一、基礎應用篇：構建歷史數據查詢系統

最初開始嘗試技術的客戶，除互聯網行業外就是電信行業的客戶了。不管從是IT技術儲備還是從需求的迫切程度來看，的客戶都具有應用大數據技術的強烈驅動力：一方面電信業內部系統每時每刻都在產生大量的數據，如詳單數據、計費數據、活動日志數據等；另一方面電信行業的客戶擁有大量精干的技術團隊，積累了強大的技術力量，為新技術的探索和應用打下了良好的技術基礎。客戶最初的想法是通過搭建大數據平臺解決現有海量歷史數據的存儲問題，同時又能夠利用 的分布式處理能力滿足數據的查詢需求，為現有在線數據查詢系統進行分流。對于運營商來說，SQL語言已經是通用的數據訪問標準：很多已有的應用通過SQL訪問數據，現有技術人員對SQL語言的使用已經得心應手，于是通過SQL來訪問保存的歷史數據成為首選。因此不難看出為什么最終客戶會選擇BigSQL：BigSQL提供了SQL2011標準的數據訪問接口，可以幫助客戶實現如下圖所示的歷史數據查詢功能。

二、進階應用篇：實現增強型數據倉庫平臺

讓我們再來看看某汽車制造行業的客戶如何使用。該客戶傳統的數據庫倉庫系統已經運行了很多年，主要支撐現有營銷業務等分析型應用。隨著互聯網的飛速發展，現有分析系統日益顯示出局限性：現在客戶可以從外部數據源獲取越來越多的數據，如從保險公司獲取的汽車保險數據、從互聯網論壇獲取的用戶關于車型的評價和使用反饋等數據，但是由于傳統數據倉庫平臺只能將數據模式化、轉換成結構化數據后才能存儲和分析，導致沒有辦法直接利用這些寶貴的用戶數據。在進行了技術調研之后，客戶提出了利用大數據技術整合現有數據、擴充現有營銷平臺能力，并最終建立以客戶為核心的精準營銷系統的思路。在IBM的幫助下，客戶基于IBMBigInsights產品搭建了增強型數據倉庫平臺：在BigInsights平臺里存儲和處理各種內外部數據，并通過 BigSheet 等工具進行預覽、探索數據，再通過進一步數據分析將提取出來的高價值結構化信息返回到原始數據倉庫。

三、高級應用篇：綜合大數據分析平臺

大數據分析的魅力在于可以使用一系列高級數據分析技術，如數據建模分析，進行數據挖掘、深度分析，從現有數據中獲取高價值的信息。我們在銀行業的某客戶就是基于IBM解決方案構建了綜合大數據分析平臺：基于IBM 搭建基礎大數據平臺，在平臺內部保存和處理從各個渠道得到的數據，通過專用的指標生成工具對數據進行處理，處理結果用于建模分析；數據分析方面，基于定制營銷分析模型，并通過SPSS AS(Analytic Server)管理運行在BigInsights內部的各項分析任務，最終分析結果可直接導出至營銷平臺使用。

四、總結：

通過以上應用案例的簡單介紹，可以看出其實利用大數據技術可以很容易：從自己的實際需求出發，確定業務場景再選擇不同的組件，依靠成熟的商用大數據產品可以快速搭建能為自己所用的大數據平臺, 讓大數據技術真正為我所用。IBM 已經打包好常用的各類組件，只等你來試試了！包含的開源組件：Ambari、Avro、Flume、Hadoop、HBase、Hive、Knox、Oozie、Pig、Parquet、Spark、Snappy、Sqoop、Solr、Slider、Zookeeper；IBM產品組件：Big SQL、BigSheets、Text Analytics、Machine Learning、Big R、POSIX Distributed Filesystem、Adaptive MapReduce 、Multi-tenant scheduling。

有些客戶一直擔心IBM的產品價格不菲？別擔心，在 IBM BigInsights V4 產品模塊中，IBM提供了兩個完全免費的產品包：

BigInsights快速啟動模塊包含BigInsights 大部分功能，可在非生產環境進行部署和體驗； IOP(IBM Open Platform)模塊包含了 Apache Hadoop 社區中主流的大數據組件，可幫助您快速搭建自己的大數據環境。完整的版本和模塊說明如下圖所示：

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