企业大数据解决方案范文

企业大数据解决方案范文第1篇

当你开始点击任意一项商品时，网站就开始试着了解你。不管点选的是粉色甜美风格的睡袍还是狂野的豹纹泳衣，网站除了列出该商品相关资讯，马上也会列出浏览过这项商品的人还看了什么？买过这件商品的人还买了什么？或是查看颜色相近的商品，再配上清晰图片，吸引人流连忘返。

首页还有栏目叫“猜你喜欢”，里头的商品根据使用者点击商品类别不同会有明显差异化。例如，若使用者点选的都是走可爱风格的居家服饰，下次再上LA MIU网站，就会发现“猜你喜欢”的品项中全都是相同风格类型的商品。

2008年创办的LA MIU，目前已有200万会员。来自台湾、现在北京总部工作的LA MIU技术总监田旭说：2012年10月推荐系统正式上线后，的确成功帮他们带来15%的营业额增长。他表示：主要因为LA MIU客户有高达95%是女性，而女性常在网上都是没目的性地“浏览式消费”，因此如果更了解客人心头所好，一定能增加购买意愿和金额。

田旭指出：现在几乎所有的中国大陆电子商务业者都在尝试大数据的推荐系统，因此带来无限商机。

如此商机也被台湾的精诚资讯公司捕捉到了，LA MIU网站背后强大的“推荐系统”用的正是他们研发新创的“知意图”（Etu）品牌大数据分析技术。

时间回到2011年6月，身为台湾金融资讯、报价软件龙头的精诚公司开始思考，如何利用多年积累的软件研发经验，在云计算时代更发挥优势。突然灵光一闪，发现他们最大优势在于强大的资料处理能力。

因此，精诚公司大动作成立云计算中心和大数据事业处，投入4000多万元新台币进行研发和招募人才，很快在几个月内就把这项技术商品化，短短半年多便开发出第一代大数据应用产品。因为切入时间早，目前“知意图”更是台湾厂商中唯一专门提供企业大数据解决方案的专业团队。

“知意图”品牌负责人、精诚资讯公司助理副总经理蒋居裕回忆：他们刚开始推广时遭遇许多惨痛经验，例如让客户试用产品，到现场却发现客户端的电脑与“知意图”要安装的软件不兼容，反倒让人觉得不专业，生意做不成。后来蒋居裕果断采取“软硬合一”策略，即把分析软件和硬件服务器绑在一起共同销售的方法，解决了软硬件整合问题，才逐步打开市场。蒋居裕说：“以前可能软件要装一个星期都装不好，现在10分钟我们就能同步装好100台服务器！ ”

除了电子商务业者急需的精准推荐服务，精诚公司还接到岛内大型电信业者的千万元新台币订单，主要想通过大数据技术来提高顾客满意度及与警方配合打击犯罪，因为通过海量分析，不仅可以快速分析统计客诉的时间及地点，了解基地台数目是否不足或有故障，更可迅速追查上网记录，即时找出罪犯藏匿地点。

2012年11月底，蒋居裕还飞到北京，参加每年来自上千位专业人士参加的大数据年度盛会“Hadoopin China”，包括IBM、英特尔、腾讯、阿里巴巴、脸谱等一线企业都派员参加，而精诚资讯公司连续两年都是台湾唯一获邀上台分享技术的企业。

蒋居裕表示：2012年虽是台湾大数据应用市场刚开始启动的元年，但是大数据分析技术已成为超级显学。以精诚“知意图”2012年推出的认证课程为例，第一级课程免费，限40人，每次活动一上线，8小时内一定额满，至今已有200位学员，甚至2012年底首办6小时、要价1.8万元的第二级课程，也是20人满堂。他说：“我们没开过这么贵的课程，但却仍有这么多人想学，因为懂大数据分析技术的人在职场上非常抢手。”

企业大数据解决方案范文第2篇

【关键词】大数据 体系架构 国产化 自主可控

1 前言

在全球已经全面进入信息时代的今天，数据已经成为与水、石油、天然气同等重要的国家战略资源。IDC报告指出，截止2011年底，全球的数据量已达到了1.8万亿GB，未来十年还将增长50倍，迅速积累的海量数据蕴含着重大的商业价值和社会价值。作为云计算领域的重要延伸，大数据在行业内的热度在不断升温。2012年我国大数据市场规模为4.5亿元，同比增长40.6%。IDC预计，全球大数据2016年将达238亿美元，中国市场规模未来5年将增长近7倍。

大数据技术最近几年在迅速发展，国内外的厂商和组织已经推出了多种大数据解决方案。在金融领域，已经利用大数据技术解决诈骗检验、IT风险管理和自助服务等问题，未来大数据技术将会起到越来越重要的作用。目前国内外很多金融机构如摩根大通、花旗银行，以及风电、太阳能发电、石化企业等制造业企业也开始采用大数据的解决方案进行设备监控、优化和故障预防[1]。

由于国内外针对商业机构系统频频发生的安全事件，国内各行业的信息化目前正在向基于国产软硬件和自主可控方向发展，大数据也是目前国内各行业重点关注的技术。很多厂商和企业纷纷进行技术研究、方案准备和内部测试，并逐步开始在历史数据查询、分析，非结构化数据检索等方向上开始使用[2]。从最近几年的趋势来看，安全、自主可控的大数据解决方案在大数据的行业领域有非常大的市场需求。

国内的很多关键行业应用，如金融信息系统的许多关键设备都没有采用国产产品，导致无法准确判断其安全隐患，这使得我国信息化建设的安全底数不清。迫切需要国内IT企业和行业共同研发自主可控、自主知识产权的信息系统、信息环境和信息安全产品。针对这种状况国家银监会提出了“自主可控，持续发展，科技创新”的三大战略[3]，国产的信息化产品，在金融领域的应用已经开始了破冰之旅，事实也已经开始证明，自主可控的软硬件产品，在关键行业领域的应用是可行的，但是缺乏完整的经过验证的整体解决方案和实际案例，无法复制和推广。

本文基于国产软硬件产品进行自主可控的大数据体系架构研究要打破国外技术依赖，掌握技术命脉。针对现有行业关键系统多数是直接引用国外成熟技术，关键、复杂、核心的应用系统大多是建立在非自主产品上，形成了对国外的技术严重依赖的现状，本文的研究将可以在大数据领域打破国外技术的垄断，形成有竞争力的国产解决方案。

