大数据行业解决方案范文

大数据行业解决方案范文第1篇

EMC Isilon：横向扩展 性能突出

大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。

通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。

EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。

EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。

杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。

EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。

方案点评

EMC Isilon是一个强大但简单的横向扩展NAS方案，适用于希望投资数据管理而不是单纯存储的企业。当初，EMC将收购来的分布式数据仓库软件厂商Greenplum的软件与Isilon存储组合成了EMC最早的大数据解决方案。用户既可以分开选择Greenplum软件或Isilon存储，也可以选择由Greenplum软件和Isilon存储组成的一体机解决方案。现在，Greenplum软件虽然已归Pivotal公司，但EMC是Pivotal的经销商与合作伙伴，Greenplum与Isilon存储的组合方案并不会因此受到影响。

HDS UCP：统一平台 应用优化

HDS中国区解决方案与专业服务事业部总监陈戈认为，大数据存储应该是一个解决方案：“大数据解决方案是由基础架构的各部件组成的，包含数据存储、计算和分析，而存储是此架构中的一部分。”

大数据的存储类型与传统的存储类型有一定区别：在大数据存储中，更多的应用是一次写、多次读，读得更多是大数据存储的一个特点，而在传统的数据存储中，读写是随机的，由于每个应用不同，其读写的比例也是随机的；大数据存储需要具有横向的可扩展性，并可支持多种接口、多种数据访问协议，便于不同数据进入这个大数据平台。

谈到中国用户在大数据存储应用中最迫切的需求是什么，陈戈认为，中国用户最迫切的需求是如何逐步实现大数据应用，即用户从现有的模式如何过渡到大数据，如何更好地利用大数据进行经营分析。

大数据的经典定义可以归纳为四个“V”，但企业不可能一步到位实现四个“V”，这需要一个循序渐进的过程。海量的、多种类型的数据是一次性全部载入到大数据中，还是通过现有的平台进行数据初选，再导入到大数据平台中，是两种不同的实现途径。“先通过现有平台进行数据初选，再导入到大数据平台，这种方式更适合于客户逐渐实现大数据，可以缩短用户实现大数据应用的时间。”陈戈表示，“大数据主要是非结构化数据。用户可以使用基于对象数据存储的HCP，利用其独特的元数据采集和智能工具，对非结构化文件数据进行管理，实现智能的自动化，这有助于对数据进行深度分析，帮助客户从单一系统中存储、共享、同步、保护、保存、分析和检索文件数据，减少垃圾数据，进而为大数据分析建立一个良好的基础。”

谈到用户在大数据应用中遇到的主要障碍，陈戈表示，一方面，应用软件本身的智能程度是否能满足行业应用需求，应用软件是否已经成型，大数据人才是否具备等，是让大数据应用落地的关键；另一方面，如何抽取数据，放在大数据平台中进行相应的计算是另一个关键问题。

HDS可为所有数据提供单一、可扩展的虚拟化集成平台。HDS推出了“三步”云战略，从基础架构、内容和信息三个层面帮助客户解决目前所遇到的问题。具体来看，通过“基础架构云”，HDS可以帮助客户进行虚拟化和集成管理，实现数据中心的整合；在第二层的“内容云”当中，HDS可以按需提供内容，更可以不受应用限制地进行数据搜索和集成；在第三层的“信息云”中，针对所有数据类型，HDS在其存储平台中融入了分析功能，使客户可以从数据信息中获取洞察力。

HDS提供的UCP for SAP HANA集成了基于大量数据集的创新和内存分析技术，并提供实时的洞察力，从而使当前的信息驱动型企业可以加快其商业决策的速度。陈戈介绍说，UCP for SAP HANA解决方案结合了HDS刀片服务器技术、企业级存储系统和业内领先的网络组件，在这样一个集成的、高性能的硬件平台上可以快速交付SAP下一代内存计算技术。全球已有超过200家客户在使用HDS和SAP的大数据解决方案。

方案点评

其实，HDS的“三步”云战略也可以看成是其大数据战略。HDS借助以UCP为核心的大数据平台，可以帮助企业用户构建从基础架构到内容归档和搜索，直至信息提取和分析的全面、高效的大数据解决方案。HDS的“信息云”直接与大数据相关。UCP是一个集成了计算、存储与网络的一体化平台，它既可以提供像一体机一样的整合性、简单性，又可以提供灵活的选择，连接第三方的设备组件。HDS还通过与包括SAP在内的众多大数据分析类的合作伙伴合作，针对行业定制优质的大数据解决方案。

HP StoreAll ：快速部署 极速搜索

中国惠普有限公司企业集团存储产品部存储架构师张楠向记者表示，大数据存储是一套解决方案，应该能够对大数据的Volume、Velocity、Variety和Value四个方面提供全面的支持。

第一，大数据存储要支持海量级的数据存储，比如具有PB级的存储能力。第二，大数据存储要支持更高的存储速度，支持10Gb甚至更高的网络连接。第三，大数据存储要支持数据的多样性，如图片、文本、视频、音频等。第四，大数据最重要的是价值的体现，而为了实现这一点，存储本身应该具备快速、智能的数据检索能力。“在存储的最底层提供最直接、快捷的数据检索。这一过程简单说就是，将上层的数据挖掘工作下移，充分利用存储强大的处理能力和数据识别能力。”张楠举例说，“比如，在秒级的单位内对数据进行极速的搜索， 从几千万甚至上亿个文件中找到目标数据。”

另外，模糊查询能力也是大数据存储不可缺少的功能。智能的模糊查询将为大数据平台提供更加便捷的存储服务能力，使得存储更像一台智能的高速计算设备。

目前，很多中国用户在存储厂商的引导下，片面追求存储的大容量和高性能，而忽略了大数据存储本身应该提供的其他额外属性。中国用户在实施大数据的过程中经常遇到的障碍有以下两方面：第一，无法将存储与大数据平台进行对接；第二，无法充分利用大数据存储的价值，也很难将其运用到实际的业务中。张楠表示，究其原因，主要在于有些大数据存储产品没有开放的接口协议，或没有针对用户的大数据场景进行特别优化，也没有用户容易接受的易用的管理方式等。

惠普在大数据方面可以提供软硬结合的解决方案。惠普在收购Autonomy公司之后，将其软件与惠普的硬件平台进行了整合， 形成了一套完整的大数据解决方案。张楠介绍说，在存储方面，惠普拥有像StoreAll这样的大数据存储平台。借助HP StoreAll硬件平台，用户除了可以实现海量数据的存储和高速数据访问以外，还能实现高级的数据检索功能，对特殊文件进行快速定位。同时，结合HP Autonomy软件的特性，惠普还引入了模糊查询、智能语义库等概念，可以帮助企业用户通过存储底层为上层业务带来所需的大数据业务价值。

如今，闪存不仅在大数据领域，而且在Tier 1存储市场同样占据着十分重要的地位。对于大数据平台来说，闪存可用来提升存储的存取速度，降低I/O的响应时间等。针对那些I/O压力十分明确的大数据平台， SSD可以发挥其效果， 提升存储的整体性能。但是，SSD并不是万能的。因为大部分的数据都是非结构化的，而非结构化数据对I/O的响应要求远远没有对带宽的需求大，所以，让用户花数倍的价格购买SSD存储在目前来看还是比较困难的。从目前情况看，引入闪存的大数据解决方案还不是很普遍。

