借助内存分析提升商务智能
了解内存分析如何在数据驱动型企业新时代，帮助企业打造竞争优势。
什么是内存分析？
如今，数据无处不在。其数量、速度和种类的增长幅度远超人们的预期。数据分析已帮助许多领先品牌超越了传统的商务智能，而转向实时分析，通过为客户度身定制的产品来提高效率、规避风险并增加收入。在运用分析解决方案从数据中挖掘价值方面，那些已经落后的企业势必在竞争中处于明显劣势。
如果 IT 基础设施要能够支持数据分析、驱动决策制定，速度无疑至关重要。决策支持解决方案的业务价值通常取决于能否迅速提交结果，至少要比常规解决方案快数千倍。要实现这一宏伟目标，就需要采用新方式来处理数据，即内存计算。
内存计算的概念非常简单。按照常规的数据处理方式，数据会保存在系统硬盘中或用网络相连。需要时，数据会被调入本地系统内存（现称为 RAM），然后再从此处转移至 CPU。搜索驻留在硬盘中的数据非常耗时，往往会形成性能瓶颈。
而使用内存计算，数据会直接存储在系统内存中。由于节省了在硬盘中寻找数据、再将其转移至更靠近 CPU 位置的时间，因此这种架构设计方法能大幅减少延迟。相比常规方法，内存计算具有更大的提速潜能。
内存分析通常还包含其他两个能提高软件性能的重要技术组件。
- 列式数据存储。不同于传统的二维数据结构（行和列），内存分析数据采用了一维线性结构。
- 大规模并行处理。内存分析能充分利用多内核、多线程处理器的功能，从而在缩短访问延迟的前提下，自由灵活地操作数据。
内存分析的实际应用
大数据、Hadoop* 和内存分析
借助我们的规划指南，更好地理解 IT 经理应当如何规划和实施大数据分析举措。从基础知识入手，然后进一步了解 Apache Hadoop* 框架和内存分析。
日渐成熟的商务智能产品组合
随着组织在交付解决方案方面积累起更多经验，运营也日趋成熟，业务分析就像许多 IT 计划一样，对企业变得愈发重要。越来越多的传统或常规方法，比如描述分析和诊断分析，只能告诉企业已经发生的事情，即“我们走了多远”，而不是“我们能走多远”。
成熟度升级的下一步就是预测分析，要向前看。它用规范有序的数据驱动方式取代了拍脑袋的决策做法。预测分析是实时运行的。通常，预测分析的范围会涉及在一线的人员，他们负责频繁的低级别决策，比如，判断该把哪个托盘装入哪个容器。
这些小决策本身并不那么重要，然而一旦汇集起来，就会通过避免损耗或提高收入，对利润底线产生巨大影响。随着时间的推移，预测分析将帮助企业推进现有手动操作流程的自动化，从而使他们以“计算速度”前行。
在成熟度模型的后续阶段，规范分析将在更大的时间范围内探索各种假设情况，并预测可能的结果。例如，规范分析可以用来判断新零售点的最佳位置。
所有这些前瞻性方法都要使用组织内部的数据，有时还包括交易数据，同时还要有来自第三方聚合器的不同数据形式。
内存分析解决方案可能无法取代常规的数据仓库，但是可以增强组织的整体决策支持能力。在大规模重构业务平台之前，不妨先从内存分析着手。
分析技术的商业价值
具有商业价值的数据源可谓无穷无尽：工厂传感器、复杂多样的零售渠道、社交媒体，甚至是气象卫星以及其他第三方来源。智能城市和物联网这类新发展趋势只会让数据越来越多。企业要保持竞争力，就不能忽视这类数据。经过正确分析后的数据，可以通过预测最有可能成功的追加销售机会来提高销售业绩，借助更智能的路线规划和库存管理来降低分销成本，运用精密的根源分析来降低制造成本、提高产品质量 — 又是一张几乎无穷无尽的列表。
有时候，想从这股数据洪流中获取具有可操作性的信息也不是难事，您要做的就是根据历史数据找出可用的信息模式。在其他情况下会需要用到实时结果，比如帮助改善客户体验，停止恶意软件渗透，或防止盗用信用卡。
该技术的普及受到的阻力越来越小。所有主流 IT 供应商都提供分析解决方案，此外，市面上还有许多垂直解决方案。具备必要技能的科学家们认为要使用和支持复杂分析操作就必须掌握相应的数据量，而这一数据量的大小一直在不断增加。同时，有很多公司都在设法通过简化接口和内置算法来“普及”分析技术。市面上围绕分析技术开展的宣传（以及可信的业务案例）使该技术的融资变得更轻松。
究其根本，还是因为分析技术具备显而易见的商业价值。目前已有很多品牌在使用内存分析来帮助企业提高收入，降低成本。不注重这类运营优势的品牌都面临着处于竞争劣势的风险。
分析技术的实际应用
