企業大數據解決方案精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇企業大數據解決方案范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

作為大數據系統軟件，云谷是浪潮大數據戰略落實的關鍵點，浪潮能否由此握住大數據的七寸？

從數據庫一體機到大數據一體機，軟硬垂直整合不僅是IT廠商的產品趨勢，也成為企業用戶未來的主流選擇。之所以成為主流，關鍵詞就在于性能——軟硬優化后的一體機性能更為優異。于是，自甲骨文、IBM等具有自有軟硬件品牌的大型IT企業推出一體機后，市場上也出現了形形的軟硬廠商聯合優化捆綁的一體機產品。

尤其對于大數據一體機來說，由于Hadoop的開放架構，使得不少具有軟件開發能力的IT企業都得以有機會開發自己的Hadoop商業版本，從而進入大數據領域。而有著硬件技術優勢的浪潮，自去年云海大數據一體機之后，也一直圍繞大數據一體機的核心——系統軟件緊鑼密鼓地進行技術積累。

近日，浪潮終于了其大數據一體機系統軟件——浪潮云谷Cloud Canyon V1.0。作為大數據系統軟件，云谷對于浪潮的大數據戰略可謂四兩撥千斤。它不僅在技術戰略上讓浪潮云海大數據一體機有了核心引擎，還進一步聚焦了浪潮的大數據行業市場戰略，而其向ISV、SI開放總線開發平臺的做法，則奠定了浪潮布局平臺化軟硬件整體解決方案，以開放推動“大數據生態鏈”發展全新產品的戰略，開啟了浪潮“產品+服務”的端到端交付大數據整體戰略。

聚焦行業大數據

正如當初進入云計算領域時，面對國際廠商在私有云領域的優勢，浪潮選擇行業云作為主攻方向一樣，在大數據領域，浪潮智慧地選擇了行業大數據為主攻方向。浪潮集團大數據產品部總經理王峰明確表示，金融、通信、公安、交通是浪潮重點發力的四大行業。

為什么選擇這四大行業？就浪潮的定位來看，金融和通信的行業大數據應用重點在于歷史數據的管理解決方案，主要為海量結構化數據的應用與分析；公安和交通的行業大數據應用重點則在于智能治安卡口支持系統解決方案，主要為圖片、視頻等非結構化數據的處理與應用。

在浪潮看來，金融和通信兩大行業的歷史數據含金量最高，它們就如同兩張并行的網絡，描繪出每個人的資金交易和生活圈。“但是，基于傳統交易型數據庫的成本原因，這些結構化數據被作為存儲備份檔案的方式存儲，從熱數據變成了長尾數據，又從長尾數據變成了死數據，最后被銷毀。”王峰表示，“這些海量的歷史數據沒有被好好利用和分析，它們可以被用于提升客戶體驗，甚至可以構成一套準確的信用體系。”

而在公安和交通行業，每天攝像頭都會產生大量視頻信息，身份證、指紋識別等圖片也是重要的非結構化數據。以交通行業為例，北京有超過50萬個卡口攝像頭，每天會記錄過億條數據，產生幾十TB的數據量。卡口系統的數據既有結構化的車輛信息數據，又有非結構化的圖片、視頻數據。如果可以迅速處理某張車輛照片對應的車主，就可以提高公安系統追蹤違法車輛的效率，及時發現駕駛員異常或車輛異常，提前報警，還可以降低交通事故的發生率。 據悉，浪潮與某省交通行業合作的以云海一體機為基礎的機動車套牌系統不久即將上線。

軟件定義一切

在軟件定義一切的今天，大數據的核心競爭力依然是軟件的競爭。浪潮去年的云海一體機奠定了其在大數據領域硬件自主研發的技術基礎，而云谷則使得大數據可以運行在浪潮自有的平臺軟件之上。

盡管這只是云谷1.0版本，但它在底層架構上已經具備了一個商業版Hadoop在關鍵領域應用的雛形，并已可以應對金融、電信、公安、交通四大行業的結構化歷史大數據與卡口系統非結構化大數據的特定大數據應用。王峰表示，與互聯網公司擁有強大的技術背景不同的是，行業用戶和傳統企業往往缺乏基于開源Hadoop構建大數據應用的相關能力和經驗，而集成大數據系統軟件并針對行業應用場景調優的平臺化整體解決方案，才是行之有效的應對之道。