方案点评

惠普在大数据方面收购了两个软件公司Vertica与Autonomy，然后将它们的软件与原有的硬件平台进行整合，针对结构化和非结构化的数据都可以提供针对性的解决方案。惠普在将大数据软件与存储硬件结合上也进行了尝试，其中一个成功的例子就是HP StoreAll大数据存储平台。HP StoreAll具有以下特点：横向扩展，最大可以扩展到16TB；集成HP Autonomy搜索引擎，可以快速搜索，实现实时大数据的价值；内置对OpenStack的支持，可快速部署；支持文件和对象类型的数据存储。

NetApp：统一架构 无限扩展

如今，企业若想获得成功，就必须想方设法应对具有前所未有的复杂性、高性能的海量数据，并尽可能地管理这些数据，从中发掘更大的商业价值。

对于国内用户来说，无论企业的规模和数据量大小如何，运用大数据的关键在于，企业是否把大数据作为一个真正的工具，去体现企业的差异化，从而提升竞争力。随着越来越智慧的企业信息化的发展，IT不再是束缚企业发展的瓶颈，而是真正地融入了企业自身的业务中。越来越多的公司将大数据成功地运用于企业的商业模式。例如，在欧美，很多企业已经着手将大量资源投放在大数据领域。反观国内，在金融领域，有为数不少的企业通过大数据的分析工具来分析金融的走势，实现风险管理，进行信用卡的追踪等。此外，像零售、制造、电信等行业也已在尝试利用大数据分析工具为企业营销和决策提供支撑。

无论企业现在是否正在使用大数据工具，企业都应全面地考虑自身未来发展的需求，选择一个厂家的平台与之共同发展，这可以有效避免因数据和应用迁移带来的麻烦。

在大数据方面，NetApp能够帮助企业实现数据管理，应对业务挑战的极限，将以数据为导向的洞察转化为有效行动。若想将数据转化为商机，仅仅提升管理能力是不够的，需要彻底转变数据和业务之间的联系模式。NetApp可以帮助企业用户持续管理数据，迅速把握意料之外的新商机，永久保存所有数据，并在灵活、开放的存储平台之上打造属于企业自己的大数据解决方案。

NetApp提供了可高效处理、分析、管理和访问大规模数据的大数据解决方案。NetApp的解决方案组合可划分为分析、带宽和内容三个主要用例，这被称之为大数据的“ABC”基本要素。

具体来看，分析（Analysis）是指针对极大数据集的高效分析。NetApp分析解决方案就是帮助用户深入了解和利用数字世界，将数据转化为高质量的信息，以及提供关于业务的更深入见解，从而帮助企业做出更好的决策。

带宽（Bandwidth）是指适用于数据密集型工作负载的性能。此类解决方案着重于为速度非常快的工作负载提供更高的性能。高带宽应用包括高性能计算（能以极快的速度执行复杂的分析）、用于监控和任务规划的高性能视频流、媒体和娱乐领域中的视频剪辑和播放。

内容（Content）是指无限的安全数据存储。此类解决方案着重于满足可扩展的安全数据存储需求。内容解决方案必须支持存储的无限扩展能力，以便企业可以根据需要存储任意多的数据，并能在需要时找到所需的数据。

NetApp致力于通过一系列解决方案来提供高性能的运算和大数据的应用。2013年11月，NetApp再次更新了E系列家族产品，推出E2700和E5500。该系列产品采用可轻松扩展的设计，适用于要求99.999%的可靠性且稳定、高性能的工作负载。

用户在采购大数据存储产品时，需要注意以下五个方面的问题：大数据存储必须具有向上扩展与向外扩展的能力；架构必须是针对工作负载进行优化的，具有实时处理能力；具有整合的数据保护功能；保证7×24小时运行不中断，可在线进行容量扩展，实施数据迁移等；可以实现服务的自动化。

方案点评

NetApp的技术优势集中体现在其统一存储平台上，从入门级产品到企业级产品，全部基于同一个体系架构和操作系统，不仅部署和使用方便，而且升级和扩展非常简单。当初，NetApp收购LSI Engenio，其中一个重要的原因就是为了大数据。2013年，NetApp不断更新E系列产品线，推出E2700和E5500等。E5500可以支持高IOPS混合工作负载和数据库、高性能文件系统和带宽密集型流等应用，可确保数据的高可用性、完整性和安全性。

曙光XData：高度集成 贴近行业

关于大数据存储，目前业界没有一个通用的定义。曙光信息产业股份有限公司总裁助理兼存储产品线产品总监惠润海从曙光大数据平台和解决方案角度，概括出大数据存储的主要特征。

首先，大数据存储必须支持全类型数据， 包括结构化、半结构化和非结构数据，实现统一数据支持。

其次，存储性能上，一方面，大数据存储要支持海量数据，并且要在保证数据可靠性的基础之上，实现容量与性能的线性扩展；另一方面，为了实现大数据的价值，批处理和实时处理两种措施都需要高性能的数据访问获取能力。

最后，在系统达到一定规模之后，系统的易用性和可管理性也是不可或缺的。

从应用角度来说，目前中国用户在大数据存储应用中最迫切的需求，是如何真正实现用户数据的价值，如何驱动业务发展，实现决策和运营。“从系统构建层面说，要实现数据高性价比的存储和管理，同时满足数据服务的相关需求。”惠润海表示。

针对用户对大数据存储的需求， 曙光推出了像大数据一体机这样的全类型数据分析型产品，同时还基于该产品构建了基于行业的解决方案，以帮助用户实现大数据落地。

“除此之外， 我们还提供了大数据统一数据中心解决方案， 涵盖了像主攻事物处理的DS900、DS800，以及针对文件存储的Parastor等存储产品。我们基于这些存储产品构建了大数据运营管理平台。”惠润海介绍说，“曙光的优势不仅在于可以提供全面的产品支撑，更重要的是能够提供数据生命周期过程服务支持。目前，我们提供的免费维保期限为5年。”

曙光开发了针对不同行业和应用场景的大数据存储解决方案。以金融行业为例，目前国内四大行的应用系统每年产生的非结构化数据量已达到PB级，结构化数据也以百TB计。面对如此大量的数据，如何存储、管理、利用和盘活它们呢？惠润海认为，只有通过商业智能和高级分析应用解决方案才能将数据的价值最大程度地发挥出来。

针对金融行业用户的需求，曙光开发的XData大数据解决方案利用优化的大数据处理技术，对文件管理、历史数据查询和数据分析类应用等进行深入研究，为数据爆炸式增长带来的海量数据存储及分析应用提供高可靠的解决方案。

曙光金融行业XData大数据解决方案采用曙光自主研发的SN-MPP并行数据库，同时结合大数据处理事实标准Hadoop，并充分考虑了多方面的数据收集，加入ETL工具和连接驱动器，提供了类SQL的接口，还和现有金融业务系统进行对接。

针对金融行业历史数据，XData大数据解决方案在方案设计上主要考虑了数据的安全性、历史数据高效导入、快速访问与分析报表。曙光金融行业大数据解决方案立足于基础平台建设，同时切实贴合金融行业用户需求，提供了优质的软硬一体化解决方案，为用户一揽子解决了部署、业务移植开发等技术难题，帮助用户跨过应用门槛。

