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2013-04-16 11:07 來源:?????? 責編:??
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惠普公司為中藝庫提供了底層基礎架構平臺以及輸出設備,可以保證雅昌集團全面、高效、安全地采集和管理相關數據。中國惠普有限公司技術服務事業部大數據及企業信息管理咨詢經理韓冬介紹說:“中藝庫采用數據主從同步、網絡集群、系統備份、異地容災等多種技術手段,可確保中藝庫中數據的準確、完整和安全。中藝庫通過異地協同工作,實現了資源共享,同時提高了數據處理的效率,此外還實現了數據的一次加工、多次利用,從而加速了新產品的研發。”
目前,中藝庫的數據達3000多萬條,預計到2015年,數據總量將達到8000多萬條。除了為中藝庫提供高性能、大容量的存儲設備以外,惠普考慮更多的還是如何保證數據的質量,這就涉及到產品的分類以及建立相關標準的問題。只有真實、可用且被授權的數據才可以入庫。
潘劍平表示,為了讓中藝庫中的數據能夠被整個藝術圈接受,我們制定了一套數據分類和管理的標準體系,包括對藝術品進行分類以及相關的非結構化數據的處理等,目的是建立一套完善的藝術品版權保護機制,更好地傳播藝術,同時保證藝術品交易的安全、順暢。
中國惠普有限公司技術服務事業部高級咨詢經理任東巖補充說:“惠普與雅昌集團合作,制定了藝術品分類標準和版權保護流程。我們提供的平臺可以基于這個標準,準確地定位雅昌集團對大數據的需求,包括如何應用、管理數據以及進行版權保護等。”
李為沖介紹說,針對前端海量數據的檢索和分析,惠普可以提供Autonomy軟件;針對后端的數據歸檔及其他數據分析需求,惠普可以提供 Vertica軟件。此外,惠普還可以將其大數據產品與開源的Hadoop平臺進行捆綁,為用戶提供一體機解決方案。在大數據方面,惠普的優勢是可以提供包括軟件、硬件和服務在內的端到端解決方案。
“惠普幫助雅昌集團針對其企業內容數據管理體系,搭建了一個數字化的從采集到管理再到應用的全流程處理體系。雅昌集團在從一個傳統印刷企業轉型為以大數據業務為基礎的文化公司的過程中,實現了藝術服務和IT服務的完美結合。”李為沖表示。
大數據與BI不能劃等號
一談到大數據,很多人首先想到的就是數據分析。2004年6月,被喻為藝術品投資市場風向標的“雅昌指數”正式發布。雅昌指數就像股票指數一樣,能夠顯示每一位藝術家作品的價格變化。雅昌指數其實就是一個典型的大數據分析應用案例。
大數據分析雖然包含了一部分商業智能(BI)的內容,但并不能因此將大數據分析與BI劃等號。任東巖表示:“大數據分析并不像建立一個數據模型那樣簡單,而是要從海量數據中分析、提煉出所要的結果。雅昌集團在大數據分析方面的一個優勢是擁有一個較完備的數據庫,并且搭建了先進的IT基礎平臺。對于所有傳統企業來說,如果想在大數據方面有所作為,就必須腳踏實地建好IT基礎架構。”
“BI和大數據有本質上的區別。絕大多數的BI都是依靠建立一個數學模型來完成對事物的分析,其依據是事物間的因果串聯關系。但是,大數據分析依靠的是事物間的并聯關系,它很難通過一個數字模型來定義。”李為沖補充說,“在大數據分析方面,雅昌集團已經進行了有益的嘗試。雅昌集團與惠普聯合推出了幾十種不同的數字化產品,涉及藝術品的編目、藝術品分類等。在這些方面,國內還沒有一個統一的行業標準。從這個意義上說,雅昌集團是國內第一個吃螃蟹的人。”
雖然雅昌集團的大數據業務才剛剛起步,但是從它身上我們看到,大數據帶來的不僅是業務上的創新,更是一種思維模式、管理方式和商業模式上的重大變革。
目前,中藝庫的數據達3000多萬條,預計到2015年,數據總量將達到8000多萬條。除了為中藝庫提供高性能、大容量的存儲設備以外,惠普考慮更多的還是如何保證數據的質量,這就涉及到產品的分類以及建立相關標準的問題。只有真實、可用且被授權的數據才可以入庫。
潘劍平表示,為了讓中藝庫中的數據能夠被整個藝術圈接受,我們制定了一套數據分類和管理的標準體系,包括對藝術品進行分類以及相關的非結構化數據的處理等,目的是建立一套完善的藝術品版權保護機制,更好地傳播藝術,同時保證藝術品交易的安全、順暢。
中國惠普有限公司技術服務事業部高級咨詢經理任東巖補充說:“惠普與雅昌集團合作,制定了藝術品分類標準和版權保護流程。我們提供的平臺可以基于這個標準,準確地定位雅昌集團對大數據的需求,包括如何應用、管理數據以及進行版權保護等。”
李為沖介紹說,針對前端海量數據的檢索和分析,惠普可以提供Autonomy軟件;針對后端的數據歸檔及其他數據分析需求,惠普可以提供 Vertica軟件。此外,惠普還可以將其大數據產品與開源的Hadoop平臺進行捆綁,為用戶提供一體機解決方案。在大數據方面,惠普的優勢是可以提供包括軟件、硬件和服務在內的端到端解決方案。
“惠普幫助雅昌集團針對其企業內容數據管理體系,搭建了一個數字化的從采集到管理再到應用的全流程處理體系。雅昌集團在從一個傳統印刷企業轉型為以大數據業務為基礎的文化公司的過程中,實現了藝術服務和IT服務的完美結合。”李為沖表示。
大數據與BI不能劃等號
一談到大數據,很多人首先想到的就是數據分析。2004年6月,被喻為藝術品投資市場風向標的“雅昌指數”正式發布。雅昌指數就像股票指數一樣,能夠顯示每一位藝術家作品的價格變化。雅昌指數其實就是一個典型的大數據分析應用案例。
大數據分析雖然包含了一部分商業智能(BI)的內容,但并不能因此將大數據分析與BI劃等號。任東巖表示:“大數據分析并不像建立一個數據模型那樣簡單,而是要從海量數據中分析、提煉出所要的結果。雅昌集團在大數據分析方面的一個優勢是擁有一個較完備的數據庫,并且搭建了先進的IT基礎平臺。對于所有傳統企業來說,如果想在大數據方面有所作為,就必須腳踏實地建好IT基礎架構。”
“BI和大數據有本質上的區別。絕大多數的BI都是依靠建立一個數學模型來完成對事物的分析,其依據是事物間的因果串聯關系。但是,大數據分析依靠的是事物間的并聯關系,它很難通過一個數字模型來定義。”李為沖補充說,“在大數據分析方面,雅昌集團已經進行了有益的嘗試。雅昌集團與惠普聯合推出了幾十種不同的數字化產品,涉及藝術品的編目、藝術品分類等。在這些方面,國內還沒有一個統一的行業標準。從這個意義上說,雅昌集團是國內第一個吃螃蟹的人。”
雖然雅昌集團的大數據業務才剛剛起步,但是從它身上我們看到,大數據帶來的不僅是業務上的創新,更是一種思維模式、管理方式和商業模式上的重大變革。
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