联想大数据行业解决方案-高教

1、大数据行业方案-高教目录CONTENT01联想大数据发展史02高教行业应用场景03大数据方案介绍大数据云计算互联网+深度学习穿戴设备人工智能联想集团智能生态3早在2011年8月，联想就启动了大数据建设5年！300+研发人员持续投入成都北京香港三个研发中心200+名大数据研发工程师60+名大数据平台运维工程师40+名应用系统开发工程师50+名数据科学家来自中科院、清华、北大、牛津、港大、港科大、以及美国、澳洲等著名学府的博士和硕士人才博士与海归比例超过80%30+名大数据领域专家数据专家：平台架构、数据架构、数据标准、数据治理、数据管控、等业务专家：制造业、零售业、能源与公共事业、通讯业、金融业

2、、等全球部署的超大规模集群，PB级与复杂业务生态的实战锤炼Cyberport-HK VirginiaCalliforlia ChicagoFrankfurtSingaporeIDC, CNC-BJEssen, Ger2012/Q12015/Q42013/Q1BJ:2010/Q1 2013/Q2 2015/Q2 2016/Q32015/Q3IDC, TIS-TJTJ:2013/Q3总容量 12PB数据总量 9PB日新增数据 30TB日处理数据 4.3 PB全球化多中心部署，2000台服务器，3000名操作用户在实践中充分验证系统的高可靠性企业数据本地化收集和存储完全合规各国数据保护和隐私保护法律

3、联想大数据支持联想集团全领域业务的生命周期管理优化全生命周期的数据分析和产品管理工厂生产出货销售渠道销售中间商出售用户使用用户服务产品与营销销量分析产品分析品牌管理营销管理订单管理生产过程供应链管理新品上线产品质量物流运输管理货品调配管理渠道销量管理渠道库存管理合作伙伴管理销售过程分析经销商关系管理经销商库存分析用户激活网点备货线下配送设备使用用户反馈用户画像咨询能力是联想大数据的服务精髓与价值特色从业务问题入手，进行业务诊断，并提出业务方案业务能力提升方案信息支撑能力规划业务和信息能力整合业务应用实践通过业务应用实践，将大数据方法和工具能力转化为业务绩效基于业务发展需求，进行DT/IT支撑能

4、力规划和建设基于具体业务目标，将DT/IT能力和业务流程整合，最大化发挥DT/IT价值业务角度咨询能力贯穿始终，保障大数据业务价值转化的畅通能力整合支撑角度应用与培训业务能力技术能力分析能力+管理服务+联想数据科学家团队优秀的科研背景，丰富的实践经验团队成员目前近50人，全部具有硕士以上学历，其中60%具有博士学历，10%从事过博士后研究。在人工智能、机器学习、数据挖掘和大数据系统设计中有丰富的研究和工程经验。在顶级期刊和会议中发表学术论文近百篇，国内和美国专利数百项。 我们的数据科学家团队在北京和香港有两个中心，他们来自于世界著名高校“大数据”为了提升决策能力与业务视野，以高效益、创新型的信

5、息处理过程加工的信息资产，这种信息资产具有规模大、速度快的特征。追求大数据的唯一理由为企业经营目标提供价值。Gartner, 2012年6月，大数据定义新数据新技术新方法新思维新应用新资产新文化新视野新业务9目录CONTENT01联想大数据发展史02高教行业应用场景03联想大数据方案介绍客户管理、营销管理、服务管理产品管理、流程管理、运营管理收入管理、财务管理、资产管理体现大数据价值的“七种武器”企业如何借助大数据来应对行业与趋势带来的挑战如何构建一个统一混搭的大数据平台环境来支撑多变复杂的业务需求如何整合数据资产，并保障数据的质量和业务可用性如何构建高效的大数据组织及文化，以保证企业数据价值

6、的释放如何创建一个企业级的大数据生态体系，以及如何发展和演进如何基于数据来描述、研究、解决以及评估业务痛点问题如何基于跨业数据来创新各种行业场景下的数据价值和商业模式行业理解、企业研究大数据宏观价值阐述系统工程的高层支持能力成熟度评估业务演进规划技术体系规划架构与流程岗位与技能数据文化建设对内价值与对外变现数据产品创新与合作商业模式创新与生态行业理解、企业研究大数据宏观价值阐述系统工程的高层支持平台架构、系统架构应用架构、信息架构、数据架构企业级大数据建设是一个复杂而长期的系统工程战略意图业务分析数据管控架构设计演进规划组织形态数据变现“七种武器”11大数据在高教应用场景内部加强管理贫困生智能