2 主要研究内容

本文主要研究面向行业应用、基于自主可控基础软硬件产品的大数据体系架构，研究内容主要包括：

2.1 行业大数据应用的需求分析

2.1.1 面向多源异构业务数据的采集和管理需求

在客户信息为例，行业内的集团企业经常会面临急需解决的数据集成问题，企业存在大分散的客户信息资源，并由各系统自主采集和维护，没有良好的共享体系，客户信息、订单信息等异构的存在不同数据源中，没有横跨多个业务领域的客户信息的统一管理和分发体系。因此，要求统一建设行业信息大数据管理系统，是一套为所有在线业务服务的、整合的行业信息大数据管理与分析系统，并具有行业先进水平的大数据管理和分析能力，以满足企业形成市场竞争优势的要求。

2.1.2 针对海量异构大数据的高性能存储需求

通过调研发现很多大型企业的信息系统已经积累了大量的业务数据，而且随着业务拓展的需求，大数据分析的数据源已经不仅局限于企业内部，如对客户流失分析或者产品销售趋势预测，就还需要互联网社交网络或者电商消费信息等。这些多源、异构、海量的数据对于大数据平台的存储提出了极高的要求。以某大型企业集团的客户和生产经营信息为例，数据规模已经达到上百TB容量，且相关数据量，特别是生产线的传感器数据和用户行为等数据还在持续大幅增长。

2.1.3 多样性大数据分析和处理需求

大数据分析系统不但集成了多个系统的数据源，未来大数据分析应用系统也会被多个部门，多个业务中使用，而且不同的部门和不同业务对大数据分析处理 的响应时间、数据量、结果准确程度以及具体的分析算法都会有很大差异。因此需要完整的对这些分析和处理需求进行分析，以便于设计满足当前和潜在需求的大数据分析处理架构。

2.1.4 行业大数据的安全监控和隐私保护需求

面向行业和企业的大数据平台都将集成来自于不同数据源的数据，其中有很多数据会涉及商业秘密和个人隐私等安全问题，所以这些数据在大数据平台中应该被合理的授权使用，并有完善的安全监控和隐私保护措施，以避免引起数据泄密或者隐私纠纷。

2.1.5 行业大数据平台的业务应用和可视化展现的需求

大数据分析的结果是更好的支持业务推广和运营决策，所以企业大数据分析还是要和现有的业务应用紧密结合，并且以简单友好的操作，以及可视化的方式直观的展现分析结果，这样才能被各部门和各级别的人员使用好大数据系统。

2.2 基于自主可控服务器的大数据基础架构研究

企业大数据解决方案范文第3篇

而随着《中国制造2025》、智能制造等战略和政策的实施，以及智能制造试点的逐步推进，传统制造企业转型升级的需求变得日益强烈。因此，在大数据、云计算、物联网等新技术不断涌现的时代，将新技术作为转型升级的重要抓手也就成了制造企业必然的选择。

在这其中，大数据凭借分布式并行算、高效海量数据采集和存储以及数据挖掘等方面的超强能力成为与现代制造业融合发展的关键性技术。大数据与人工智能的集合

是大势所趋

会前，黄代恒在接受《中国信息化周报》记者采访时表示，从明略数据的行业实践来看，目前大数据领域最重要的发展方向就是与人工智能的结合。这对于明略数据来说，无论是在金融、公安以及工业领域都是一个明显的趋势。而这种趋势也在明略数据的具体行业解决方案商得到了充分体现。2016年年底，明略数据在第三届世界互联网大会上了其针对制造业的大数据深度学习算法的预知性维护服务。

明略数据此次的基于大数据分析的故障诊断和预知性维护方案，能够帮助制造业企业及时处理海量设备传感器状态数据，通过基于业务规则、特征分析和神经网络等方法构建的诊断和预测模型，并利用可视化技术实现对设备运行状态和故障信息的快速直观显示，从而有效降低设备全生命周期维修成本，实现预测性维修，使设备始终处于可靠受控状态，在提升经营效率的同时保障关键制造业的产品安全。

另外，黄代恒提到，目前在工业大数据领域，明略数据正在推进两方面的工作。一方面进行大量传感器所产生数据的分析、处理以及挖掘工作，也逐步接入并融合MES、ERP以及供应链环节所产生的数据。另一方面正与众多的制造企业进行合作，希望通过不断的技术实践，在完善自身布局的同时，能够更好地满足用户企业的需求。

大数据研发与应用需求的契合最重要

俗话说“合适的才是最好的。”这句话放到工业大数据领域同样适用。在黄代恒看来，不同的场景要选择不同的技术手段，高大上的技术不一定就是最合适企业需求的技术。与此同时，这种认识也在指导着明略数据的技术实践工作。

在工业大数据解决方案的实施方面，根据不同业务场景特点，大数据项目不仅需要处理业务相关的多样性数据，也要兼顾业务本身逻辑，在综合类似项目经验的基础上，明略数据总结了完善的项目流程。通过业务和数据理解、数据采集与治理、构建并评估模型以及最后实现业务部署，扎扎实实地解决了故障诊断和预测的实际问题。以轨道交通为例，设备在磨合期、平台期、损耗期出现的问题，明略会从不同角度去分析解决。随着大数据技术的日益成熟，解决方案正在日益变得更加智能和高效。

不过，关于技术研发与应用需求的结合问题，明略数据也有着自身的困惑。他提到，在实践当中往往会遇到两种情况。一种是拿着问题找技术；另一种是拿着技术找问题。对于第一种情况，明略作为数据型公司不是问题，而对于后一种情况，因为应用需求的不明确就会导致问题的解决不那么高效和快速，技术研发与应用需求的结合非常重要。

目前，明略数据聚焦于工业、金融和公安三个领域。在专注于这三个领域的基础上，未来明略数据会在深度学习、自然语言处理技术（NLP）等层面持续深耕。另一方面，不断提高产品成熟度和可复用程度来促进明略数据行业解决方案覆盖的广度和导入的速度。

企业大数据解决方案范文第4篇

作为大数据系统软件，云谷是浪潮大数据战略落实的关键点，浪潮能否由此握住大数据的七寸？

从数据库一体机到大数据一体机，软硬垂直整合不仅是IT厂商的产品趋势，也成为企业用户未来的主流选择。之所以成为主流，关键词就在于性能——软硬优化后的一体机性能更为优异。于是，自甲骨文、IBM等具有自有软硬件品牌的大型IT企业推出一体机后，市场上也出现了形形的软硬厂商联合优化捆绑的一体机产品。

尤其对于大数据一体机来说，由于Hadoop的开放架构，使得不少具有软件开发能力的IT企业都得以有机会开发自己的Hadoop商业版本，从而进入大数据领域。而有着硬件技术优势的浪潮，自去年云海大数据一体机之后，也一直围绕大数据一体机的核心——系统软件紧锣密鼓地进行技术积累。