方案点评

大数据行业解决方案范文第2篇

借云之势

曙光公司无锡云计算中心目前已经有200多个云应用，数据存储总量也超过了10PB。如此庞大的数据，每天的存储、管理成本对数据的拥有者来说是一个极大的负担。用历军的话来说，这些数据就像是沉睡的金矿，必须找到一个最有效的方法对数据进行组织、整合、分类、检索，深入挖掘数据的内在价值，同时还要降低管理成本，只有这样才能让这些数据闪光。开启金矿的钥匙就是大数据解决方案。

为了更好地处理这些海量数据，曙光公司两年前开始研发一种新的架构——海量数据检索处理系统，这就是XData大数据一体机的前身，因为当时还没有大数据这个概念。“XData是我们为在自己的云数据中心里提供数据挖掘服务做的铺垫。”历军表示，曙光的大数据战略可以概括为8个字：“平台一体，智汇应用”。“平台一体”包含多层含义：首先，大数据解决方案必须是存储、分析和应用三位一体；其次，XData大数据一体机实现了软硬件一体化，监控与管理一体化，产品与服务一体化，以及多种数据类型处理一体化。“智汇应用”表明，大数据天生具有鲜明的行业属性，因此大数据解决方案必须与行业需求和特色相结合，从行业切入、逐层递进，才能达到事半功倍的效果。

相比云计算，大数据从概念辨析到落地应用这中间所用的时间似乎缩短了很多。有人说，这是云计算的功劳，因为云计算在技术、观念、应用和商业模式等方面给大数据的应用做了很好的铺垫。过去几年中，曙光公司在云计算方面的布局与积淀为今天大数据战略的实施奠定了良好的基础。2013年，曙光公司将开通乌鲁木齐、哈尔滨、宁波三个城市的云计算中心，这样一来曙光在国内自投建设和负责运营的云计算中心总量将达10个。“用云的方式实现数据的分析与挖掘是未来的一个趋势。”历军表示，“我们现在主要销售大数据的解决方案，随着大数据技术走向成熟，软件更加完备，未来我们很可能会基于云提供大数据的分析服务。”

大数据厂商要全面

“大数据厂商一定要全面。数据挖掘不是一个存储厂商能独自完成的事。”历军表示，“大数据厂商必须具备很强的综合实力，能够提供包括计算、存储、分析和应用等在内的整体解决方案。XData大数据一体机的推出证明曙光已经具备了这种综合实力。”

时至今日，曙光在很多人心目中还是高性能计算领先者的形象。其实，这已经是老黄历了。曙光不仅拥有高性能计算产品，还有丰富的存储、软件产品，能够提供云计算整体解决方案，在大数据方面还有分析软件及工具等。历军表示：“我们一直在关注一些有技术特色的厂商，也曾经有过一系列成功收购，未来还希望继续通过收购等资本运作方式，不断增强自身的技术实力。”

大数据解决方案本身就是软硬件一体的，其中软件扮演着十分重要的角色。进军大数据领域对曙光的软件业务来说既是一种挑战，又是一个机遇。目前，曙光软件研发人员的数量以及对软件研发的投入都已经超过了硬件。曙光公司副总裁邵宗有表示：“我们的策略是在打造具有国际先进水平的硬件产品基础上，大力发展软件及服务业务。比如，我们希望用高品质的刀片承载不同的软件与应用，为客户提供云计算解决方案、大数据解决方案等。”

过去这些年曙光一直在做系统，从最初的以硬件为核心的计算机系统，到现在的以软件和服务为核心的信息系统。曙光希望做一个有价值的信息系统提供商，大数据正是实现这一目标的关键所在。历军透露，再过几个月，曙光旗下将出现一个独立运作的软件公司。

鲜明的行业属性

曙光为银联提供的离线交易数据分析平台已经投入了使用。银联为了控制信用卡使用风险，就必须掌握和洞察消费者的行为，若想达到此目的，非大数据解决方案不可。银联的结构化和非结构化数据统一共享处理平台就构建在曙光XData之上。中国银联副总裁柴洪峰介绍说，银联10年的离线数据都放在曙光XData大数据处理平台之上，借助云计算的手段进行处理和分析。

曙光的大数据解决方案提供了标准的平台接口，支持各行业丰富的第三方应用集成，包括智慧城市、金融、电信、交通、医疗、教育、军工等各行业的大数据应用软件，可以提供高效和个性化的数据分析服务。曙光不仅可以提供通用的大数据一体机，而且可以提供针对不同行业应用的定制化的专用一体机。目前已经投入实际应用的曙光大数据应用平台包括银行历史数据查询分析系统、银联离线交易数据分析平台、大型运营商流量经营分析系统、大型信息安全监控系统、高校柔性大数据处理平台等。全国农信银资金清算中心运行保障部总经理王永刚很好地概括了曙光大数据一体机的特色：HPC+存储+分析平台。

“在全球公认的大数据最先崛起的五大应用领域，包括金融、电信、安全、交通和卫生，曙光都已经有了成功应用。”邵宗有表示，“我们就是要打造简单易用、注重实效的大数据解决方案，重点加强易用性和智能化，注重性能优化和可靠性，提供柔性扩展能力，实现各类数据处理的融合，以及与开源平台的融合。”

历军概括了曙光在大数据方面的优势：从技术角度讲，曙光在并行分布式存储、云计算、数据抽取和检索等方面拥有多年积累和多项创新；从应用角度讲，曙光的云计算中心积累了大量用户和应用，而曙光的大数据解决方案又可与细分行业需求相结合。大数据带来的不仅仅是技术和应用模式上的创新，还为商业模式的创新以及大数据企业自身的业务转型带来了契机。

曙光XData大数据一体机

曙光可以提供大数据产品、大数据方案和大数据服务。具体来看，大数据产品包括XData、ParaStor、DRAC、DS900、DBStor、I640等；大数据方案包括针对金融、电信、政务、能源、交通、医疗等行业的大数据解决方案；大数据服务主要包括对用户的培训、应用迁移、开发支持以及运维保障等服务。

XData大数据一体机是曙光大数据系统的重要组成部分，它将数据存储单元和处理单元分离，通过构架高效的服务中间件，将底层采用Shared-nothing结构的数据存储节点聚合成一个单一的数据处理系统映像，从而实现较高的数据读写性能，为客户提供高效、便捷的一体化数据存储与挖掘服务。XData主要包括四个组成部分：数据加载、数据查询处理、一体式数据存储和全局管理系统。XData支持海量结构化和非结构化数据的高速写入，能够按照语义进行存储组织、查询检索和统计分析。

大数据行业解决方案范文第3篇

这正是白宫网站的《大数据研究和发展倡议》所追求的——“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，转变教育和学习模式”。

各行各业都能用得上大数据，只是对大数据重要性的意识程度不同：凯捷咨询（Capgemini）的调研结果显示，76%能源和自然资源行业的高管相信公司是数据驱动的，在医疗医药行业和生物科技行业这个数字为75%，在金融行业为73%。包括英特尔在内的有能力提供大数据解决方案的IT厂商正在努力让各行各业的企业切实感受到大数据的魔力。

能否置身事外？

随着网络应用和多媒体应用的兴起，互联网成为大数据的主要来源。随之而产生的网络营销调整围绕大数据而展开。淘宝是国内公认的对用户数据利用得较好的公司——淘宝网利用大数据统计分析得到诸如“欧洲杯的球队胜负如何影响各队球衣的销量？花露水的最佳搭配是电蚊拍还是痱子粉？”等问题的有趣结果，并以此为依据来更好地调整营销战略。