内存分析是一种公认的颠覆性技术，能立竿见影地对企业和组织管理的方方面面（包括制造、供应链管理、人力资源、市场营销、分销配送、财务等）产生巨大影响。
对于很多组织而言，内存分析的关键优势在于，它能以足够快的速度处理海量数据，因此其分析结果所呈现出来的见解将对企业决策产生重要影响。涉及到大量数据的模式识别是一种重要用例。例如，IRS* 会在处理纳税申报单时进行分析，以识别错误或问题模式。分析结果已经帮助 IRS 避免错误地退还高达数亿美元的款项。
预测分析可能是内存技术最有用的一项应用。在 UPS*，配送作业预测模型负责帮助送货员缩短路程，这不仅能为公司节约资金，还可减少整个公司的碳排放量。1
预测分析对于零售业尤其有效。例如，零售商如果可以通过启动内存分析项目来制定有针对性的营销活动，那么就能降低成本。任何行业都有可能通过这类方式获益。
逐步入门指南
下文将介绍一个五步式流程，教您如何进行内存分析。
- 确认痛点。咨询业务部门主管，制作一份痛点清单，在其中罗列出使用现有系统难以或无法解决的痛点问题。应根据符合具体事项确定这份清单中各个问题的轻重缓急，而这些事项必须符合现有业务战略的要求，能够通过分析得出新见解，属于 IT 部门能力范围内可以处理的对象，并且有可靠的业务案例。经过迭代分析后，最终结果清单中应当包含各个具体目标以及为实现这些目标需要具备哪些资源。
- 研究并熟悉市面上现有的分析解决方案。（英特尔是能提供此类信息的优秀资源）。根据掌握的信息，评估您当前的基础设施。请务必知晓待分析的数据源自何处、归谁所有，以及需要采取什么措施来保证数据质量和安全。
- 确定并培养您的团队将需要用到的技能。根据需要招募新人，或制定好相应计划，将部分任务外包。在很多情况下，新员工都会具备您所需的技能组合。
- 制定高于现有标准的技术要求。内存分析需要使用现代硬件，包括计算、存储和网络基础设施。您还需要判断您将需要通过哪些分析查询指令和算法来获得目标输出，然后决定如何通过既定方式来呈现这些输出。可用的选项很多，请查看适合您的软件的专属解决方案和开源解决方案。
- 为项目创建最终用例。确定将要使用什么数据，画出数据流。然后开发一个适合生产版本的测试环境。
如果这个流程听起来跟您已经为您的其他项目所采用的流程一样，那就没错了。高级分析不需要用新方法来展示您如何管理您的 IT 产品组合。这种分析方式只需要您跳出现有规则，用富有创意的方式思考新解决方案。
英特尔的分析产品
英特尔® 固态盘数据中心家族
利用最出色的数据中心存储解决方案，消除瓶颈问题。实现基础设施现代化，不断满足数字化业务的需求。适合数据中心使用的英特尔固态盘经过优化，可提供极高的性能、可靠性和耐用性。
英特尔的分析战略：硬件及更广的范围
英特尔提供业内最广阔的内存分析平台，提供令人瞩目的出色功能，能伴随不断增长的工作负载调整作业规模。该平台能够支持多种分析工作负载，包括实时、内存数据库、横向扩展 Spark* 部署、高性能计算 (HPC) 以及机器学习。其中集成了计算、存储、内存、架构及网络技术，所有这些技术均经过专项优化，旨在打造“合作共赢”的非凡性能，强调整体性能表现而不是机械地叠加各个部分的功效。
本着这样的设计理念，最终我们得到的是一个十分灵活的基础设施，不仅具备内置安全性，可以通过交付客户所需的高性能来满足现有需求，同时还为未来发展奠定了坚实可靠的基础。
英特尔® 架构为 IT 组织提供了一条放之其自身基础设施皆准的基准线，包括可随时间变化不断调整分析活动规模的可预测路线以及多种多样的产品服务，而这意味着无需支持多个架构。此外，该架构还为开发人员提供了一个一致的软件编程模型，以便于他们集中精力提高产品性能，强化产品特性。
英特尔架构得到了由众多软硬件合作伙伴组合的丰富生态系统的支持。英特尔积极与这些合作伙伴开展长期协作，帮助他们基于英特尔架构优化其产品性能。
通过与英特尔开展分析技术合作，各组织可以灵活选择开源软件平台或某种在业内领先的商业平台，比如由 SAS*、SAP*、Oracle*、IBM*、Microsoft* 以及许多其他厂商提供的相关平台。
英特尔过往的历史可谓战果辉煌，因此，如果想要了解如何借助内存分析活动使业务取得成功，英特尔就是您获取丰富信息的可靠来源。
英特尔最有名的产品是处理器，对于许多人而言，英特尔® 至强® 处理器家族可以称得上是内存分析技术的代名词。个中详情远不止本文所述，十分值得您研究一番。点击此处了解更多有关英特尔如何帮助贵组织开发内存分析战略的内容。