每年雙十一購物節(jié)，既是消費者的購物狂歡日，也是對電商、物流、供應(yīng)鏈、品牌商們一場嚴(yán)酷的戰(zhàn)斗考驗：今年雙十一銷售規(guī)模預(yù)期能達(dá)到多少，如何實現(xiàn)銷售精準(zhǔn)預(yù)測，做到不缺貨、不堆積？如何優(yōu)化動態(tài)定價，實現(xiàn)營收與利潤的最大化？如何為消費者提供精準(zhǔn)營銷，實現(xiàn)個性化的服務(wù)？如何實現(xiàn)供應(yīng)鏈的優(yōu)化，讓生產(chǎn)、倉儲、補貨從容不迫……
以往年相比，最近一兩年不同企業(yè)在應(yīng)戰(zhàn)“雙十一”時開始變得涇渭分明。一些企業(yè)依然忙得像熱鍋上的螞蟻，卻沒有頭緒與章法，整個雙十一在東忙西亂之中匆匆結(jié)束，來年卻又周而復(fù)始；另一些企業(yè)雖然身處繁忙之中，但頗有氣定神閑的自信，一切安排井然有序，談笑間訂單紛紛飛來，甚至對之后的雙十二和年底促銷也是了然于胸。
這其中的根源在于：擁抱數(shù)據(jù)分析能力的企業(yè)開始從中受益。這些企業(yè)在營銷、運營、供應(yīng)鏈、生產(chǎn)等環(huán)節(jié)嘗試構(gòu)建起強大的數(shù)據(jù)分析模型，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)和內(nèi)存計算技術(shù)，不斷基于數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)和分析，從而在瞬息萬變的市場環(huán)境中為營銷、運營、供應(yīng)鏈等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)實時決策提供精準(zhǔn)支持。
事實上，導(dǎo)入AI和內(nèi)存計算技術(shù)給企業(yè)數(shù)據(jù)分析帶來變革被認(rèn)為是大勢所趨。Garnter就預(yù)測，未來三年，數(shù)據(jù)分析知識與技術(shù)將加速普及，讓各大企業(yè)和機(jī)構(gòu)的員工能夠運用高級數(shù)據(jù)分析功能，從數(shù)據(jù)中獲取有價值的可用洞察。從公司整體戰(zhàn)略，到具體業(yè)務(wù)場景，全面擁抱數(shù)據(jù)分析能力的企業(yè)將會在未來市場競爭中占據(jù)先機(jī)。
AI和內(nèi)存計算為數(shù)據(jù)分析帶來變革
在過去傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫時代，數(shù)據(jù)分析通常是數(shù)據(jù)類型單一、分析實時性差、支持局部業(yè)務(wù)，這種數(shù)據(jù)分析模式很難真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)”。而現(xiàn)在，數(shù)據(jù)分析今非昔比，普通大眾員工在日常不同場景中就能基于數(shù)據(jù)的洞察進(jìn)行各種決策，這要于歸功于數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù)的高速發(fā)展，像機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等AI技術(shù)融入到數(shù)據(jù)分析之中。
其中代表性技術(shù)之一就是增強型數(shù)據(jù)分析，Garnter2017年提出這個概念，即指運用諸如機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理 (NLP) 等人工智能 (AI) 技術(shù)，將公司原始數(shù)據(jù)的清洗和分析流程自動化，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可行洞察。增強型數(shù)據(jù)分析把數(shù)據(jù)科學(xué)家從清理數(shù)據(jù)和人工解析問題等繁瑣工作中解放出來，讓企業(yè)用戶也能近乎實時地獲得更詳細(xì)的數(shù)據(jù)洞察能力。
Garnter預(yù)測增強型數(shù)據(jù)分析到2022年將會全面普及，并且與增強型數(shù)據(jù)分析緊密相關(guān)的增強型數(shù)據(jù)管理也將大有作為。增強型數(shù)據(jù)管理將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的各個方面，并確立從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲取價值的新方法：例如讓長期以來主要用于審計、 研習(xí)和報告的元數(shù)據(jù)在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)使用模式方面發(fā)揮更加積極的作用。