近日，浪潮终于了其大数据一体机系统软件——浪潮云谷Cloud Canyon V1.0。作为大数据系统软件，云谷对于浪潮的大数据战略可谓四两拨千斤。它不仅在技术战略上让浪潮云海大数据一体机有了核心引擎，还进一步聚焦了浪潮的大数据行业市场战略，而其向ISV、SI开放总线开发平台的做法，则奠定了浪潮布局平台化软硬件整体解决方案，以开放推动“大数据生态链”发展全新产品的战略，开启了浪潮“产品+服务”的端到端交付大数据整体战略。

聚焦行业大数据

正如当初进入云计算领域时，面对国际厂商在私有云领域的优势，浪潮选择行业云作为主攻方向一样，在大数据领域，浪潮智慧地选择了行业大数据为主攻方向。浪潮集团大数据产品部总经理王峰明确表示，金融、通信、公安、交通是浪潮重点发力的四大行业。

为什么选择这四大行业？就浪潮的定位来看，金融和通信的行业大数据应用重点在于历史数据的管理解决方案，主要为海量结构化数据的应用与分析；公安和交通的行业大数据应用重点则在于智能治安卡口支持系统解决方案，主要为图片、视频等非结构化数据的处理与应用。

在浪潮看来，金融和通信两大行业的历史数据含金量最高，它们就如同两张并行的网络，描绘出每个人的资金交易和生活圈。“但是，基于传统交易型数据库的成本原因，这些结构化数据被作为存储备份档案的方式存储，从热数据变成了长尾数据，又从长尾数据变成了死数据，最后被销毁。”王峰表示，“这些海量的历史数据没有被好好利用和分析，它们可以被用于提升客户体验，甚至可以构成一套准确的信用体系。”

而在公安和交通行业，每天摄像头都会产生大量视频信息，身份证、指纹识别等图片也是重要的非结构化数据。以交通行业为例，北京有超过50万个卡口摄像头，每天会记录过亿条数据，产生几十TB的数据量。卡口系统的数据既有结构化的车辆信息数据，又有非结构化的图片、视频数据。如果可以迅速处理某张车辆照片对应的车主，就可以提高公安系统追踪违法车辆的效率，及时发现驾驶员异常或车辆异常，提前报警，还可以降低交通事故的发生率。 据悉，浪潮与某省交通行业合作的以云海一体机为基础的机动车套牌系统不久即将上线。

软件定义一切

在软件定义一切的今天，大数据的核心竞争力依然是软件的竞争。浪潮去年的云海一体机奠定了其在大数据领域硬件自主研发的技术基础，而云谷则使得大数据可以运行在浪潮自有的平台软件之上。

尽管这只是云谷1.0版本，但它在底层架构上已经具备了一个商业版Hadoop在关键领域应用的雏形，并已可以应对金融、电信、公安、交通四大行业的结构化历史大数据与卡口系统非结构化大数据的特定大数据应用。王峰表示，与互联网公司拥有强大的技术背景不同的是，行业用户和传统企业往往缺乏基于开源Hadoop构建大数据应用的相关能力和经验，而集成大数据系统软件并针对行业应用场景调优的平台化整体解决方案，才是行之有效的应对之道。

云谷1.0版本是浪潮自主研发的面向行业海量数据整合、分析、挖掘的大数据平台，具备电信级可靠性、数据驱动的弹性扩展能力、与现有系统的无缝集成、自适应的智能管理等特性。通过包括HDFS、MapReduce、HBase、HIVE等多个维度的创新算法、规模化改进和优化，云谷1.0版本在性能方面实现了突破。据王峰透露，相关测试数据表明，在数据排序、联合查询等应用场景中，云谷1.0版本可让传统系统的性能提升10倍以上。同时，用户可获得可视化的管理界面，有效管理和调配资源，节省物理服务器资源，提高资源利用率，保障业务可靠运行与数据安全。

“苹果”模式

一体机虽然提升了性能，但软硬一体化的后果往往就是将行业用户与一家IT厂商牢牢捆绑在一起，从而削弱了用户的议价权。浪潮则期望在大数据领域构建“苹果”模式。

在浪潮看来，大数据应用的难题在于如何有效贯穿企业的业务流程。从用户的应用环境到底层的基础架构平台，产业链的参与者缺乏完整的端到端的能力和经验。具体到不同行业的应用场景，大数据的特征和需求也不尽相同。例如，金融行业更加关注系统的可扩展性，在此基础上才能进一步解决数据挖掘及数据业务价值的问题。在公安、交通等行业，在海量的非结构化和半结构化数据存储之上，如何有效地关联与分析资料代表了未来的应用前景。

“针对不同的行业大数据应用需求，浪潮的产品策略是以平台化的产品思路和专属化的系统优势切入市场，为行业大数据应用搭建通道。”王峰认为，“从数据的积累、流转、处理到价值‘变现’，大数据是一条尚待完善的，需要系统厂商与SI、ISV等合作伙伴携手共荣的生态链。”

为此，浪潮的云谷平台支持开发总线应用，不仅提供基于业界标准接口各种接口，还提供了便捷的开发工具与完善的SDK（开发包）。另外，浪潮还将成立大数据ISV的行业联盟，并展开ISV迁移资助计划。目前，已有多家合作伙伴测试并部署了云谷1.0版本，以及浪潮大数据一体机平台，并推出了商业银行历史数据管理、智能治安卡口支持系统等解决方案。

企业大数据解决方案范文第5篇

产业互联网将是下一个百万亿商业时代

首先，杜登斌谈了对“互联网+”的看法。他认为，“互联网+”的目标是依托消费互联网模式带动和引导传统产业和企业升级转型，核心不在“互联网”，而在于后面的“+”。今年政府工作报告部署“中国制造2025”时特别强调，要顺应“互联网+”的发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，重点发展新一代信息技术等十大领域。他分析说，所选的十大重点领域都是规模生产的基础工业，都是自动化、技术含量较高的行业，进行互联网智能化相对容易，互联网改造费用占比也相对较小，成本可控。其次，这些行业乃国之重器，必须同步最先进的工业技术。最后，这些都是国家主导的行业，“可以举国体制下快速完成智能制造后，再向其他行业扩展”。

同时，“互联网+”的力量从消费侧扩展到了生产侧，从用户侧扩展到了产业侧、企业侧，这些都昭示着“产业互联网”的到来。随着社会趋势从引导消费过渡为创造消费，企业产业的进一步虚拟化，产业互联网将成为下一个百万亿商业时代。

