FusionInsight：讓數據“慧”說話

趙艷秋

“大數據過熱了”是華為FusionInsight大數據平臺總經理朱照生在訪談中的第一句話，這有些令人出乎意料。朱照生2000年進入華為做研發，就開始與通信主機系統中實時、海量的數據處理打交道，那時，還沒有“大數據”這個詞。

“任何人都必須用數據來說話”——朱照生非常認可世界質量管理大師愛德華·戴明的這一金句。但數據本身不會說話，如何讓數據會說話，并且具備智慧呢？朱照生談起了他心中的大數據哲學：數據是一個個的比特位。本質上，大數據就是現實物理世界在數字空間的一個映射。數據要說話，前提是要有可以說話的平臺，通過平臺把各類數據有效組織起來，來表現出它在物理世界的屬性。自然而然的，利用的數據維度越多，就越發能精準地反映出物理世界，這就是智慧的基礎。

大數據可以利用各種維度的數據，分析的維度可以是數十萬、百萬維，甚至是全量的分析，而不僅依賴于少量的抽樣。這就像黑白照相、彩色照相一直到數千萬像素的高清照相一樣，而大數據平臺就如同照相機中的鏡頭和CCD，大數據平臺可處理的維度越多、越精細，你所擁有的數據就越會說話了，應該是“慧”說話了。

大數據是一種觀念轉變

從事了10多年數據工作的朱照生觀察到，現在大家對大數據的反應有些過熱——似乎一夜之間，每個人都需要大數據。但從他個人接觸的行業狀況看，數據的積累量、采集量還遠遠沒有達到生產巨大價值的量級。他估計，現在企業或者行業采集來的數據，只有20%到30%會被用來分析，而采集的數據又遠遠小于企業或行業實際產生的數據。以發動機為例，一個發動機每天產生的數據在20TB以上，但這些數據大部分被扔掉了。“如果沒有從源頭拉動數據的采集、沒有把采集的各類數據加以分析，大數據將是一個童話。要避免在概念上‘橫看成嶺側成峰，現在大數據應用還處于早期”。

那么，華為為什么會投入大數據？這與華為多年聚焦的通信業務相關。通信業一直是個海量數據行業，華為也就自然而然地介入進來。

實際上，大數據也是一種文化觀念的轉變。大數據的重要意義在于，它不是用來堆積的，而是用來分析和服務現實世界。

以華為大數據業務近兩年服務的銀行業為例，金融行業正在積極發掘大數據的兩類價值：一是通過把各類數據整合在一起，去發現以前被忽略的機會，另一類則是降低曾被忽略掉的風險。就拿信用卡盜刷現象為例，如果銀行能結合用戶行為信息，像位置信息，發現客戶已回國，信用卡卻在海外被刷，就可以在授權之前攔住這筆交易，而不是亡羊補牢。

無論電信和金融，很多業務背后都越來越需要一個大數據平臺支撐。朱照生說，華為就是要形成這樣一個平臺，能夠讓“數據慧說話”，能夠讓數據幫助人們智慧地洞察，所以這個平臺最終取名Fusionlnsight。

不只是Hadoop發行版

從2006年到現在，華為大數據業務一直處于投入期。除了數百人的產品團隊，華為各類基礎實驗室也開展算法、機器語言、自然語言處理等基礎研究。

華為的大數據業務定位與業界其他一些企業有所不同。它不像一些StartUp公司，做一段時間就賣掉；也沒有歷史包袱，因此可以采用新架構、新技術。華為希望通過這個數據平臺，能夠改善客戶的業務，幫助客戶更好地利用數據，這是一個長期戰略。

雖然采用了Hadoop開源技術，但從模塊占比來看，Hadoop僅是Fusionlnsight中的一個分布式引擎，Fusionlnsight包含Hadoop，但不僅僅是Hadoop的發行版。

在Fusionlnsight平臺中，有兩大創新之處。一是提供完全開放的API接口，如SQL、NoSQL等，能讓現有的應用廠商和ISV基于開放接口做應用，也能實現現有應用的無縫遷移，以快速培育大數據生態；另一個是全量數據分析平臺。傳統的商業智能基于抽樣數據，而大數據則基于全量數據。全量數據有數百萬個、數千萬個維度，這導致原來的數據分析模型失效。全球頂級互聯網公司現在可實現1000萬維度甚至1億個維度的數據分析，這在傳統數據分析行業是不可想象的。為此，華為團隊有很多數據科學家，構筑全量數據模型能力。Fusionlnsight最終是讓傳統行業也能享受到互聯網行業所擁有的數據洞察力。