在傳統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，伴隨著客戶的交易行為發(fā)生，在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中產(chǎn)生了相應(yīng)的交易數(shù)據(jù)，并保存在系統(tǒng)，從而形成了業(yè)務(wù)的交易記錄，各類(lèi)業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)都是圍繞著關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)打交道。

當(dāng)今，大家都已看到的現(xiàn)實(shí)狀況是：

隨著越來(lái)越多面向移動(dòng)（mobile-oriented）的應(yīng)用被大量企業(yè)/機(jī)構(gòu)所使用，很多交易數(shù)據(jù)以 JSON 文檔形式產(chǎn)生，并保存在 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中。

很多企業(yè)/機(jī)構(gòu)建立了數(shù)據(jù)中心，并以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為主要技術(shù)去進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)從交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)抽取出來(lái)，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換處理，加載到，才能讓數(shù)據(jù)得以進(jìn)行分析，這個(gè)就是眾所周知的 ETL 處理流程。然而，這種分析是只能適合對(duì)“指定”業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行分析和回答，其表現(xiàn)形式是讓用戶去查詢信息，和用預(yù)先設(shè)計(jì)和建立好的模型來(lái)回答在指定范圍內(nèi)的業(yè)務(wù)問(wèn)題，以及產(chǎn)生報(bào)表。最大的限制和不便就是要“指定”，如果要回答新的業(yè)務(wù)問(wèn)題，將無(wú)法滿足使用這些數(shù)據(jù)和信息人員的需求。

在最近 5年里，隨著 Hadoop 平臺(tái)系統(tǒng)和 DataLake 技術(shù)普及應(yīng)用，出現(xiàn)了很多面向 Hadoop 開(kāi)源廠商。他們把大量數(shù)據(jù)，各種不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)存放在 Hadoop中，并進(jìn)行 ETL 處理，將其處理結(jié)果保存在 Hadoop。利用開(kāi)源技術(shù)軟件和廉價(jià)硬件，“充分”地去克服傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)所存在的限制，以良好擴(kuò)充性，有條件地讓存放的數(shù)據(jù)歷史可以更長(zhǎng)，目標(biāo)只有一個(gè)，就是希望能回答更多的“新問(wèn)題”。

能回答那么多“新問(wèn)題”的分析系統(tǒng)必須是要面向企業(yè)級(jí)和跨部門(mén)，需具備較高級(jí)別的安全性和信息管治能力。恰恰 Hadoop 平臺(tái)系統(tǒng)在這兩方面都較弱；其次是，缺乏良好詢問(wèn)與回答問(wèn)題的交互方式；再加上，Hadoop 很難與市場(chǎng)上大部分的分析工具軟件配合使用，需要較復(fù)雜的開(kāi)發(fā)技能，所有這些，都很大地制約了用戶能在 Hadoop 平臺(tái)系統(tǒng)上執(zhí)行分析任務(wù)的空間。

但是，如果目前IT技術(shù)還停留在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)和 SQL 技術(shù)，是難以解決數(shù)據(jù)分析已碰到問(wèn)題。例如，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備產(chǎn)生的大量源數(shù)據(jù)都需要用新的方法去分析這些數(shù)據(jù)，在云上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也越來(lái)越多，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)隱藏著巨大的商業(yè)價(jià)值。

為了面對(duì)這些挑戰(zhàn)和走出困境，IBM 公司給你提供一條靈活和強(qiáng)大分析能力的策略，并提供解決方案。它就是基于 IBM Bluemix 平臺(tái)的 DataWorks 云技術(shù)和服務(wù)，超越了批處理方式并以流數(shù)據(jù)處理技術(shù)，從眾多的數(shù)據(jù)區(qū)域中把所需要的數(shù)據(jù)抽過(guò)來(lái)，附加上有“內(nèi)涵”的信息內(nèi)容，加工成“內(nèi)部數(shù)據(jù)”來(lái)幫助用戶找到所需要的答案。我們用下面的例子來(lái)說(shuō)明下，它就是通過(guò) IBM’s Bluemix 平臺(tái)對(duì)天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。

1、數(shù)據(jù)采集：IBM DataWorks 能采集各種數(shù)據(jù)，支持范圍廣泛，手段有：ETL 批處理或是流式數(shù)據(jù)（streaming）；一個(gè)實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)分析引擎，和一個(gè)基于IoT-based 數(shù)據(jù)模式（Weather Company 提供標(biāo)準(zhǔn)）的采集引擎，具有高速和采集很大數(shù)據(jù)量的能力。

2、數(shù)據(jù)存放：一旦數(shù)據(jù)被采集進(jìn)來(lái)后，IBM DataWorks 提供多種存放方式。對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)而言，包括各種 NoSQL 數(shù)據(jù)存放格式（document, key-value, graph, columnar）到關(guān)系型（SQL-based）存放格式。 也支持對(duì)象存儲(chǔ)，例如 Swift on Bluemix， Amazon’s S3 service 云端存儲(chǔ)。

3、執(zhí)行分析：IBM DataWorks 提供分析工具為不同級(jí)別的用戶對(duì)每一類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如：針對(duì)業(yè)務(wù)分析人員提供了報(bào)表和儀表盤(pán)；應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)提供給程序猿；數(shù)據(jù)管道、模型和信息統(tǒng)計(jì)工具提供給數(shù)據(jù)科學(xué)家使用等。

4、推廣應(yīng)用：一旦用戶開(kāi)發(fā)和使用分析工具軟件，還能滿意地找到了所關(guān)心問(wèn)題的答案，

IBM DataWorks 提供了較簡(jiǎn)單的部署和推廣應(yīng)用方式。IBM Bluemix 平臺(tái)為開(kāi)發(fā)人員在整個(gè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)階段中提供支持，包括生命周期管理、與 Web 應(yīng)用服務(wù)器和 Github 功能集成等； Cognos 和 Watson Analytics 支持企業(yè)級(jí)的報(bào)表系統(tǒng)部署。另外，DataWorks 還提供了包括信息治理模型和部署架構(gòu)。 IBM DataWorks 秉承以云為第一，用戶本地中心第二的宗旨，為用戶提供服務(wù)與支持，這種強(qiáng)大的混合云模式給用戶在云端上執(zhí)行分析任務(wù)提供了廣闊天地。IBM DataWorks 不但讓用戶以自助方式去完成分析任務(wù)，還提供了數(shù)據(jù)治理能力，體現(xiàn)在：

1．提供不同安全級(jí)別的用戶權(quán)限控制，在符合法規(guī)條件下保護(hù)敏感數(shù)據(jù)；

2. 建立數(shù)據(jù)血緣關(guān)系（Data lineage）信息，讓你更清楚數(shù)據(jù)跨越千山萬(wàn)水，從開(kāi)始處理到最終分析的處理流程；

3. 業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)/指標(biāo)定義，建立業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)/指標(biāo)與技術(shù)描述定義的映射關(guān)系，填補(bǔ)了Hadoop data lakes 層面上元數(shù)據(jù)治理功能的缺失。

IBM DataWorks 采用 Apache SparkS 作為底層處理引擎技術(shù)，它提供了快速、靈活和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理能力，IBM 對(duì)開(kāi)源技術(shù)支持和突出貢獻(xiàn)，讓整個(gè)業(yè)界都看到了 IBM 正開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)“新 IBM”時(shí)代。

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截止時(shí)間：2016年10月30日

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