而在产业互联网时代，杜登斌认为实体经济与金融结合起来才是升级转型的根本出路；而与金融结合起来，必然需要大数据解决方案来解决产业的评估、定价以及信用等问题。所以，产业互联网的翅膀是金融，核心是大数据。

以数据资产为核心的工业大数据技术创新与应用

“没有大数据就没有供给侧的结构性改革。”杜登斌说，在信息化条件下应运而生的“互联网+”技术以各类信息数据为生产资料，推动经济的分布式发展和效率的系统性提升，让管理者、生产者和消费者等各种过去分散、独立的社会主体实现良性互动，创造出与信息社会相对应的新的经济形态、管理方式和产业演进路径，为智能制造、物联网和产业信息化奠定了基础。他简要阐述了产业互联网时代，工业大数据技术创新的思路、规划、设计、模式和目标。

思路：产业互联网必须围绕数据资产创新来实现。首先，要有采集挖掘分析平台，形成产业价值、产品价格基数数据，来完成基础定价、基础评估等；其次，要有综合应用服务平台，使数据资产、权属、数据变现，来完成评估、征信、量化交易等；最后，要有金融创新平台，使数据资产证券化，来完成指数、量化交易等。

规划：六位一体综合解决方案。即以数据资产为核心，构建集云计算、云存储、云服务、云资产、云交易、云金融为一体的综合产业金融服务共享平台。

设计：基于采集挖掘梯级开发。通过垂直定向采集挖掘技术实现数据的大集中（云数据），形成云数据资产。在云数据之上构建各种应用，形成数据云服务和数据云应用，完成数据变现。基于云数据的应用，实现数据资产的归集与估值、征信定价、指数，完成数据金融化。

模式：基于大数据应用的业务线。通过基于工业大数据产权价值、产品价格等多维度的采集、分析，形成工业大数据的评估平台，为金融机构、投资者提供投资决策依据。通过工业大数据采集、挖掘技术，构建数据的中央厨房，进行数据和信息原创和二次、三次加工；同时完成产业、产品数据与信息和产业、金融相互融合，构建产业生态融合系统。通过大数据产业应用平台进行资产和权益归集，开展大数据实时匹配和统计，建立大数据产业定价和指数系，围绕产业指数进行金融创新，形成大数据金融量化交易。

目标：最终能够服务于“互联网+”、“大数据+”，来实现智慧城市、智慧中国。

工业大数据金融创新应用需要突破的问题

针对工业大数据金融创新应用需要突破的问题，杜登斌提出工业大数据的定价、评估、交易难题。工业大数据属于高附加值产业，较难界定价值和价格，迫切需要利用大数据产业金融的解决方案，实现数据交易和金融的嫁接。

杜登斌认为，抢夺全球定价话语权是中国产业互联网发展的重要使命。他始终相信一切可量化，万物皆数据，通过科学合理地构建模型，大数据技术就能够解决产品的定价问题。甚至，大数据技术还可以完成人的价值评估、产业指数测算，促进量化交易发展，进行产业的风险预警及预测。这一切的设想和坚实的论证分析，使在场听众满怀憧憬，颇有启发。

企业大数据解决方案范文第6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。

企业大数据解决方案范文第7篇

聚焦核心技术 促进大数据应用落地

华为企业云战略规划部部长高明在分论坛上发表了“打造开放的云端大数据产业生态”的主题演讲。

中国整个大数据产业，仍然处在发展初期阶段。高明提到：“我们的数据积累还不够，具有数据思维的人才方面积累也是不够的，应用案例偏少，需要完善产业生态。可喜的是今天积累数据和以前积累数据的方式相比容易了，因为今天互联网的发展，数据的积累会更加容易一些。”

据了解，在目前中国，应用大数据最多的是互联网公司，进行广告营销；其次就是政府，现在政府数据确实比较多，包括在智慧城市，公安刑侦、舆情检测这几个领域应用比较多；再一个就是金融行业，在互联网带动下，金融行业在拥抱大数据方面非常积极。很多客户都在探索构建自己的大数据平台。“简单地说中国的大数据主要集中在三个领域，政府、互联网、公共事业，还有一小部分在其他领域。我们再看一下大数据应用需要的能力，实际上大数据是很专业、很复杂的工作，涉及到数据的采集，数据的处理、咨询和应用等等，首先要从各个领域搜集到相关的数据，这个数据量非常大；其次要用很快的速度把它分析出来，应用到各种各样的统计学模型，基于这个模型对业务进行预测。”高明总结说。

大数据的落地需要云的支撑，没有云服务的技术很难落地大数据。今天人们谈到大数据的时候，一定是全量的海量数据，能够实时分析和预测，其实云计算服务是非常匹配大数据IT需求的。从另一个方面来看，云计算本身有开放平台特性，有利于大数据的数据、共享、安全交易等等，完全可以作为承载体，来构建开放的大数据生态，促进大数据产业的应用落地。

据高明介绍，华为企业云专注于打造云基础设施服务，发挥华为在技术方面的优势，基于软硬件平台方面的优势，去构建云平台，为大数据产业落地提供技术和商业平台。华为一直聚焦在技术的层面，是永不进行数据变现的，这是华为公司高层一直强调的观念，华为的盈利不是通过客户的数据变现去完成。

华为在全球布局了六大数据研究中心，持续投入大数据核心技术的研究。跟很多做公有云的服务商不太一样，华为的企业云布局是三层架构，除了在北上广深这些大城市构建了一级节点，还在自然条件比较好，成本比较低的地方，构建了一级节点成本中心，另外在每个省都构建二级节点，这主要是为了满足当地IT的需求，以及当地的云计算和大数据产业的需求。

此外，华为还做了开放的大数据联盟，聚合国内80%以上的大数据生态伙伴，了大数据企业年度排行榜等等相关的成果，也被很多企业广泛的引用，开放联盟里的成员从事以下几大领域：数据价值咨询、大数据源、数据整合、数据可视化以及商业应用。

大数据助推智能制造

美林数据技术有限公司是国内首个军工制造业大数据落地提供商。美林数据营销总监张鹏飞认为，实现工业大数据落地是一件非常困难的事情，工业大数据若想做好，应从以下三方面考虑。

第一做好顶层设计，两化融合的架构图中心就是数据，所有的流程和组织都是围绕数据开展的。第二重视人才培养。中国大数据的技术环境还处于起步阶段，需要培养一批懂业务、懂数据、懂分析的人才，企业也要做好人才培养工作。第三做好从数据流程化向数据资产化转移。以前企业在生产过程中产生的数据，更多的是作为备份、归档、查阅使用，将来对生产过程中产生的数据，就要进行资产化的利用，发挥数据资产的价值。