近日，阿里巴巴集团宣布，将在集团管理层面设立首席数据官岗位（Chief Data Officer），负责全面推进阿里巴巴集团成为“数据分享平台”的战略。这直接证明了大数据对于互联网企业的意义。

别的行业能不能对大数据冷眼旁观呢？赛迪智库软件与信息服务业研究所研究员安晖认为，虽然目前大数据的主要来源是互联网，但许多以信息流作为核心竞争力，如金融、电信、零售等行业的机构或企业，其数据量也不容低估。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）数据中心存储的数据超过20PB，沃尔玛数据中心的存储能力超过4PB，eBay分析平台每天处理的数据量高达100PB。并且，由于这些机构和企业所存储的数据更加有针对性，其数据的价值密度更高，进行大数据处理的意义更强，运用大数据的需求也更为迫切。

安晖以数个典型行业为例来说明大数据能带来什么好处——电信行业可以从庞大的数据中分析出不同群体的差异化需求，实现套餐制定等精准营销；制造行业可以通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以实行并行工程，显著缩短产品上市时间并提高质量；交通行业可以通过整合和处理相关数据，实现智能交通（管理）与高效物流调度。

赛迪顾问软件与信息服务业研究中心研究总监胡小鹏认为，金融行业中证券、信用卡、电子支付等数据规模庞大，具有使用对象多样化、信息可靠性、实时性、保密性要求高等特点；电信行业中大数据主要体现为电信业务系统产业的计费账务数据和用户信息（包括客户资料、客户服务数据等），不仅数据量大，而且保存时间长；能源行业大数据主要集中在石油勘探以及电力生产、经营、管理等数据，具有数据量大、分散、类型复杂等特点。其中，在金融行业，利用大数据的挖掘和分析改善用户体验、监督欺诈行为、验证合规性、服务创新等，从而助力金融智能决策，提升竞争力；而对于电力行业，大数据分析有利于电网安全高效运行（安全检测与控制、灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和负荷预测）、电力营销（用户用电行为分析）、集团集中管控与精细化管理等。

大数据这场盛宴上，哪个行业也不愿意没有一席之地。

谁能站出来？

大数据的热度可以由英特尔、IBM、EMC、惠普等厂商纷纷推出面向大数据的一体化产品和解决方案直接反映出来。

然而，一个不能逃避的现实是，虽然越来越多的行业用户尝试应用大数据的解决方案，但是大多数行业用户对于大数据的认知仍然比较有限。面对林林总总的不同厂商提供的大数据解决方案，用户分不清这些解决方案的差异在哪里，也就不会真正了解哪种解决方案适合自己。

有用户反映，大数据解决方案容易给人的错觉是该解决方案就是把数据分布存储，再并行处理。即使采用国外厂商的工具，这些工具成熟度不是特别高，导致解决实际问题的时间过长。

英特尔相关专家表示，从总体上看，中国大数据市场发展迅速，特征明显，相关技术和应用可改进和提升的空间巨大。而且大数据要落地，必须实现包括芯片商、软件企业等在内的IT基础设施与服务层平台的开放。

英特尔在硬件上的领先无需多言。在软件层面，考虑到Hadoop的开源特性，很多厂商都有机会在Hadoop的基础上推出产品，但行业解决方案提供商面临的一个苦恼是，他们不得不进行底层开发。实际上，底层解决方案是有很多共性的。对行业解决方案提供商来说，如果有一个由可靠厂商优化过的平台再好不过了。利用这个平台，行业解决方案提供商可以抛开重复的、无意义的劳动，将注意力和精力更加集中在行业特点上，进而开发出满足行业所需的实打实的行业解决方案。在这种情况下，英特尔适时地推出了英特尔Hadoop发行版，打造一个优秀的、高价值的底层平台。

对于如何从大数据中发掘价值，英特尔指出，这需要在IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层全面引入新的技术，特别是在堪称大数据应用“载体”的IT基础设施与服务层，采用基于开放架构的平台将是最佳选择。

O‘Reilly Strata和Open Source Convention大会委员会主席Edd Dumbill曾指出，使大数据真正变得强大的方式之一就是让上层程序员可以将精力放在数据而非底层Hadoop设施的抽象特征上。他们编写更简短的程序，能够更清晰地表达出对数据所做的处理。这些将有助于为非程序员创建更好的工具。

延伸到企业层面，“行业解决方案提供商需要稳定性和可用性都足够好的平台。在这样的平台上，行业解决方案提供商可以从不必要的重复性劳动中解放出来，从而把更多的精力放在提供差异化特色方案和服务上。”英特尔亚太研发有限公司总经理、英特尔软件与服务事业部中国区总经理何京翔的看法类似。进而，他解读了英特尔Hadoop发行版的优势：“英特尔Hadoop发行版的优势在于：处理接近于实时；能在英特尔平台上实现最优化的性能，比非英特尔发行版有成倍的增长；通过和电信、智能城市、医疗等行业客户的合作，英特尔Hadoop还做了更进一步的优化。”

除了提供平台，英特尔（中国）行业合作与解决方案部中国区总监凌琦强调，英特尔还会把大数据解决方案的研究和服务作为投资部门的重点。英特尔的风险投资部门也对大数据中所涉及的关键平台、关键应用、提供商，给予关注。

行业侧重点

英特尔硬件平台的特点让其可以用“通吃”来形容，行业特色则由软件来体现。

正如英特尔Hadoop发行版白皮书所指出的，它“为企业应用而优化”，其拥有的增强高可靠性、增强分布式文件系统HDFS扩展性（使集群的I/O吞吐量能够随着节点数量的增加而线性增加）、动态调整数据复制策略（提高热点数据的并发访问能力）、改进分布式计算框架调度算法（避免并行任务退化成串行执行）、增加Hadoop集群监控管理、优化HBase查询、实现细粒度的HBase合并调度控制（避免合并风暴）、创建异地HBase大表、均衡负载等相对开源Hadoop和其他Hadoop发行版的核心优势在多个行业中均不可或缺。

胡小鹏总结了在典型行业中，解决大数据相关的问题时所需要注意的侧重点：在金融行业，首先是安全风险防范的问题，其次是与金融业务需求的结合；在电信行业，现有数据仓库架构的扩展、改造，业务模型、数据视图的构建是重点也是难点；在制造行业，数据整合和集成；在能源行业，数据整合；在交通行业，针对交通系统的动态性，需要进行实时分析，及时快速地处理突发事件。

大数据行业解决方案范文第4篇

黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ICT技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。

作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。

在现代化大潮的推动下，信息的重要性与日俱增，从某种角度而言，甚至可以直接等同于财富。尤其是随着网络和计算机技术的发展，信息呈现出爆炸式的增长态势，信息的过滤、筛选、分析、整理成为人们最关注的话题之一。

物联网、云存储、云计算等信息处理技术的飞速发展，开启了“大数据”的时代之门。越来越多的企业开始重视“大数据”的商业价值，期待能够有一个解决方案，帮助他们从众多碎片化的信息中，找到经营的规律。

“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的IT基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。

作为全球范围内的ICT领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。

需要量体裁衣

自2012年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。

富士通正在通过其多年积淀的ICT技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实IT基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。

