界冠军,中国人家喻户晓的人物。1990年,李宁用自己的名字在广东创立了自己的运动品牌。经过20多年的发展,如今的李宁公司已经成为了中国运动品牌的领导者,并逐渐走向世界,朝着国际一流品牌的目标前进。

    李宁中心

    随着公司的不断壮大,李宁的业务已经发展至全球23个国家。可以想象,如此一个庞大业务线,会涉及到多少错中复杂的数据。有各个门店的货物数据、有渠道代理的数据、有各地的物流数据,因此,李宁公司在IT的管理和建设方面也是下足了功夫。早在上世纪90年代初,李宁便在业内第一个引入了ERP管理系统,2005年,李宁又进行了数据报表方面的建设。但时至今日,随着公司的发展,传统报表系统的缺陷日益突出。

    由于李宁的数据报表种类繁杂、维度过多,且报表系统的效率很低,生成一张报表需要5分钟甚至更长的时间。同时,在李宁的数据中心里,有着各方面的众多工具可供使用,但正是因为如此,使得李宁没有形成整体的系统技术体系,系统技术框架远远不能满足高速发展的要求。

    于是,李宁引入了IBM的Cognos和InfoSphere InformationServer来解决报表展现和数据统一的问题。李宁借鉴了IBM的整体应用工具体系建议和Cognos的商业智能标准,从服务器平台、应用平台、工具平台、数据管理,即底层的数据仓库、数据建模的尺寸等方面入手,进行整体规划,建立了由负责收集一线数据的POS系统、进行数据ETL的数据中心和报表展现的Cognos三层架构组成的李宁“旗舰店POS分析系统”。系统分为门店分析、产品分析、顾客分析三大部分,为公司的产品、销售、市场部门人员提供详尽的POS数据分析报告。在报表展现层,系统应用了Cognos Framework Manager、Cognos Transformer、Cognos Repor t Studio、Quer yStudio、Analysis Studio、Event Studio等,从建模、数据抽取、报表展现、数据分析到事件管理等方面一应俱全,生成的报表为各部门源源不断地提供着及时准确的决策信息。

    李宁的这次商业智能革新,支持了公司内部近100种报表的数据收集和呈现,为公司的产品、销售、市场等各部门人员提供了详尽的数据分析报告,辅助了决策、提升了整体效率,报表生成的时间也降低到15秒甚至更少。大大提升了工作效率。

    上海农商银行

    上海农商银行。成立于2005年8月25日,是一家经中国银行业监督管理委员会正式批准成立的股份制商业银行。是在有着逾50年历史的上海农村信用社基础上整体改制成立的股份制商业银行。

    从2005年成立至今,上海农商银行发展迅速,在上海地区有超过400家营业网点,成为上海地区营业网点最多的银行之一。由于业务网点的迅速扩张,使得每天来自各网店的交易数据激增,上海农商银行以往的“瘦核心、大外围”的系统架构已经无法对信息以及各种数据进行有效的处理。由于数据分散在外围各个网点,又没有统一平台的管理,信息难以实现一站式的获取。而生产系统查询和报表压力的持续增加,“瘦小”的核心系统难以负荷,更无法实现实时的风险监控。

    于是,从2013年6月起,上海农商银行便开始使用IBM的InfoSphere CDC解决方案,在自己的核心系统中建立了实时汇聚平台。这一平台有效地缓解了核心系统的压力,也实现了跨平台实时查询功能。

    IBM InfoShpere CDC还具有以下的产品特点和优势:

    采用标准的开放平台技术。无论是底层的数据仓库平台还是前端展现手段均完全采用开放的技术架构,兼容主流开发技术,从技术层面保证了上海农商银行客户的投资效率。

    采用统一的图形化界面,易于开发、管理和监控。具有灵活的部署架构,前端可以从多个生产系统将数据复制到汇聚平台并将数据分发到各后端系统。

    支持远程读日志的方式,对各个源生产系统的性能几乎没有影响。同时,它的复制性能高,延迟短,完全满足上海农商银行对复制性能和时延的要求。

    交付实时信息获取能力,提高银行业务运营效率,降低运营成本。并能完善系统查询和报表功能,实现资源合理部署,有效管控风险,提高服务品质以及客户满意度。

    飞鹤乳业

    飞鹤乳业,建于1962年,从丹顶鹤故乡齐齐哈尔起步,是中国最早的奶粉企业之一。2003年5月,飞鹤乳业在美国成功上市,成为中国乳品行业第一家在美国上市企业;2009年,飞鹤乳业又成功转战纽交所主板,再次成为第一家且唯一一家在纽交所主板上市的中国乳企。

    近年来,人们对食品安全的关注度持续上升。媒体曾经也陆陆续续报道过“问题奶”的食品安全事件。而飞鹤作为一家老牌的乳业公司,尤为重视自己产品的安全和健康。传统的粗放型乳品生产,很难监控到每个生产环节,乳品的质量得不到保障。但是,飞鹤乳业从2011年开始,便依靠IBM的大数据技术,在自己的生产线建立了全产业链食品安全管理体系和产品可追溯系统。

    该体系结合赋码系统、生产运营的业务系统完成数据采集,对乳品原料的生产、加工、运输、仓储及零售等供应链环节的管理对象进行标识,并在相互连接后将这些标识用条码以人工可识读方式表示出来。一旦出现卫生安全问题,安全追溯系统可以通过这些标识进行追溯,准确地缩小安全问题的范围,查出问题出现的环节,并可追溯到问题的源头。

    以上三个案例,分别是IBM的大数据技术在中国的零售行业、金融行业、食品行业的不同应用。当然,IBM作为全球领先的信息技术提供商,已经成功的打造了许许多多的大数据应用的成功案例。从这些案例我们也不难发现,大数据技术或者商业智能产品确实能极大的改善企业经营现状,很大程度上提高企业的运营效率。

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