利用大数据可以对产品的研发进行创新，帮助数字化车间更好地实现生产管控，提升产品质量，优化供应链以及更高效地完成产品维护。张鹏飞提到了在制造业做的典型案例：“当时客户遇到了这样一个问题，他们生产的钢铁缺陷率比较高，每年都在30%左右，客户计划用传统的解决方案去解决。

传统的解决方案一般有三种，一是对高炉进行改造，二是做原材料成分改进，三是做生产线的改造，这些方法不是时间长就是成本高。我们的团队跟客户一块儿探讨提出了解决方案，在定制了建模以后，给客户提供了工艺控制的方案，客户按照我们提供的模型去进行工艺参数的设置。缺陷率从原来的30%降低到了1.8%，每年大约节省2800万元。”

在谈到供应链优化时，张鹏飞说：“像航空领域的企业库存占资金的比重非常高，每年大概有4个亿左右的库存资金。这对企业的影响非常大，由于采购的影响因素非常多，它的预测没有办法用线性方法去完成。我们给客户提供了一个方案，构建了安全库存的模型，缩短了10到15天的采购周期，另外也降低了库存的资金占比，每年节省了大概1.2亿元的资金占比。”张鹏飞如是说。

为大数据应用插上云的翅膀

英特尔大中华区行业解决方案总经理王加森在演讲中提到：“英特尔CPO在数据中心市场目前占了95%的份额，不管是阿里巴巴还是亚马逊，谷歌还是百度，它的数据中心绝大部分都是Intel的处理器，还有网卡技术，所以英特尔有责任做更多的努力，促进云计算和大数据的发展。”

对于大数据在云中存在的三个问题，一个是数据的规模问题，数据是爆炸性增长的，需要找到更有效的方法储存数据，还有数据分析的速度以及安全性问题，王加森说：“Intel提供自己的CPO还有网卡，为云计算提供基础架构，从而保障大数据分析的性能，半个月之前刚刚了一个新的CPO，性能提高了18%左右。这是讲千兆网卡从万兆网卡迁移以后，性能会提高1.4倍和1.8倍左右。还有安全性的优化，2014年以后我们投资了Cloudera公司，对AES进行加密，速度可以提高17倍。”

北京博图纵横副总裁石峰发分享了他们在智慧政府方面的心得和体会。据介绍，北京博图纵横专注于网格化管理、社会化服务机智慧城市应用的研发和推广，其核心业务就是做网格化管理的平台，实现公共数据信息的交换，实现对人口信息全生命周期的管理，对法人信息全寿命周期的管理，对建设信息全寿命周期的管理，对城市运行和社会公共服务提供一个平台。

企业大数据解决方案范文第8篇

HDS公司在转型。这是众所周知的事，没什么大惊小怪的。但是，如果告诉你，HDS正在从一家专门做存储的公司转型为大数据厂商，你会不会有兴趣了解更多HDS转型背后的故事？

创新无止境

HDS是一家典型的技术型厂商，一贯奉行“少说多做”的原则，所以人们很少听说或看见HDS在跟风炒作某个新概念。闪存、软件定义存储、云计算等，HDS都不是第一个推出相关产品或解决方案的。但是，一旦产品后，HDS就一定能保证这些产品是具有HDS特色的、成熟且可以大规模商用的，能够给企业客户带来实实在在的价值。

在存储虚拟化技术领域，HDS基于存储控制器的虚拟化技术在业界一枝独秀，尽管当时基于存储网络的虚拟化技术风光正劲，但HDS始终“我行我素”。最终结果表明，HDS的存储虚拟化技术是过硬的，其存储虚拟化产品一直保持着很高的用户认可度。在很多用户的印象中，HDS一直是一家专业的存储厂商。

但是进入云计算时代，一向比较谨慎、低调的HDS开始变得活跃起来。从技术和产品的角度看，HDS很快便采纳了“融合”的理念，推出了业界影响力可与其经典的存储产品相媲美的统一计算平台。如今，在亚太地区，HDS统一计算平台已经成了最受企业客户欢迎的解决方案。

多在技术上下功夫，很少谈及理念的HDS如今也开始热衷于谈论新的概念，并陆续抛出了与云计算、软件定义等最新趋势相关的战略、技术框架和蓝图。许多人能够脱口而出的HDS“三朵云”战略――基础架构云、内容云、信息云，成了HDS云计算的行动纲领。HDS的新产品研发和市场推广策略都是围绕着“三朵云”展开的。

云计算是基础架构，是工具，它的价值在于可以更好地支持行业客户的应用。在以大数据、物联网、智慧城市等为代表的新一波应用浪潮兴起时，云计算开始慢慢走向后台，成为推动大数据、物联网、智慧城市等应用发展的幕后的那只手。云计算技术与大数据、物联网、智慧城市等应用之间的互相渗透、融合将成为IT市场发展的主旋律。

HDS全球解决方案、社会化创新营销副总裁Ravi Chalaka表示：“以前，人们都知道HDS是一家存储公司。但是今天，HDS的技术和解决方案已经跨越了多个市场和应用领域。HDS已经从一家专注于存储的厂商演变为提供融合性解决方案的厂商，产品包含服务器、存储、网络、嵌入式软件等。近几年，HDS一直在大力发展自己的软件，并取得了突破性的成果。HDS的软件解决方案主要包括虚拟化软件、管理软件和应用软件等。”

今天的HDS已经不再是人们印象中那个专注于存储的HDS了。特别是经过过去几年云计算、大数据的洗礼，HDS已经有了新的定位，制定了新的战略。

HDS的变化主要表现在以下几方面。第一，HDS最直接的竞争对手已经不再是EMC、IBM这样的存储厂商，而是像通用电气公司、西门子、Oracle这样在社会化创新领域有很大投入的企业。第二，HDS进一步明确了自己的目标市场，就是大中型企业客户。目前，HDS在全球拥有1.4万个客户。在“财富100强”企业中，81%是HDS的客户。第三，HDS公司内部软件和硬件的收入比重也发生了很大变化。最新的统计数据显示，HDS业务收入的54%来自于软件和服务，而三年前这一比例只有25%。在过去4年中，HDS进行了大大小小9次收购，被收购的厂商大部分是做软件、服务或大数据解决方案的。从收入比例来看，HDS不再是一家单纯的提供存储硬件的厂商，而是正慢慢转型为一家解决方案提供商。