胡春民：包括中国和欧美在内的众多跨国巨头都在涉足大数据业务，你认为中国与日本、欧美等国家相比，在大数据的研发和应用上有哪些差距？

黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。

如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和IT层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。

在中国，一些IT基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。

富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和IT技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。

大数据解决方案，从本质上来说就是客户和IT供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。

富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。

在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。

胡春民：关于制造业的转型升级，各国企业都拿出了不同的解决方案。美国GE提出了“工业互联网”，德国则提出了“工业4.0”，和这些欧美企业相比，富士通等日本企业的优势在哪？

黄邦瑜：相比来说，德日企业好像更相似一些，美国公司也有他们自己的一些特征。我们在实施的方法论和工作方式上存在着一些不同。我个人认为，与欧美国家的企业相比，富士通和其他传统的日资企业可能相对于其他国家的企业来说，做得更扎实一些。

欧美企业通常会制造大量模式化的产品，并把它们打包出售，可以更快地产生销售额。但是在解决单体客户的实际问题上，总是有些欠缺、不够完美。这与富士通“最佳实践”的服务方式完全不同。

富士通可能不一定会形成这种大量的模式化、可打包销售的解决方案，我们一直都是针对每一个客户在做精准的“量体裁衣”，我们认为这种个性化的服务方式会让我们的企业客户觉得更合适、更贴心，最后在用户体验上，我们的单个客户满意度会比欧美企业更高一些。

胡春民：除了硬件之外，富士通也在做软件产品，从产品线角度而言，富士通的大数据解决方案有什么特点？

黄邦瑜：每个企业在它的产品线上各具特色，而富士通最大的特色是“全”。我们在存储、服务器、运算分析软件等方面进行了整体的研发。富士通的全套解决方案能够将这些部分更优化地整合在一起，因此从整体架构上看比较全面。对于客户而言，找富士通一家，各个环节都能够全部搞定，比较方便。

业务的全面性，让富士通能够针对其中任何一个环节做一些功能优化，而这些经过优化的产品，可能在该环节的性能指标方面优于我们的竞争对手。

但这种全面性在某种程度上说也是我们的劣势，毕竟企业的经历是有限的，做得比较全从另一个角度来说，可能会使富士通在某些环节上的专精度做得不太到位。

胡春民：在大数据真正实施的过程中，IT企业跟客户是需要进行很多沟通的。跟欧美的公司相比，富士通在这方面是不是具有更多优势呢？

黄邦瑜：我觉得跟欧美公司相比，应该是各有优劣吧，不能一概而论。

富士通一直以来都做得比较务实，这就使我们与一些企业在某些领域的合作关系会相对比较长久。合作的时间长了，富士通的工程师就会相对更加了解我们的客户。而且在日资企业中，人员流动率没有欧美企业那么高。人员稳定的好处就是我们的工程师在行业和业务领域的知识积累会更多一些，这种好处最后也会反馈给我们的客户。

云安全必不可少

胡春民：日本企业和欧美企业相比，在做法上有很大区别。除了ICT技术以外，其工业基础也不一样。制造业的解决方案其实是一个整体，不可能单纯只靠ICT技术的支持。包括富士通在内的一些日本企业，在这方面有没有更好的一些做法？

黄邦瑜：举个医疗行业的例子来说明这个问题。在医疗方面有一个影像解决方案，包括对CT影像扫描的收集，对病人进行相应的管理等多个方面。

像美国的某医疗设备公司，他们是做医疗影像设备的，在卖设备的同时就可以附送打包的软件。如果客户刚好需要他的软件，那么跟他们比，在价格上富士通是没有任何竞争优势的。

但他的劣势是什么呢？因为它是设备制造商，他们附送的软件基本都是专门用于服务特定设备的，而医院不可能每个科室都使用它的设备，这时医院就需要一个全套的影响信息管理系统，而这恰恰就是富士通所擅长的了。

我们是IT厂商，我的关注点不在于设备本身，而是着眼在整个ICT的架构上，使之能够整体服务和支撑客户的影像系统。回到制造业上，道理也是一样的。

我觉得每行每业都存在“术业有专攻”的问题，而我们富士通最大的优势就在于能够通过IT手段将客户整个产品生命周期无缝连接在一起，全方位覆盖研发、制造、ERP、销售等各个环节，为客户提供一整套的价值。

胡春民：富士通在硬件方面根基深厚，但是与Informatica这样的数据提取公司相比，富士通在软件和大数据的获取及预处理方面有什么优势？

黄邦瑜：Informatica在大数据的数据提取领域里确实是非常领先的。富士通也有数据提取的功能，在这个环节可能没他们好。但是，大数据分为若干个环节，除了抽取还有分析和运算环节。这些恰恰是富士通的优势。

而且，富士通一个很重要的特点就是开放性。这就意味着并非大数据所有环节都只能使用富士通的技术，Informatica也可以成为我们的合作伙伴。这样一来，在抽取环节，我们既可以用Informatica的软件，也可以使用自己的软件，甚至可以使用其他合作伙伴的软件。

一体化整合是富士通比较优势的地方，但是其他过程中也有一些的问题存在，其中最大的问题是数据安全问题。对于普通用户和小型企业来说，这个问题可能并不是很重要。但是，一旦公司达到一定规模以后，数据安全问题就受到重视了。

在企业里面，对于非核心业务来说，放在哪里并不重要。但是当涉及到公司核心的销售系统或者会员管理系统需要放到云端时，企业可能就会担心：“我把数据给了服务商，它是不是会恶意使用呢？”

其实，我个人认为，数据安全性的问题并不是一个技术问题，而是一个制度或者运作的问题。现在的IT技术很强，我们可以通过各种技术防止黑客的攻击，但是却没有太多可供使用的法律法规和监管体制，防止客户信息的恶意使用。如果没有完善的制度去管理，云的使用可能只会停留在一个很粗浅的层面。

胡春民：富士通是制造业出身。目前制造业有一个趋势就是高度智能化和集成化，包括怎样让机器人、软件和系统更好地去结合。这其实是把IT企业的优势逐渐弱化了。你怎么看这种现象？

黄邦瑜：我之前看过的一个报道说，未来几十年后也许所有行业的公司都是IT公司。因为无论是传统行业，还是高技术行业，IT已经成为公司必不可少的一部分，这时候所有的企业都是IT企业。以后这个IT和非IT的界限可能就会越来越弱。

在IT技术和其他技术越来越融合的情况下，富士通也会有这样的趋势，就是慢慢将一些非传统IT行业的东西逐渐融入进来。我们现在也在用大数据技术做农业生产，通过数学的计算分析，把农作物做得越来越有营养，越来越安全，产量越来越高，这也是IT和传统行业相结合的例子。

大数据行业解决方案范文第5篇

“我们期待IBM信息管理软件在即将到来的2012年呈现更加快速的增长，成为大数据时代中信息管理的利器。IBM一直提倡‘Think Big’，鼓励自身深入思考、突破创新。在如今的大数据时代，我们对‘Think Big’有了崭新的诠释：Think of All Things That Big Data Makes Possible――深入思考并发掘大数据的无限可能，而这也正是IBM信息管理解决方案致力于为用户创造的价值。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权表示。

