IBM:ELS直击大数据基础架构困局

确保企业大数据应用成功的重要开端就是打造一个适合大数据整合的基础架构,ELS无疑就是这样的整合平台日前,IBM在北京召开了主题为"大数据危机大整合出击"—IBMELS大数据策略媒体发布会。毫无疑问,大数据时代已经来临,越来越多企业将大数据作为新的发展机遇。然而,大数据也为企业IT带来新的挑战,基础架构是其中最为关键的一环,ELS     

IBM以“全”布局大数据推进行业实践

对于能力涵盖咨询、服务、软件、硬件各方面的IBM而言,将不同领域的实力整合并提供端到端完整的解决方案给企业,正是其以"全战略"赢取市场支撑的体现。大数据作为ICT重要趋势,已经成为炙手可热的产业领域,同时企业也开始制定大数据战略,现实世界的成功案例也日益增多。近期,IBM在华展示了其在大数据时代的能力。     

“云管端号数”企业信息化综合建设体系

文章针对我国企业信息化建设中存在的成本高、人才匮乏等问题,采用经验总结法,整合云计算、大数据、人工智能等技术,提出基于通信运营商"云管端号数"五位一体的企业信息化综合建设体系,为企业低成本、快速便捷实现信息化、智慧化提出建议。     

开放平台为大数据落地的最佳载体

海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)以及巨大的数据价值(value),IDC定义了当前大数据的四大特征。其中巨大的数据价值所带来的可观市场机遇,正吸引着企业纷纷聚焦这一热点领域,从趋势展望、应用讨论到服务落地,大数据已然成为企业掘金的新蓝海。在近期,英特尔便在北京举办了主题为"芯动大数据、智领大机遇"的大数据论坛,同时在英特尔看来,这也是其在中国开始全面支持大数据技术、产业和应用发展的标志。     

大数据时代背景下的企业信息化策略分析

以大数据环境为基础,分析了现今企业信息化发展的状态及存在的问题,基于企业管理决策和信息系统架构的问题阐述了大数据对企业信息化的影响,并针对企业数据整合、中小企业融资和核心企业竞争情报三个方面提出了应对策略,帮助企业融入大数据时代。本文选取的企业决策及企业信息系统问题都属于最为核心的影响问题之一,在今后的发展过程中仍会产生巨大的变化。     

数据标签在共享数据溯源中的应用研究

大数据时代,数据资产已成为企业的核心发展要素之一。一方面企业迫切希望能够将数据整合、分析和挖掘,以达到数据驱动业务、数据创新业务及实现业务转型的目标。另一方面,层出不穷的数据泄露事件制约着数据共享的进展。因此,急需一套数据共享管理体系,辅以数据共享技术管控措施,解决数据共享“不愿”“不敢”“不会”的三难问题。这种情形下,提出了一种基于数据标签的共享数据溯源方法,通过数据标签标记合法授权的数据共享信息流,结合数据共享规则特征库进行非法数据共享数据信息流的追踪溯源,并可对合法授权的数据共享信息流的违规操作进行追踪。     

基于大数据平台的企业级经营分析系统建设探讨

针对现有经营分析系统（BASS）存在的短板,整合企业各域数据,优化系统架构,采用大数据技术构建企业级经分系统,提高资源利用率,并通过逐步解耦数据及应用,逐步开放能力平台,充分发挥数据价值,支撑公司全面发展运营。     

大数据环境下物流企业的数据信息安全保障对策分析

如今是大数据时代,大数据环境与各行各业的结合推动了社会的快速发展。在众多结合中,"大数据+物流企业"无疑是最引人注目的组合之一,在物流企业的基本运营基础上融入大数据内容,可以为企业形成多层次保障体系,提升大数据之于物流运输运营程序实施的安全稳定性。文章主要探讨了大数据环境下物流企业数据信息屏的安全保障体系设计要点,并加以例证。     

大数据背景下的新闻编辑理念转型思考

受到大数据的影响,新闻传媒行业迎来了崭新的发展形势,同时面临着严峻的挑战。在传媒领域,新闻编辑肩负着信息"控制者""把关者""整合者"和"加工者"等多重角色,并在这一行业领域发挥着关键的作用。为了更好地顺应大数据时代发展的客观形势,新闻编辑也应进行工作理念的转型和创新,应在工作实践中融入大数据意识,重视培养其自身的大数据素养,以更好的姿态迎接大数据的挑战。本文就主要围绕大数据背景下新闻编辑理念转型进行探讨。     

基于Hadoop和MapReduce的大数据处理系统设计与实现

随着信息技术的猛烈发展,各行各业产生的数据呈指数型增长。如何利用,分析,整合这些"大数据"成为信息时代的一大挑战。文章针对信息时代下,大规模数据处理分析效率等一系列相关问题,利用Hadoop技术,设计并实现了一套基于Hadoop和MapReduce的大数据处理系统,该系统利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据,利用Hadoop Map Reduce框架分布式处理数据分析任务。实验结果表明:该系统可以将单一数据处理任务分配到一个Hadoop集群上去,继而提高大数据文件处理效率。