为了配合解决方案的需要，HDS越来越重视与生态系统中的合作伙伴的合作，特别是与增值分销商、系统集成商的合作。通过这些合作伙伴，HDS可以更好地为企业级客户提供服务。

Pentaho是敲门砖

以前，HDS也能为大数据提供支持，但仅限于硬件和存储架构。以收购数据集成、可视化和分析软件厂商Pentaho为标志，HDS真正融入了大数据领域，并打开了通往物联网市场的大门。

在今年4月举行的HDS Connect 2015大会上，HDS对Pentaho的收购成了谈论最多的话题之一。当时，由于HDS还没有完成对Pentaho的收购，Pentaho这样一个很可能决定HDS未来大数据策略走向的产品是继续保持其独立性，还是完全融入HDS原有的产品中成了人们关注的焦点。

6月，尘埃落定，HDS正式完成了对Pentaho的收购。Pentaho成为HDS公司旗下一员，但原品牌名称保持不变。Pentaho平台除了继续独立提供服务以外，也会与HDS的其他相关分析软件结合，从而进一步扩展HDS的大数据解决方案。

以前，HDS的大数据解决方案主要集中在基础架构层面，为大数据分析提供平台支撑。有了Pentaho的分析软件以后，HDS可以深入大数据分析的核心，也更贴近客户的应用，可以把大数据分析的主动权尽量掌握在自己手中。

还记得HDS著名的“三朵云”吗？在HDS公布的大数据愿景中，基础架构云、内容云和信息云仍起到了核心的支撑作用，但也有了细微的变化，变成了相对应的软件定义基础架构、内容管理云架构和信息智能云。在这三层云架构之上是HDS通用的高端数据分析和访问平台。三层云架构与数据分析与访问平台合在一起，构成了HDS社会化创新的基石。

HDS倡导的社会化创新与物联网市场是遥相呼应的。在社会化创新方面，HDS选定了六大行业作为突破口，包括电信、医疗、商业分析、公共安全、石油和天然气、汽车。“物联网是下一轮技术革新的重点。”Ravi Chalaka分析说，“一台大型机可以支持数百个客户，一台小型机可以支持数千个客户，而在物联网时代，数以十亿计的设备被连接在一起，每个设备，甚至每双鞋都在产生数据。这就是物联网的能量。在未来的20～30年中，大部分的数据分析和计算都会围绕着由物联网产生的数据和信息进行。HDS关注的只是物联网中能够产生价值的那部分数据。只有通过对这些有价值的数据和信息进行分析，才能产生洞见，才能让整个社会变得更加健康、安全、美好。HDS希望更快速地交付能够达到上述目标的物联网解决方案。”

确立主导地位

在社会化创新方面，HDS坚守三大战略核心：数据为核心，软件是基础，同时实现全面连接。具体来说，数据要保持其独立性，即与创建它的硬件平台和应用分开。软件将是HDS未来收购的重点。所谓全面连接，就是HDS要借助整个集团公司的力量，通过物联网支持社会化创新策略的实现。HDS将不断推出整合型的解决方案，同时借助合作伙伴的力量，打造一个社会化创新的生态系统。

为了实现社会化创新的目标，HDS不仅制定了明确而有效的战略，而且了一系列新的解决方案，主要包括HDS IT运维透视眼、HDS医疗数据宝藏、HDS实时洞察大数据整体服务、HDS 公共安全可视化解决方案、HDS实时洞察电信行业大数据解决方案等。

企业大数据解决方案范文第9篇

“当当――”

2016年11月8日，随着一阵洪亮悠长的钟声响起，广东三盟科技股份有限公司（以下简称“三盟科技”）董事长王喜英女士敲响了位于北京金融大街丁26号金阳大厦一楼的财富钟，这家教育行业大数据“黑马型”领军企业正式登陆新三板，开始逐鹿资本市场。

三盟科技是专注于云计算、大数据、智慧教学、在线教育等前沿科技领域的高新技术企业，2013年正式运营，总部位于广州，目前在北京、上海、湖北、湖南、四川、山西、陕西、江苏、福建等地拥有27个分公司。

三盟科技专注教育行业，推出系列创新解决方案，其中在云计算、大数据、智慧教学等领域行业排名第一，在全国拥有200多个高校数据中心案例、几万个点云桌面案例，近3000间智慧课室案例等等。在全国2800多所高校中，案例覆盖率近60%，年均销售收入增长率近200%，2016年销售收入预计2，5亿元左右。对于取得如此傲娇业绩的原因，王喜英对《经理人》表示：“第一，是专注教育，专注大数据、智慧教学、云计算等新技术领域；第二，致力于开发创新的、差异化的、有价值的产品；第三、精准把握客户需求，对产品功能快速迭代升级。”

创业期，活下去很重要

王喜英是草根创业的典型，像大多数东北人一样，善于沟通和交流，后来上大学后主攻管理工程专业，专业偏向于营销管理。在创立三盟科技之前，王喜英先后进入珠海佳能、深圳华为以及星网锐捷等知名企业工作。

在这些大企业工作期间，让王喜英积累了大公司先进的营销及管理经验，为后来创业打下了坚实的基础。

“有人说，赚那么多钱干嘛？我其实根本没有想赚多少钱的问题。在人生的一些关键节点，我更愿意倾听自己内心的声音。”王喜英对《经理人》表示，“我这人不喜欢守旧，喜欢不断汲取新的知识，希望尝试一种全新的工作模式，这是我为什么选择创业的原因。”

创业艰难百战多，王喜英也不例外。“创业之初，最难的是没有产品，这决定了公司的发展方向，要研发打造属于自己的核心产品体系；其次就是在技术和人才上发力，提升产品的竞争力，保持自己产品的创新性与优势，做一家专业化的公司。”她说。

最终，王喜英选择的方向定格在自己沉浸多年的教育行业。但为选准公司经营的大方向，她还是汲取了许多成功人士的经验，也看了许多成功企业家创业的书籍，“就是想看他们当时是怎么去选择的”。王喜英对《经理人》说：“我看《马云的管理日志》一书收获很大，因为大中型企业的各方面资源比较充沛，对互联网的依赖不大，所以马云没有选择大中型企业，而是找中小企业作为目标，并bk--个行业、一个系统扎根、做深做透，然后再延伸出去。我们当初选择云计算和教育行业就是这个道理。”

2013年4月，云计算、物联网、VR、机器人等新技术被炒得很热，但技术均不落地，王喜英决定从已经逐步开始落地，但在教育行业还处于初步探索阶段的云计算技术开始。后续的事实证明，王喜英押宝成功，利用云计算技术对传统的教育信息化业务进行升级和产品功能快速迭代，形成了庞大的蓝海市场。

