全球市场经济环境的好坏对现代企业的影响越来越大。这情形如同著名画家诺曼•洛克威尔画作中地方商人关闭了Main Street上店铺的那些日子一样。现在,即使是世界500强企业,都需要重视那些影响利润率和收益的因素。通过可操控的商业智能来挖掘不断增长的数据量的价值,这一应用被称为OLAP,又名联机分析处理,或可简称为商业智能(BI)。
过去,商业智能(BI)并非IT核心应用,因为大多数企业并不具备海量数据的存储和处理能力。如今,BI已经成为企业IT资产的重要组成部分之一。如果没有BI带来企业的洞察力,企业业务可以会受到不可预知因素的影响,从而无法迅捷面对市场反应,灵活调整业务策略。今天,一个企业的眼光要看的足够远,这样才能提前制定对策。敏捷的业务应该依靠不可思议的“预测”来避开危险,而不是直接面对。而这一切都和数据有关。更具体地说,是要在正确的时间将正确的数据传递给正确的决策者。
一个有效的BI解决方案,实质上就是一种“物流”方案。底层架构必须移动大量的货物,在这种情况下就是数据。这些数据还处于原始状态,并没有得到任何处理,不仅数据量大,且数据很驳杂。而在精炼阶段时,数据需要QLogic Gen 5光纤通道这样的“运输”工具来进行传送。由于精炼得到的数据更接近最终用户,此时的重点就转变为能够提供更高IOPS的技术。在这些之后的阶段,BI解决方案不再是通过连续的数据流进行筛选。 BI报表工具被设计成直接显示用户所要求的答案。这需要能从数据存储区中的任意位置迅速地读取数据这一技术来实现。如QLogic FabricCache适配器这样的服务器端缓存产品就是为这种工作负载量身打造的。 FabricCache可以减少10倍的BI报告的等待时间,因为他们从SSD中存取最需要的数据,而不是通过SAN 从传统存储介质存取数据。当在集群中配置BI报表服务器,他们可以与其他报告节点共享所有的加速数据。随着数据越来越多,获取更精确的预测变得更加可行。商业决策应该是有据可循,而不是只是一种预感或由一次灵机而动来决定。
西南航空公司这个成功案例展示了,BI不仅可以改变一家公司,还可以改变整个行业。喷气燃料是航空公司的一个主要的成本来源。西南航空公司通过预测分析,发现购买石油商品比从公开市场购买喷气燃料更具成本效益,因为后者的价格容易受国际情势的影响。数据分析预测让西南航空公司节省超过了350亿燃料成本。其他航空公司为了保持竞争力也采用相同的方法。
所以,如果你的商业智能设计不能满足你的需求,记得使用GEN5光纤通道来处理繁重的工作负载,用服务器端缓存解决方案来处理产生大量IOPS随机读取需求的报表应用。当使用数据来预测未来走向,你可以轻松实现数据分析,并准确把握趋势走向。
好文章,需要你的鼓励
随着大语言模型在人工智能时代展现强大力量,可穿戴设备成为收集人体数据的重要载体。通过实时监测血压、心率、血糖等生命体征,结合AI边缘计算能力,医疗正向个性化转型。基因治疗、数字孪生技术让每个人都能拥有专属的医疗数字化身,实现从"报销型医疗"向"创新循证医疗"的转变,为疾病预防和健康管理带来革命性突破。
这项由DP Technology和北京大学联合完成的研究提出了SphereAR方法,通过超球面约束解决连续标记自回归图像生成中的方差崩溃问题。该方法将所有输入输出限制在固定半径球面上,实现尺度不变性,在ImageNet数据集上创下自回归模型新纪录,SphereAR-H达到1.34 FID分数,首次让纯自回归方法在同等参数规模下超越扩散和遮蔽生成模型。
在巴黎举办的欧洲开放基础设施峰会期间,专门用一整天时间讨论VMware迁移问题。博通收购VMware后许可证价格上涨,导致客户运营成本大幅增加。开源开发者展示了将VMware虚拟机迁移到开源替代方案的产品。Forrester分析师指出VMware客户对此感到信任破裂。OpenStack等开源解决方案虽然复杂度较高,但提供了健康的开源生态系统替代方案。
微软研究院联合清华大学开发的PixelCraft系统,通过多智能体协作突破了AI视觉推理瓶颈。该系统采用专业分工模式,包含调度员、规划员、推理员等角色,配备图像记忆库实现灵活推理。在权威测试中准确率提升5-9个百分点,特别擅长分析复杂图表和几何图形,为科研、金融、教育等领域提供精确的视觉分析能力。