7、分析智能点名学生异常行为监测学生异常行为监测系统通过采集学生的校园卡消费数据、上课数据、作业记录、学科成绩、勤工俭学、活动参加情况、上网时间等数据，利用大数据分析的方法，构建学生正常行为模式的模型。对于偏离正常行为的学生个体，及时向管理老师进行报警，将问题解决在萌芽阶段，避免学生发生严重的问题。通过视频监控+人脸智能识别技术，分辨学生身份，生成考勤数据和记录，进行大数据分析，了解学生出勤统计和每个学生的上课情况。各级教学分管领导通过大数据分析报表及时了解学院、学校的学生学习情况，加强学风建设。贫困生智能分析系统通过采集学生的校园卡消费数据、上课数据、作业记录、学科成绩、勤工俭学、活动参加情况、

8、上网时间等数据，构建学生的学习生活模型，智能监测出贫困帮扶对象，并对贫困程度进行等级评价，做到不遗漏、不过度的精细化贫困生管理。外部招生就业个性化教育招生情况分析学生就业分析根据历史数据和行业发展趋势，分析高校自身以及学生特点，结合社会的就业数据，为学生就业提供有针对性的建议和指导。同时，以社会需求为导向，分析就业和专业课程的关联关系，提供专业课程调整建议，加强课程的实用性改革。更好的为学生提供就业指导、职业规划、心理咨询等服务。招生情况对于高校办学、管理、体制完善均有深层次的影响，通过对考生报考热门地区分析、生源数量、质量分析、报考专业和目的分析、考研数量和学科进行大数据分析，协助校方进行有

9、针对性的进行招生宣传工作，完善自主招生模式，挖掘热点专业，调整学科布局。个性化教育与传统教育应该在中国教育现代化进程中相互融合。传统教育是对人的社会责任能力教育，强调的是能够学以致用；个性化教育是认同个体生理基础的差异，重视每个个体在教育中的中心地位，注重学生的独立意识、自信心、主动性、创造性、向权威挑战的精神和多种差异能力的培养，通过大数据分析每个学生的兴趣爱好和个人素质，让每个个体充分发展这些能力。大数据在高教应用场景大数据在高教应用价值目录CONTENT01联想大数据发展史02高教行业应用场景03大数据方案介绍联想大数据解决方案，解决三大关键问题形成端到端的整体解决方案，将处于技术底层的

10、数据资产，通过软硬件平台和专业化服务，一步步转化为上层业务价值16当客户需要一个成熟的、高性能的大数据平台及解决方案时当客户难以管理自己多源、异构、海量的大数据资产时当客户需要将数据资产转化为业务洞察和商业价值时与与与存算析 用清管服务器与分布式存储大数据计算平台软件工具实施服务数据管控咨询服务数据挖掘算法开发分析应用咨询服务联想大数据LEAP 6大产品线全景图资源开放算法武库数据工厂数据能力开放平台 GaussBig Data as a Service大数据计算平台 Descartes大数据技术整合与深度优化数据采集转换套件 Euclid业务分析套件 Nash数据资产管理平台系统运维监控中心

11、EulerArchitonRiemannBayesFourier联想大数据企业级分析平台（ LEAP ）架构图获取层分析层数据采集转换终端采集流式采集批量导入网络爬虫源数据传感器音频视频设备日志文本社交网络erpscmcrm实时能力查询、分析、交互业务层数据资产管理元数据监控告警安全管理用户管理性能管理容灾管理集群管理自动化部署一站式运维数据安全与隐私数据生命周期数据模型数据标准数据质量智能供应链舆情分析财务管理产品管理客户洞察预防性维护数字化营销整合层HDFS分布式存储系统No SQL统一资源调度管理分布式计算框架数据仓库MPP流计算内存计算图计算算法武库算法模型 业务模型挖掘工具 机器学习

12、数据工厂服务层业务组件搜索与查询可视化分析第三方工具数据产品 数据API数据审查 数据服务管理分析套件联想大数据企业级分析平台（ LEAP ）能力地图获取层分析层数据采集转换终端采集流式采集批量导入网络爬虫源数据传感器音频视频设备日志文本社交网络erpscmcrm实时能力查询、分析、交互业务层数据资产管理元数据监控告警安全管理用户管理性能管理容灾管理集群管理自动化部署一站式运维数据安全与隐私数据生命周期数据模型数据标准数据质量智能供应链舆情分析财务管理产品管理客户洞察预防性维护数字化营销整合层HDFS分布式存储系统No SQL统一资源调度管理分布式计算框架数据仓库MPP流计算内存计算图计算算法

13、武库算法模型 业务模型挖掘工具 机器学习数据工厂服务层业务组件搜索与查询可视化分析第三方工具数据产品 数据API数据审查 数据服务管理分析套件12345678大数据整合与计算能力采集与转换能力数据产品化能力分析挖掘能力应用开发与可视化能力实时交互式分析能力数据资产管理能力一站式运维能力联想企业大数据分析平台（LEAP）提供从大数据采集到商业价值呈现的一体化解决方案01数据04运维05价值02平台03管理数据：整合各方数据，沉淀业务知识，LEAP将为客户提供丰富的数据接口与强大的数据资源整合能力。平台：LEAP将为客户提供安全可靠的分布式的大数据平台，解决了海量数据的实时计算，存储数据和分析的问