另一大代表性技術(shù)則是對話分析。Gartner預(yù)測，到2021 年，這一技術(shù)能將員工(尤其是前端員工)采用數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能的比率從 35% 提高到一半以上。對話分析將自然語言處理 (NLP) 和數(shù)據(jù)分析結(jié)合在一起，讓企業(yè)用戶就像在網(wǎng)上使用搜索引擎一樣自然地提出問題。然后，人工智能算法進(jìn)行問題解析，運行數(shù)據(jù)分析模型并再次以企業(yè)用戶可以理解的方式反饋結(jié)果。
大量機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言等人工智能技術(shù)的引入，以及企業(yè)業(yè)務(wù)場景對實時數(shù)據(jù)洞察的需求不斷增加，產(chǎn)生了對更大數(shù)據(jù)集更加快速處理的需求，也直接驅(qū)動著越來越多企業(yè)開始轉(zhuǎn)向內(nèi)存分析平臺，以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載。
Forrester的一項全球性調(diào)研佐證了這個大趨勢。
內(nèi)存分析平臺加速智能企業(yè)打造
如今無論是數(shù)字化轉(zhuǎn)型還是智能化升級，其本質(zhì)就是企業(yè)從所掌握的海量多樣化數(shù)據(jù)中心獲取價值，在數(shù)字化時代中真正實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)”。在此大背景下，F(xiàn)orrester在2019年對美國、中國、英國、德國等國家353位數(shù)據(jù)管理策略決策者開展了一項定制化調(diào)研。
該調(diào)研發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)已成為影響業(yè)務(wù)成功的核心因素，企業(yè)加速專注實時業(yè)務(wù)智能；但依然面臨著不夠人性化的復(fù)雜工具生態(tài)系統(tǒng)，導(dǎo)致從數(shù)據(jù)中獲取價值異常艱難；而通過采用持久內(nèi)存技術(shù)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫解決方案來構(gòu)建內(nèi)存分析平臺，則可以有效降低復(fù)雜性、消除數(shù)據(jù)孤島、簡化集成、解決故障，讓企業(yè)在加速轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動型”的智能企業(yè)。
例如，越有61%的受訪企業(yè)在采集和分析大數(shù)據(jù)時遇到系統(tǒng)限制，約有55%的受訪企業(yè)因為數(shù)據(jù)訪問工具對于業(yè)務(wù)不夠人性化，無法通過自助服務(wù)訪問數(shù)據(jù)，還有48%的受訪企業(yè)由于數(shù)據(jù)與應(yīng)用的復(fù)雜性，難以整合不同的數(shù)據(jù)孤島。
企業(yè)與機(jī)構(gòu)現(xiàn)在需要面臨大量多源、異構(gòu)、海量的數(shù)據(jù)環(huán)境，會使用大量的數(shù)據(jù)存儲、訪問和集成解決方案，加上數(shù)據(jù)生命周期管理工具與流程復(fù)雜，復(fù)雜的工具生態(tài)系統(tǒng)讓企業(yè)的數(shù)據(jù)管理、分析變得極其復(fù)雜。在此次調(diào)研中，針對上述復(fù)雜性，約有超過50%的受訪者表示給數(shù)據(jù)管理與分析帶來了極大的困難與挑戰(zhàn)。
與此同時，該調(diào)研還顯示，約有70% 的企業(yè)已經(jīng)開始實施內(nèi)存數(shù)據(jù)庫以緩解上述某些問題，另有28% 的公司正計劃實施，或?qū)υ摷夹g(shù)感興趣。大約有一半的受訪者認(rèn)為內(nèi)存功能有助于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、流分析和事件處理，以及從事務(wù)系統(tǒng)中獲得實時業(yè)務(wù)洞察。而實時洞察及基于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能業(yè)務(wù)應(yīng)用正是企業(yè)與機(jī)構(gòu)最重要的數(shù)據(jù)分析能力之一。