这是一个不折不扣的“大数据时代”。据统计，全球90%的数据都是在过去两年中生成的。为了应对数据大爆炸的挑战，IBM推出针对大数据的全面解决方案，彻底突破了传统数据仓库和单一的数据管理体系，能够为企业组织提供实时分析信息流和Internet范围信息源的能力，实现更为经济高效的大数据管理，并为在此之上的业务分析和洞察奠定坚实基础。

IBM中国开发中心信息管理首席架构师及大数据架构师陈奇博士表示：“汹涌而至的大数据时代带来严峻的挑战。然而，挑战背后也蕴藏着无限的机遇。IBM可以帮助各行各业的客户将其数据价值不断延伸，为企业发掘发展动力。我们的大数据平台愿景就是将大数据融入企业，通过IBM大数据解决方案和客户端及合作伙伴解决方案，为用户提供优化的大数据环境，更加积极及时、经济高效地从规模化、多样化和高速化数据中提取有效观点，帮助用户获得突破性的洞察力和价值，化挑战为机遇，化大数据为高价值。”

IBM大数据解决方案实现了针对大数据管理的企业级可靠性和适应性实时分析，在行业中具有突出的优势。其最广泛的平台与数据仓库、数据库、数据集成、业务流程管理等组件充分集成，得以将大数据融入企业，充分满足各种业务需求，帮助企业稳步发展。

IBM大数据解决方案跨多个行业，能够帮助多渠道客户分析其观点和体验。目前已有数千家新客户正在转到应用IBM的大数据解决方案上，以便从最广泛的大数据中获取可执行的洞见。丹麦能源企业维斯塔斯（Vestas）通过使用IBM大数据软件分析PB级别的天气数据，改善风力涡轮机的放置位置，从而获得最佳能量输出效果，以前需要数周方可完成的分析现在仅需不到1个小时就可完成。

大数据行业解决方案范文第6篇

英特尔公司数据中心软件部中国区首席技术官苗凯翔在接受本报记者采访时表示，英特尔大数据的战略定位有两点。第一点是硬件平台。包括网络存储计划初步的优化，为业界提供一个优化的平台；第二点是合作共赢，建立一个完整的生态平台。这是最重要的一点，是需要用户、软件提供商、商业模式、生态系统和行业解决方案等多方面的集合。

确实，虽然现在大数据的理念炒的非常热，但从最终客户来讲如何去解决问题，并不是某一个公司可以独立实现的。“数据之间互联互通，未来肯定是一个方向。”英特尔亚太研发有限公司总经理、软件与服务事业部中国区总经理何京翔举例说道：“在交通领域，每天都会产生大量的数据，但是针对智能交通系统应该如何采集、存储、管理和分析数据，还是有难度。于是我们选择了提供智能交通系统解决方案的杭州诚道科技有限公司，使技术和行业应用能够更好地联合，从而实现解决方案的最大值，一起制造双赢或者多赢的局面。”

综合来看，大数据真正的价值是体现在各个行业的，但是要把真正的价值挖出来，难点还是很多。首先是收集和挖掘数据的认知要全面；其次是从技术上解决大数据解决方案跨平台，还有各种行业之间的障碍和壁垒；除此之外，应用怎么开发？大数据的开发环境非常的独特，如何实现上线、服务、管理这条线的闭环；最后就是安全性，大数据如果不安全，谁也不愿意把数据拿出来共享。

从英特尔目前的主要客户来看，很多是政府部门，还有一些大企业，它们一般都有多个部门，可能是跨地区、跨地域的，需要几个数据中心高度统一，类似于跨行业的架构，但必须提供一些安全机制，允许各个应用可以运用于跨行业间。也正是基于同样的背景，英特尔提出IDP的概念，意在建立一个共同的基础技术平台，解决跨平台和行业之间的障壁垒。何京翔说：“在技术上，如果能够用IDP为基础，跨平台的壁垒会减少很多。而且英特尔充分利用底层的一些技术，用硬件做安全，同时也做到3A机制。此外，利用英特尔在平台里的优势，用硬件做安全还可以提高性能。”

大数据行业解决方案范文第7篇

从早期担任英特尔服务器平台事业部总经理，到移动工程总监，再到担任英特尔CIO，柏安娜每一次工作重心的变化，都与英特尔战略变革息息相关。如今，她担任英特尔公司全球副总裁兼数据中心及互联系统事业部总经理，负责管理英特尔面向企业和云服务器基础设施的盈亏、战略和产品开发，并同时负责高性能计算、存储、通信、网络以及智能互联系统。在她的带领下，该部门在 2011 年创收超过 100 亿美元，重点开发适用于所有数据中心基础设施的产品和解决方案。

2012年，在美国旧金山召开的秋季英特尔信息技术峰会（IDF）上，柏安娜接受了本刊的独家专访，这是她近期首次对中国媒体就英特尔的大数据战略进行详细的解读。她透露了自己的目标：五年内英特尔数据中心的相关业务将会实现倍增，2016年时达到200亿美元，而这一高速增长的乐观期望，正是来自于云服务商提供的大数据业务。

移动设备爆炸带来变革机会

云计算会吸引更多人上网，接入更多设备，从而产生更多海量数据——这个即将出现的循环将带来巨大的机会。

《数字商业时代》：云计算的出现让全世界所有信息和通信技术覆盖的地方，都试图通过技术来生成一个数字化的投影。这种更彻底的数字化浪潮将为商业和经济带来怎样的影响？

柏安娜：云计算从提出到取得飞速发展是最近五年的事，它在面向消费者和企业的相关服务及应用的数量都在快速增加。云计算模式很有吸引力，它可以在低运营和低拥有成本的基础上进行大规模的扩展，而且它具有按需提供服务的能力，因为它的基础设施是共享的。可以看到，中国和美国的云建设都在飞速发展。这就像一个虚拟的循环，随着越来越多的人上网——目前有23亿人上网，他们会购买更多设备。这些设备与数据中心连接，需要建设云基础设施来支持这些设备。这会推动新服务和解决方案的创新，从而吸引更多人上网。这些推动了云计算的发展，并推动相关服务的发展。在这个令人惊叹的循环中，随之带来的是我们从未想过的新式服务和解决方案。就像你所说的，我们现在真正处于数字创新时代，新服务在线上不停地涌现，因为我们能够在云中进行新功能的快速部署。

《数字商业时代》：与这种数字化浪潮最为匹配的技术，似乎就是大数据分析技术，现在和未来一段时间内，有哪些因大数据技术而生的商业模式值得人们关注？

柏安娜：一直有很多企业数据，但从来没有分析和利用这些数据的高效方式。这种情况下，数据就没有发挥作用。现在围绕大数据有很多行业创新。一个是计算成本继续增加，例如横向扩展存储等。一个重大成本是这些数据的存储成本，传统存储方式太过昂贵。因此，你看到存储创新，基于英特尔平台的横向扩展存储。然后是围绕开源数据分析解决方案的大量创新。Hadoop是个非常好的开源框架，让你能够提取所有这些数据，高效地存储并实时分析。计算存储平台和分析解决方案相结合，让企业和消费者都能看到重大数据。有个很好的例子，中国政府要求电信运营商为消费者提供90天的交易记录，让消费者能够上网了解过去90天的所有消费情况，这是一个重大的大数据问题，涉及的数据量也非常巨大。我们与电信运营商合作，利用Hadoop向他们提供一个稳定、优化的Hadoop平台以分析和报告这些信息，从而满足政府的监管要求。我们目前是Hadoop框架的分销商，我们现在所做的是以前从未做过的事情。