云谷1.0版本是浪潮自主研發的面向行業海量數據整合、分析、挖掘的大數據平臺，具備電信級可靠性、數據驅動的彈性擴展能力、與現有系統的無縫集成、自適應的智能管理等特性。通過包括HDFS、MapReduce、HBase、HIVE等多個維度的創新算法、規模化改進和優化，云谷1.0版本在性能方面實現了突破。據王峰透露，相關測試數據表明，在數據排序、聯合查詢等應用場景中，云谷1.0版本可讓傳統系統的性能提升10倍以上。同時，用戶可獲得可視化的管理界面，有效管理和調配資源，節省物理服務器資源，提高資源利用率，保障業務可靠運行與數據安全。

“蘋果”模式

一體機雖然提升了性能，但軟硬一體化的后果往往就是將行業用戶與一家IT廠商牢牢捆綁在一起，從而削弱了用戶的議價權。浪潮則期望在大數據領域構建“蘋果”模式。

在浪潮看來，大數據應用的難題在于如何有效貫穿企業的業務流程。從用戶的應用環境到底層的基礎架構平臺，產業鏈的參與者缺乏完整的端到端的能力和經驗。具體到不同行業的應用場景，大數據的特征和需求也不盡相同。例如，金融行業更加關注系統的可擴展性，在此基礎上才能進一步解決數據挖掘及數據業務價值的問題。在公安、交通等行業，在海量的非結構化和半結構化數據存儲之上，如何有效地關聯與分析資料代表了未來的應用前景。

“針對不同的行業大數據應用需求，浪潮的產品策略是以平臺化的產品思路和專屬化的系統優勢切入市場，為行業大數據應用搭建通道。”王峰認為，“從數據的積累、流轉、處理到價值‘變現’，大數據是一條尚待完善的，需要系統廠商與SI、ISV等合作伙伴攜手共榮的生態鏈。”

篇(2)

當我們在安全和其他領域尋找新的機遇時，往往會將目光放在當前IT行業大趨勢的幾個熱點上面：云、移動、大數據。

這些趨勢，尤其是它們之間的相互作用，正在極大地改變安全需要。讓這種情況進一步復雜的是，潛在黑客的特征正在不斷發生著變化――現在既有國際有組織犯罪團伙成員，也有敵國政府的雇員。

與此同時，我們還看到了多個新解決方案的潛力，而每個解決方案都可以成為一家或多家成功企業的基石。

第一個解決方案是，運用大數據技術來建立安全視野。這也是“Applied Big Data”（應用大數據）的經典例證，即運用新的分析技術來解決企業當前面臨的問題。目前，安全專業人士正被淹沒在日志文件、漏洞掃描、各種提醒、各類報告等數據的海洋中，但這些數據并非不可操控的。

這種認識并不是毫無價值的：多樁引起廣泛關注的黑客攻擊事件恰恰源于幾個月前甚至幾年前發現的漏洞。未來將取決于分析這種數據的能力，向安全專業人士提供全面的安全態勢觀點。告訴他們什么正處于風險之中，這種風險有多嚴重，面臨風險的資產有多重要，如何進行修復等等。

以風險I/O（輸入輸出）方法解決這個問題會給我們帶來廣闊的前景，對于Costanoa Venture Capital領投了這個領域最新一項投資，我們感到十分自豪。

我們探索的另一個領域則是用以追蹤資產狀況的安全解決方案，無論資產身在何處，這種方案都能提供保護。

隨著云基礎設施（無論是公有云還是私有云）的建設和自帶設備辦公（BYOD）趨勢的流行，在數據保護上也就沒有了一個特定的范圍，每一個堆疊層都是動態的。無論應用、數據和用戶身處何方，安全專業人士都必須能夠充分利用安全政策，這些政策必須根據不斷變化的環境來適應新的條件。

有一種越來越流行的說法是，目前有兩種組織：一種是系統已遭到黑客攻擊的組織，另一種則是尚不清楚系統是否遭到攻擊的組織。隨著黑客攻擊手段越來越高明，基于特征的入侵檢測手段很難派上用場，因此人們就需要新的解決方案，用以快速發現具有潛在危險的異常行為（可能會用到機器學習技術），預防黑客攻擊，或是避免一旦系統遭攻擊未能及時發現惡意行為，從而將負面影響降至最低。