隨著企業(yè)在向智能企業(yè)演進(jìn)過程中，部署越來越智能業(yè)務(wù)應(yīng)用，對于數(shù)據(jù)處理以及大規(guī)模存儲和檢索數(shù)據(jù)能力要求不斷提升，以SAP HANA內(nèi)存數(shù)據(jù)庫+英特爾傲騰持久內(nèi)存的組合被認(rèn)為是企業(yè)構(gòu)建內(nèi)存分析平臺的絕佳組合，這對組合不僅有效改善數(shù)據(jù)完整性和一致性，還能實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與計算，從而提升流程效率和開發(fā)速度。
在這對絕佳組合中，英特爾傲騰持久內(nèi)存作為一項重要的技術(shù)創(chuàng)新，在性能、容量、可靠性等方面為“實時分析”提供了最佳保障，也受到越來越多用戶的青睞。
徹底釋放內(nèi)存分析平臺潛能
為什么“實時分析”非常重要？
如果看看如今的數(shù)據(jù)增長情況就能理解。到2020年底，將有58億臺物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備投入使用，全球移動用戶已經(jīng)超過80億，到今年底，全球移動數(shù)據(jù)總流量將達(dá)到每月38EB，到2025年預(yù)計還將增長到每月160EB。這些趨勢其實表明了一個海量豐富的數(shù)據(jù)時代正在加速到來，在規(guī)模如此龐大的海量數(shù)據(jù)中能夠“實時”獲取洞察，對于業(yè)務(wù)極具價值。
另一方面，企業(yè)只有實現(xiàn)業(yè)務(wù)核心的動態(tài)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，才能有效應(yīng)對這種實時數(shù)據(jù)帶來的沖擊。為此，需要將業(yè)務(wù)流程各個部分(供應(yīng)商、工廠車間、分銷商和客戶)涌入的巨大信息流即時轉(zhuǎn)換為可行的數(shù)據(jù)分析，由此提高競爭力和效率。
例如，在雙十一中，今年是“雙十一”平臺大促+網(wǎng)紅營銷+直播帶貨等多種銷售模式加持下，“爆款”雖然賣得好，但也可能會遇到產(chǎn)能跟不上的情況。同樣是小家電品牌商，具有數(shù)據(jù)分析能力的企業(yè)往往是綜合分析各個倉庫的容量、產(chǎn)品限制、上游產(chǎn)能、運輸限制等因素，基于動態(tài)需求進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析，從而給補貨建議，實現(xiàn)調(diào)撥、分配、配貨等不同場景的高效。
對于許多企業(yè)與機(jī)構(gòu)而言，SAP HANA 平臺諸多內(nèi)存數(shù)據(jù)庫功能提供了實時運行高速事務(wù)處理和高級分析所需的核心軟件功能，是內(nèi)存分析平臺的最佳選擇之一，但受制于現(xiàn)有硬件性能，使得其潛能一直未充分發(fā)揮。
英特爾傲騰的出現(xiàn)，為釋放SAP HANA內(nèi)存分析潛能帶來了巨大的保障。例如，HPE Superdome Flex 在 SAP Business Warehouse 版SAP HANA標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用基準(zhǔn)測試版本中以416 億條初始記錄創(chuàng)下總體性能和 16個處理器性能的世界紀(jì)錄，測試使用的 Superdome Flex 配備了 16 個第二代英特爾? 至強? 鉑金 8280L 處理器、12TB DRAM 和 12TB英特爾持久內(nèi)存。與僅采用DRAM的方案相比，英特爾傲騰持久內(nèi)存能夠帶來更高的容量，并將SAP HANA平臺基礎(chǔ)設(shè)施成本降低39%。
事實上，SAP HANA+英特爾傲騰正在越來越多用戶青睞的組合。例如，特種化學(xué)品生產(chǎn)企業(yè)Evonik需要與龐大而復(fù)雜的供應(yīng)鏈合作，滿足全球客戶的需求。為了跟蹤所有物流動態(tài)，并游刃有余地應(yīng)對各類挑戰(zhàn)，Evonik使用SAP HANA進(jìn)行實時數(shù)據(jù)分析并生成報告，在采用英特爾傲騰持久內(nèi)存進(jìn)行驗證時，服務(wù)器重啟后重新加載數(shù)據(jù)表速度提升了17倍，大幅縮短SAP升級和維護(hù)周期，降低總體擁有成本大幅下降。
人們常言：天下武功唯快不破，“實時性”的價值在數(shù)字化時代下業(yè)務(wù)場景中已經(jīng)展現(xiàn)的淋漓盡致。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化步伐的加速，數(shù)字化將覆蓋到企業(yè)的方方面面，而構(gòu)建其內(nèi)存分析平臺的企業(yè)就猶如在數(shù)字化時代下?lián)碛幸豁椢涔γ丶?，這項武功越快，就能在市場中獲得差異化的競爭力，從而立于不敗之地。
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