数据就是价值

大数据时代，IT将不再是成本，而成为价值。

《数字商业时代》：有迹象表明在云计算与数据的时代它将开始主导企业业务的发展甚至是变成一个核心业务，简而言之就是变成企业的盈利中心，你对这一趋势有何看法？

柏安娜：这个观点很对。平均每6—8年，IT的角色就会发生变化。IT一开始是成本中心，必须为此付费，因为需要让网络和PC稳定运行。现在，我们把IT看作业务的战略合作伙伴。随着计算平台和软件解决方案的发展，IT发展与业务的关系越发紧密，提供做出正确决策所需的业务信息。因此，我们现在说IT部门和业务部门正在合二为一，因为一切都是为商务合作伙伴提供恰当的IT解决方案以满足他们的业务需求。这已经不再是像网络这样的一般，而是提供有针对性的IT解决方案以让业务运转更加顺利。所有东西都来到网上，每个公司的业务也都转向网络。每个人都希望每周7天，每天24小时获得来自全球的支持，不管自己身在何处。因为IT和业务间存在如此高的依赖性，它们必须合二为一。IT的角色越来越重要，为业务带来越来越高的价值，对于英特尔而言也是如此。

《数字商业时代》：目前很多人依然认为英特尔是一个专注于提供核心硬件平台的企业，而大数据更偏重应用，请问英特尔涉足这一技术领域的目标何在？与其他进军大数据领域的厂商有何差别？

大数据行业解决方案范文第8篇

“存储是大数据的重点，我们需要做的就是发挥自身优势，瞄准大数据，为存储行业上下游合作伙伴提供更好、更专业的营销服务。”国内市场领先的专业IT分销商长虹佳华信息产品有限责任公司（简称长虹佳华）董事总裁祝剑秋对企业的增值分销业务有着清晰的定位。

产品与方案：

集聚业界最强资源

正如很多业内专家所说的那样，存储和安全是大数据迫切需要考虑的首要问题。

从海量数据产生的角度，以前数据量都是以GB或者TB记的量级。但如今，情况发生了改变，过去可能多年才能累计产生的数据量，现在可能只用很短时间就会积累起来，一些单位每年产生的数据量就可能达到几十TB，甚至不久的将来就会升级到PB级的数据量，将会占用越来越多的存储空间。

在解决海量数据的存储问题的同时，企业还必须要解决数据的安全性和可靠性等问题。所谓数据的安全性是指数据在任何情况下的可访问性，不会因为人为或自然的因素导致数据不可访问；数据的可靠性意味着即便是在极端情况下，数据发生损坏或丢失，仍有数据可被恢复或直接访问。

显然，解决这些问题必须要靠质量过硬的产品与解决方案。为此，长虹佳华近年来持续在云计算安全和大数据方面进行探索和投入，并且取得了很大成果：

在产品方面，长虹佳华以存储和服务器类产品为主，涵盖HDS、博科、昆腾、EMC、IBM等十余家全球知名、领先的数据存储业务服务商；在解决方案方面，长虹佳华帮助商为多种特定的行业用户提供行业解决方案，并且可以针对用户的不同需求提供定制化的解决方案，从而更加凸显了长虹佳华的综合实力；

在服务方面，长虹佳华并不仅仅重视售后服务，而是为用户提供包括培训、环境测试、技术支持在内的售前、售中、售后的一站式服务。以存储产品为主导构建增值业务群，如今已成为长虹佳华的既定战略。

近几年来，长虹佳华在原有合作伙伴的基础上，进一步与赛门铁克、Radware、博世、迈普等国内外知名品牌紧密合作，集聚了强大的产品与解决方案资源，整体解决方案能力和产品组合能力大大增强，进一步提升了长虹佳华“以数据为核心”的增值分销业务的服务能力。

CDSClub与云计算体验

暨培训中心：为数据安家

CDSClub与云计算体验暨培训中心，一直是长虹佳华享誉存储分销行业的代表之作。CDSClub一方面从技术整合出发，另一方面从渠道伙伴支持出发，两者相结合，就为大数据的应用与销售安下了最好的“家”。

CDSClub是从长虹佳华成功运作数年的SANClub升级而来，其主要功能是给特定的行业提供定制化的数据方案。升级后的CDSClub并不是仅仅局限于SAN架构一种主流技术，而是实现了跨平台的技术整合，使最终的数据方案更贴近实际应用，服务更统一，并且更有针对性。同时，方案的适用性也得到了极大提高。

目前处于国内领先地位的长虹佳华云计算体验暨培训中心，为渠道合作伙伴的数据方案、系统集成提供了演示、测试的广阔平台，对于渠道合作伙伴需要的不同产品组合应用测试、各类定制方案演示等都可轻松实现，是对渠道技术需求的极大补充支持。同时，该中心还充当起长虹佳华对合作伙伴及行业客户进行技术培训、资质认证以及设备服务的支持平台角色。

大数据浪潮正汹涌来袭，与互联网领域其他变革一样，这绝不仅仅是一场信息技术领域的革命，更是在全球范围内加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言：预测未来最好的方法，就是去创造未来。瞄准大数据的存储业务，长虹佳华正在向最强营销服务提供商迈进……

分销业务业绩骄人

长虹佳华信息产品有限责任公司（即长虹IT）的实际控制人为品牌价值为786.75亿元、净资产约100亿元的四川长虹。长虹佳华拥有长虹的资本、制造优势以及长虹佳华自身在IT领域的产业优势和独特的团队文化，是长虹IT产业的旗舰和支柱企业。

长虹佳华是整合、优化全球资源的IT产品分销商与专业解决方案服务商，专业位置及信息服务终端产品生产商和服务商。长虹佳华定位于现代营销服务公司，以“做帮助成长、支持成功的好伙伴”为企业经营理念，以发展国内渠道、提供IT解决方案、推广IT产品组合，以及IT产品设计为核心能力，为国内外全球性IT和通信业大厂商、中小IT企业和全国性大型联合企业等客户提供高效的营销服务，帮助客户在中国成长、成功。

大数据行业解决方案范文第9篇

这些数据是在今年10月底，IBM IOD（Information on Demand，信息随需而变）大会中透露出来的。

像往年一样，IBM每年在这个时候召开IOD大会。今年是自2006年以来，IBM IM（信息管理）部门召开的第七届大会。此次IBM大会为期三天，主题分别是“Think Big”、“Big Data”和“Big Future”，足见IBM对大数据的重视程度。同去年大会相比，今年IBM更注重技术带来的商业机会，并一口气推出数个解决方案，均与数据分析和管理、内容管理相关。除此还有PureData一体机，这是IBM落实大数据战略的又一个解决方案。

大数据正在带来大商机。

搭建大数据平台

大数据表现在何处？从会场略见一二。美国拉斯维加斯曼德拉贝酒店的体育中心座无虚席，1.2万参与者纷纷打开手机、平板电脑或者笔记本电脑，数秒之内，若干字节通过网络传到数据中心，与世界分享IOD大会。当然，这些数据在大数据时代微不足道。大数据时代真正的数据来自于企业商业环境、社交网络。