然而公司处于初创期，云计算相关储备人才奇缺，产品研发尚需时日，三盟科技如何挺过黎明前的黑暗？王喜英告诉记者，这段时间，三盟科技不得不依靠传统业务，承接大量毛利率一般的网络系统集成业务订单，来为企业自身产品的研发争取时间，做好保障。

“因为我们首先得活下来。如果生存都有问题，就谈不上发展了。”王喜英对此表示。

三盟科技的三驾马车

2013年是三盟科技云技术的开发阶段，当时仅仅做了两个样板项目作为试点，但是2014年、2015年两年的时间，三盟科技云计算相关解决方案的销售额就连续实现了翻番，占到了总营收的50%以上。

三盟科技终于迎来期盼已久的和煦春风！

在云计算领域，三盟科技先后推出了五大解决方案，包括云计算数据中心解决方案、云桌面解决方案、掌上移动教学解决方案、云安全等级保护解决方案和云计算人才培养解决方案。相比传统的教育信息化技术，在使用体验、成本控制等方面有质的提高。

比如，三盟科技将云计算资源管理、虚拟化技术融合在一起，为客户实现数据中心的重构，协助客户在多数据中心之间构建统一的信息资源池和管理平台，为上层的各种信息系统按需分配资源，大幅提升了信息化环境的各项效能评估指标。

“简单的来说，即将学校数据中心的服务器存储进行虚拟化，然后构建云计算管理。原来的数据中心，只能用一台甚至多台集群服务器支撑一个业务系统（比如教务系统、OA系统、迎新系统及选课系统）。在服务器完成一虚多的虚拟化之后，一个虚拟服务器（简称虚拟机）即可独立支撑一个业务系统。”王喜英强调说，“通过这种虚拟化技术，改变了传统单机的数据中心模式，一台服务器可虚拟成10～20台虚拟服务器。大幅降低了客户的采购成本、提升了资源利用率以及运维管理效率。”

而云桌面解决方案则可大大减少运维成本，提升运维效率。采用云桌面解决方案，技术管理人员平均维护客户端数量可以达到1000台左右，相比个人计算机每个技术管理人员维护200台左右，工作效率提升到原来的5倍左右，有效降低了维护的人力成本。

另外，三盟科技在2015年新推出智慧课室解决方案，当年便得到了广大高校的认可，在全各地实施了500多间，智慧课室一跃成为三盟科技三大主营业务之一。该方案致力于让传统多媒体课室变得更加“智慧化”，为学校实现课室教学设备统一监管、课室环境统一监管、创新性智能教学以及便于教育方式的创新与拓展。实现集约化建设，节省课室建设和改造费用，大幅降低管理难度，提高管理效率，推动教育模式创新，促进优质教学资源的分享。

“夫运筹帷幄之中而决胜于千里之外”，在王喜英这里，则表现更多的是对未来趋势的准确把握，早在2014年下半年，在刚刚推出的几大业务迅速发展的同时，王喜英便在思考未来企业的发展方向以及业务拓展的领域，并远赴美国，在硅谷去对接先进的技术与人才，由此，大数据走进了这位智慧女士的视野，也成为此后几年三盟科技主要研发的方向。

每一项技术的引进与落地，中间都凝聚了大量的人力与心血，在三盟科技也是一样，王喜英告诉《经理人》，在认识到大数据的发展潜力以及可以为中国的教育行业带来创新价值以后，三盟科技在这一领域整整沉浸了一年的时间，这期间，三盟科技还专门组建了三盟硅谷研究院，针对中国教育行业的特性，研发与中国教育行情相符的大数据功能模块，2015年下半年正式推出了三盟科技高校大数据整体解决方案。由于方案先进，抓住了高校教育、管理和服务的关键点，一经推出，便得到了众多高校的认可，并在北京师范大学、武汉大学、海南师范大学等众多985/211高校落地实施，成为教育领域第一家真正将大数据落地教育的企业。

至此，支撑三盟科技高速发展的三驾马车一云计算、大数据、智慧教学三大核心业务正式形成。

适销对路，快速复制

在管理学上有“护城河”理论，来辨别一门生意是不是好生意。针对市场需求，有了对路的好产品，这时要做的就是深挖“护城河”，快速建立起行业进入壁垒，让这门生意持续盈利下去。

因此，除了差异化的产品创新之外，王喜英将三盟科技迅猛发展的原因，归结为精准把握客户需求，对产品功能快速迭代升级，以及布局全国的服务销售团队。

2014年，三盟科技云计算系列解决方案逐渐成熟，受到广东省教育类机构客户的青睐，销量大增，其中华南地区（广州）营业收入占当期营业收入总额的比例达到99.47%。适销对路的三盟科技，此时要做的就是迅速扩大销售区域。同时，由于云计算行业的蓬勃发展，出现越来越多的进入者参与竞争。在此情况之下，为扩大先发优势，三盟科技在营销渠道建设与技术研发两方面同时发力。

2015年可以说是三盟科技的“年”，2015年上半年三盟科技开始发力广东市场，下半年拓展全国市场，2015年底公司在全国各地已经建立20多家分公司，在职人数从100多人增加到500多人。增加的近400人中，一半是营销部门，一半是研发部门，服务迅速覆盖到全国2000多所高校。

一家崇尚西点军校法则的企业

随着2015年的快速扩张，三盟科技位于广州总部k公面积一再扩大。

“加入三盟大家庭的新人，成长需要一个过程，要适应企业文化”王喜英坦诚地说，“所以，我们推广时，首先要求方案成熟，有实际案例；其次，营销与技术人员全部来自业内；再次是市场需求比较旺盛，最后是流程的标准化，比如采购怎么才能最优，销售效率怎样才能最高，服务怎样最好的对接等，这些细节都很重要，我们会对每一个细节严格把关。”

同时，三盟科技实行KPI绩效法则、末位排-名制等，对执行不到位的行为严格按照“执行力”准则予以考评，以此来保证整个团队的高效运作。

“我们崇尚更多的是西点军校的行为法则，我们希望三盟科技是一家奋斗、高效、充满激情，不断创新，富有责任而又专业的高科技企业，我希望我们的员工能时刻秉着‘以用户为中心，以奋斗者为本’的理念，能够为社会真正做出A贡献；虽然我的管理比较严格，但是我希望我的严格管理，能够帮助每一位员工成长，真正突破自我，实现自我，为以后的发展筑基铺路。”王喜英对《经理人》表示。