14、题。管理：参与到企业运营的各环节，通过对业务数据的分析，发现各种规律趋势，为策略制定提供参考依据。运维：LEAP提供集中的运维管控组件，实现从设备到服务的全方位监控、管理和扩展。价值：联想提供端到端的大数据服务，旨在发现数据潜在价值，帮助客户通过大数据解决商业问题，与客户共同成长。LEAP软硬件一体化优化，突破计算平台性能瓶颈批量处理性能查询性能实时处理性能复杂计算专利的智能调度技术，提升Hadoop计算效能5x20 x虚拟大数据系统，简化异地数据中心的数据同步率先支持Spark 2.0，实时性能提升5x全面支持MPP业务场景，10 x优于传统数据仓库数据查询测试对比LEAP主流云平台某厂商数

15、据大文件加载抗压测试对比LEAP主流云平台某厂商平台性能评测基于TPC-DS，2016100%兼容SQL 2003，SQL 99和PL/SQL动态选择合适的数据源和计算引擎执行查询请求，相对HUE查询性能提升10 x全图形化的任务调度工具，可每日处理上万个独立的数据计算任务內嵌数据质量校验能力，简化ETL任务的开发工作量LEAP全图形化的计算平台，便捷的大数据系统管理和运维一站式图形化界面完成大数据集群的安装，升级，系统监控的工作，简化管理创建各种大数据任务和查询操作全部图形化完成，无需命令行入口支持丰富的开源扩展，图形化添加近百个高质量组件，全面支持和管理各种大数据业务场景系统入口系统监测任

16、务调度全图形化的任务调度工具，可每日处理全球来自数百个数据分析人员的上万个独立的数据计算任务具备灵活多样的部署形态，满足不同规模企业的系统架构传统数据仓库大数据平台新型探索分析传统分析应用专业探索分析集市UNIX小型机X86集群传统数据仓库大数据平台新型探索分析/传统分析应用传统分析应用混搭双中心UNIX小型机X86集群探索分析/传统分析应用企业级大数据中心X86集群大数据平台大数据平台定位：属于数据仓库的补充系统特点：规模小，大数据创新试点大数据平台定位：分担数据仓库的存储和计算压力特点：大数据平台逐渐成为业务分析中心大数据平台定位：支持所有数据计算、分析和应用。特点：企业真正成为数据驱动的

17、企业传统数据仓库全面支持海量复杂数据，构建高质量统一企业大数据仓库智能工厂数据 供应商数据 公开数据 数据源： 政府网站、社交媒体等。 数据类型：TB级非结构化数据 数据源： ERP、SRM，SCM 数据类型： TB级结构化数据 数据源： PLM、 MES、DCS，CAM 数据类型： PB级异构数据设备数据 业务数据 零售数据 数据源：ERP、Salesforce，Excel 数据类型：PB级异构数据 数据源：日志、 设备参数、操作 数据类型：PB级非结构化数据 数据源：ERP、CRM，SCM，EAI 数据类型：TB级结构化数据企业异构数据源异构数据自动适配数据质量保证统一数据字典统一数据清洗

18、加载数据资产管理完备的应用开发工具，全面提升数据洞察效率-无缝支持Spark 2.0, Spark R, Hive, Impala, Kylin等数据引擎，全面算法硬件优化，提升性能5x10 x强大的SQL分析引擎Python和脚本工具箱硬件优化的算法库R交互式数据分析引擎回归算法分类算法聚类算法决策树算法可靠性预测算法集成算法智能分析套件，内建行业解决方案，快速构建商业智能零售卖场和推广效率分析产业结构和区域分析设备质量关联性分析用户群聚类和产品反馈分析热区分析 数据管控：保障数据资产的可靠性和连续性数据管控就像管理超市里的水果：元数据就是描述水果的价钱和产地；数据模型就是要把水果摆放的紧凑

19、稳定；数据标准就是水果规格一致；数据质量就是保证没有烂水果；数据安全就是防止被人偷吃；数据生命周期就是计划摆放几天后大减价处理；数据认责就是水果有问题或烂了该找谁处理；数据资产评估是超市转让，如何确定水果价值统一整合与可信赖的数据资产元数据管理数据模型管理数据质量管理数据标准管理数据生命周期管理安全与隐私管理数据管控数据认责业务目标分析需求27总结：联想大数据已具备多方面的能力专家能力推动大数据价值的深度释放全球部署的8大数据中心 强大的研发能力 完善的运维保障体系 全球化多中心部署 2000台的集群规模 3000名操作用户 总容量12PB 数据总量9PB 日新增数据30TB 日处理数据4.3PB 联想大