“相比较移动终端、云计算、BPM和信息安全，大数据分析更能驱动企业创新和业务增长。”IBM软件集团信息管理部门总经理 Arvind Krishna认为，大数据带来挑战也带来商机，从IT所占企业成本比重即可看出。在2003年，IT 仅仅占到企业23%的经营和管理成本；而到2013年，这个成本将上升到68%，对此，企业应该善用IT，将成本中心转为利润中心，将大数据转为商业机会。

在大会中，IBM推出了全新数字营销系统和大数据软件，其目的是为企业和机构提供分析和决策能力，用以应对企业当前面临的大数据挑战——也就是说，面对移动、社会和数字网络生成的巨量数据流，企业如何评估这些数据、如何获取更加智慧的决策，都需要重新考虑。

作为IBM大数据平台的组成部分，此次推出的PureData系列新品能在几个小时内部署完成，并在几亚秒的反应时间内分析PB量级的行业和社交媒体数据，可持续分析运行中的地理空间、金融服务、电信等数据。

PureData是IBM pure家族的后续产品，可以看做解决方案一体机，共有三种类型，分别是交易型、分析型和操作分析型。这三种机型各有特点，交易型只读不写，会在大量数据中找到关键性的信息，为客户服务；分析型立足在快速分析，注重高性能计算能力；而操作分析型则是两者的混合，关注PB级别的数据。

IBM直言不讳地将其和友商的一体机对比：PureData的速度更快，操作更为简单。更为重要的是，扩展性极强，内置了IBM合作伙伴的多种解决方案和软件集成系统——无论是关键性业务还是非关键性业务。而这种扩展性是那些封闭性的一体机所不能比拟的。“PureData要做企业iOS平台和应用商店，让用户根据需要下载软件。”Pure系列的研发团队如此说。

此次大会中，IBM明确了大数据平台架构。架构分为四个部分，最底层是大数据的基础架构，其上是大数据平台，然后是信息的分析和管理软件，最后是各个行业的解决方案，包括金融、电信、政府等行业。如此一来，大数据的存储、分析和管理，以及行业属性等一一落地，真正做到“有方案可依，有数据可查。”

重在商业机会

大数据归根结底是对数据的分析和管理，从中挖掘商业机会。由于数据繁多，分析和管理也越来越精细化，所以，IBM了一系列解决方案，重要的有以下三种。

首先是云解决方案。IBM将以云的方式把分析能力带给各个行业。但在行业中，企业对公有云和私有云历来有争论，在大数据时代更是如此。IBM认为，两者的模式完全不同。私有云更适合大企业，将大数据的管理和分析放在一个平台之中。而在公有云方面，IBM将会根据不同行业的情况，为各个行业建立公有云。“企业不用花费更多费用，直接利用基础设施展开云计算，私有云更有利于它们展开大数据的分析和管理。”IBM Netezza兼大数据平台总经理兼副总裁Brad Terrell说，对中小企业来说，IBM提供类似交钥匙工程，给中小企业提供强大的工具，方便中小企业利用大数据，从中发现商机。

其次是DAA（数字营销系统）解决方案，这等于是Netezza加客户应用的解决方案，不过这个一体机更是在硬件、软件和计算能力上调优，速度更快。

“DAA是一种创新，帮助企业创造价值、开拓市场，而不仅是不同产品的组合。”Brad Terrell说，从DAA角度看，可以在用户原有投资的基础上升级，而不必重新更新，从而保护了用户投资。

第三是ECM解决方案。借助此次机会，ECM也了新的解决方案。IBM 软件解决方案集团 ECM 策略和发展部门总经理 Craig R.Rhine hart表示，在医院里，患者填写的各类表格都是结构性的数据，此外还有大量非结构性数据如CT片子等，也具有大量价值。

ECM的解决方案注重三个层次。首先是对数据的分析和处理，包括结构和非结构性数据；其次是对分析结果做出判断。如对大量人口的分析之后，就能发现慢性病发病的规律，提前找到病情，做好预防；最后是控制病人风险，主动为个体做好关怀计划，帮助病人减少成本，帮助病人尽快康复。

大数据行业解决方案范文第10篇

在不久前举办的以“创新ICT，助力融合医疗”为主题的华为融合医疗论坛上，华为正式了《华为医疗行业白皮书》，对当前医疗行业信息化现状进行了深入剖析，“融合医疗”也成了与会者津津乐道的一个主要话题。

新应用亟待融合基础设施

有分析师指出，我国医疗信息化的重心正在发生改变，逐渐由原来的以部门为核心构建IT系统转变为以医生、护士的工作为核心构建IT系统。从医院的角度来看，以病患的需求为核心，建立跨学科的医疗服务平台日益流行。

论坛上几位知名医生都对记者表示，利用信息技术支持并促进医疗业务的开展是必然趋势。比如，有医生希望早日从移动医疗中受益：医生使用平板电脑查房，病人通过平板电脑点餐，将大大提高医护人员的工作效率，改善病人的体验。北京大学第一医院就已经基于华为的解决方案实现了有线与无线网络的融合，并构建了无线查房系统，从而有效地提升了医护人员的工作效率。

医疗业务、手段和工具的融合，也需要有融合的基础设施来支撑。华为在ICT融合解决方案领域一直走在业界前列。华为企业业务BG医疗行业解决方案首席架构师温长城表示，华为希望将其创新的ICT融合解决方案更好地用于融合医疗服务，助力国内数字医疗以及区域医疗建设。事实上，华为在这方面已经取得了显著进展，比如福建龙岩人民医院基于华为的云计算技术构建了医疗云，将原有业务进行整合，实现了无PC办公，不仅将医护人员的工作效率提高了一倍，而且大大降低了整体拥有成本。

温长城分析说：“从技术的角度讲，医疗信息化的很多解决方案与华为擅长的运营商领域的信息化解决方案有相通之处。华为将多年来在运营商领域积累的技术和实践经验运用于医疗领域，可达到事半功倍的效果。我们进军医疗行业信息化领域，急需解决的问题是了解医疗行业用户的真实需求，将融合的ICT技术更好地用于医疗行业。”

在医疗行业，华为最值得骄傲的资本是融合解决方案，包括服务器、存储、网络以及云操作系统等。华为可以针对医疗行业不同用户的需求提供有针对性的解决方案，包括医疗云数据中心解决方案、容灾解决方案、有线无线相结合的融合网络解决方案等。“融合的实质就是互联互通，保障数据的自由流动。华为的基础设施解决方案就是围绕信息融合展开的。”温长城表示，“华为可以为医疗用户提供端到端的基础设施解决方案。”

云计算、大数据刚开始

在医疗行业，云计算和大数据也是关注的焦点。记者从采访中了解到，大多数医院的数据总量在10TB以下，而现在常见的大数据应用是PB级的。而且目前很多医院尚处于数据整合阶段，没有精力或能力去做大数据分析。“目前医疗行业的大数据应用主要集中在区域医疗领域。”温长城说，“医疗行业正在逐步推动大数据应用，尤其在区域医疗领域，大数据有其现实需求，如医政管理。”

有人说大数据与云计算是一体两面。现在许多医院已经进行了服务器虚拟化，这是否意味着这些医院的一只脚已经迈进了云计算的大门？

“从虚拟化到云计算是一个逐步演进的过程。现在，用户通过一些软件实现了服务器的整合，未来还会对系统、数据进行更进一步整合，让数据的流通和访问更容易。在区域医疗领域，云化已经是一个基本的需求，而医院却刚开始实施云计算。”