对于行业的发展趋势，王喜英认为，目前除了云计算、大数据、智慧教学以外，三盟科技还推出了在线教育解决方案，未来还会推出AR/VR方面的相关解决方案。但是，云计算、智慧教学、在线教育等解决方案都是解决某一方面的问题，未来这几大块都会糅合起来，成为教育大数据的数据源。“我们卖给客户的不仅仅是一个方案，也是一个数据采集器，他们会进一步丰富数据源。因此，我们将来会以大数据作为核心业务，大数据将是公司未来的主要发展方向。”

企业大数据解决方案范文第10篇

2011年，全球知名咨询公司麦肯锡在名为《大数据：下一个竞争、创新和生产力前沿领域》的研究报告中，最先揭示了“大数据”时代的到来：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”由于互联网和信息行业的发展，大数据已成为众人关注的焦点。

“大数据时代的来临是不可阻挡的历史潮流。大数据已经从炒作热潮期进入应用摸索的阶段。”戴尔亚太区存储业务部技术总监许良谋在接受《互联网周刊》记者采访时如是说。

业务需求催生大数据

大数据正在迅速膨胀变大，日益庞大的数据开始在企业业务创新中起着越来越大的作用，甚至决定着企业未来的发展。对此，哈佛大学社会学教授加里·金表示，这将是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界，还是政府，所有领域都将开始这种进程。

越来越多的企业意识到数据在运营管理中的重要性，并希望将其运用到企业决策中，企业需要将数据与业务进行融合，从而能够做出更加全面和准确的决策。在大数据时代，数据不再只是数据仓库，而是供应链，且具有很强的流动性，企业只有加强内外部跨领域数据的融合和流动，才能真正发挥大数据的核心价值。

在许良谋的眼中，数据成长被分为五个阶段：第一个阶段是数据的收集存储，只要保证数据不丢失即可；第二个阶段则是除简单读写之外，开始考虑数据保护机制、数据格式等方面；第三个阶段，企业需要的是把沉淀的数据变成有用的信息；第四个阶段则是信息爆炸催生的BI项目、数据挖掘等；在第五个阶段，数据要对企业的决策做到良好的支撑。这就需要把结构化数据、非结构化数据、公司内部信息，甚至资源信息全部汇聚在一起，为决策的制定打造出可供参考的完整知识库——这也正是催生企业大数据成长的源动力。

大数据引领业务创新

IBM商业价值研究院实施了一项调研，并撰写了题为《分析：大数据在现实世界中的应用》的白皮书。该调研得出了如下结论：未明确大数据的定义，是企业混淆大数据的最主要原因；企业对大数据的采用还处于初级阶段（24%的企业目前主要是理解概念，47%的企业尚在定义与大数据相关的路线图）；以客户为中心，是大数据的首要任务成为共识；内部数据是企业内大数据的主要来源，但大量未开发的价值隐含在内部系统中；不确定性以及技能的缺失，使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用；缺乏先进的分析技能，是从大数据中获得最大价值的主要障碍。

针对这些大数据方面的认知问题，许良谋表示，为了大数据而大数据是做不成大数据的，以大数据做幌子的项目最终都做不成大数据。“成功的大数据实施方式是企业首先要真正了解何为大数据，而且大数据要配合业务的发展进行实施。”只有用大数据的眼光，创建具有创新性的业务才能在企业中实现大数据的真正价值。做大数据的第一步应该是，企业领导人愿意去了解大数据；然后，分析自己业务哪里需要大数据，了解大数据能够在自己哪些业务中发挥价值；业务驱动是企业成功实施大数据解决方案的基础。第二步是做好验证，大数据的实施会有很多组成部分，只有验证了其可行性之后才能为大数据实施成功提供可能。

在实施大数据解决方案时，戴尔会考虑大数据运用到企业的哪些项目才能够帮助企业降低成本，实现利润最大化。在节约成本的基础上，实现业务创新。

“第一步是实现节约成本。第二步是找到之前没有的盈利方式，最后是实现业务创新。”许良谋表示，“大数据不是一个宏观的概念，而是一个细分类型，从数据中发掘出更多价值，发掘出大数据更多的自营权——这也正是戴尔目前的努力之所在。”

在大数据与业务的结合方面，许良谋表示，戴尔自身也在探索大数据在业务上的创新，采用私有云的方式，利用大数据进行自我优化。“我们在内部部署了Teradata企业级数据仓库平台，用于跟踪分析所有交易，该平台作为大数据业务创新的一部分，可以帮助戴尔更好地预测和满足客户需求、提高效率、获取关键的洞察力。”

从客户出发整合解决方案

不同的公司在大数据发展中处于不同的水平和不同的阶段，由于大数据自身的复杂性，在其发展的每个阶段都会存在挑战。针对客户在不同阶段的不同挑战，戴尔已经具备了创新的解决方案，可处理每个阶段的结构化、半结构化和非结构化的数据。

据许良谋介绍，戴尔的大数据解决方案分为两类：一类是数据保留方案，另一类是数据分析解决方案。在数据保留方面，戴尔经过历次并购构筑了一整条存储产品线，并奠定了基本的数据保留基础：其EqualLogic存储系统提供了强大的iSCSI集群存储；Compellent则更加侧重光纤环境下存储的性能优化以及自动分层；DX系列基于对象的存储系统则是针对大规模数据存储需求的归档存储。此外，Restore可以通过极端的数据压缩方式对于结构化的、半结构化的以及基于对象的存储进行处理，从而极大地减少数据实际存储的空间。而戴尔一直以来秉承的“流动数据架构”也在硬件平台基础上，进一步优化系统整体性能并提升其性价比。

谈到数据分析层面，由Apache基金会开发的Hadoop是目前较为普遍的数据分析工具。如今，谷歌、雅虎、亚马逊，包括国内的淘宝、百度、腾讯等互联网巨头都采用了Hadoop技术来处理海量数据。此外，该技术还在逐步向企业级应用领域扩张。Hadoop带来的挑战之一，是如何构架定制化的Hadoop方案，使之适应不同的操作环境，并满足企业的个性化需求。

在这方面，戴尔也提供了一系列专业的服务和工具，例如Crowbar开源工具便可以帮助客户更加简易地部署Hadoop环境。此外，戴尔还和Cloudera的合作，可以帮助客户更好地应用Hadoop进行数据分析。

许良谋表示，戴尔希望能够有统一的环境，这样就可以实现基于文件、文件块以及对象的存储，从而提供一种横向扩展的以及一种统一的架构。“戴尔提供的是端到端的解决方案，所以在以后，我们将会进一步地推动更加紧密的、无缝的零整合，这其中就包括在不同的服务器、存储和云之间的整合。”