Costanoa Venture Capital投資的另一家公司Guardian Analytics就利用基于行為的技術來分析寄存于網上銀行平臺的數據，避免大范圍欺詐行為的發生。這僅僅是將數據科學應用于現有數據集，用以消除更難以察覺的威脅的一個例子。將來，我們可能還會擁有針對不同應用和不同攻擊類型的解決方案。

篇(3)

在世界移動大會?上海（以下簡稱MWCS）上，華為運營商BG ICT首席技術官王紀奎表示，在‘互聯網+’時代，運營商要滿足這種ROADS化的用戶需求，數字化轉型之路已經開啟，大數據正在成為數字化轉型使能的關鍵所在。

需求驅動數字化轉型

行業的顛覆和重構早已開始，全方位客戶體驗、靈活高效的業務流程、智慧化產品與服務、創新的商業模式被各大運營商不約而同地選擇為其轉型戰略的核心，而這些方面的基礎則都是大數據。

用戶行為和需求的變化已成為電信轉型的核心驅動力。正如中國移動董事長奚國華所說：“要做可靠的數字化服務專家。”運營商向數字服務提供商轉型勢在必行。從語音、短信、寬帶服務等簡單的傳統電信業務轉變為提供音樂、物聯網、視頻、智能家居等多樣的數字業務。

在產業環境正從消費互聯網向產業互聯網發展的時代契機下，研究機構數據顯示，全球超過60%的企業已成為數字化轉型的探索者和實踐者，而在電信行業，預計到2024年，包括數字媒體、云服務市場、垂直行業解決方案等領域，電信行業數字化轉型將醞釀超過15億美元的巨大市場機會。

在國內，三大運營商的各級公司已經將大數據作為其在移動互聯網時代企業轉型的戰略性工作，并在不同程度上開始試點大數據系統的建設與應用，以充分挖掘數據資產價值，創造新的利潤點。

把握大數據引擎

電信運營商的業務模式正在悄然發生著轉變，電信運營商坐擁社會化的信息傳輸管道，是數據的共享和交換的天然平臺和中心，擁有無可比擬的海量數據。

對于大數據的整合和挖掘深化了信息技術的應用，催生新的運營模式、應用和新的業態的出現，運營商目前對于大數據的的應用提升了管理和決策的智能化水平。

若要登上互聯網時代的高地，在華為看來，要做國家ICT規劃師、成為全業務運營商、數字使能運營商與智能管道運營商將是運營商數字化轉型的四大戰略定位。

“從數據、到洞察、到形成商業模式，華為在實現大數據價值的各個階段愿為運營商業務運營、業務調度提供大數據分析的綜合平臺解決方案。”王紀奎表示。華為大數據平臺解決方案FusionInsight，正是基于華為對電信行業大數據應用的深刻理解，深諳行業ICT轉型的需求，通過聯合創新、深度探索運營商新的商業模式和盈利增長點而提出的。

為了幫助電信運營商要真正利用自身海量的數據資源優勢，將數據分析運用到實際運營中，以進一步提升業務模式、利潤及用戶體驗，華為FusionInsight大數據解決方案自設計之初就是以業務為中心，真正形成業務驅動的大數據架構，為運營商的數字化轉型提供全方位的支持。

記者了解到，華為FusionInsight大數據解決方案包括多個平臺。其中大數據基礎處理平臺提供海量結構化、非結構化數據的采集、存儲、批處理、內存計算和實時流計算的能力；大數據洞察平臺提供百萬維大數據特征的提取、管理、建模的能力，使客戶更專注大數據業務開發本身。

王紀奎介紹，目前，華為的大數據解決方案通過建立融合的數據模型，可提供超過900種數據適配模式，為運營商的數據整合和處理效率獲得30%的提升。

在平臺層面，已經聚合了超過1000家合作伙伴，包括500種數據產品，具備超過300個開放的API接口，能夠為運營商更方便地使用大數據提供快速部署能力。在智能控制中心層面，3000多個客戶標簽和300多個業務知識的形成和積累，能夠為客戶提供小時級的分析能力以及數百萬/秒的處理能力。

在此基礎上，擁有多種成熟、高效、靈活的方案實踐和場景，華為大數據解決方案能夠幫助運營商把握大數據這一業務發展的引擎，引領電信大數據應用的方向。

為運營商謀數字紅利

在數字化轉型的具體路徑方面，華為認為，電信模式、平臺模式、數據模式再到全連接模式，是電信數字化轉型呈現出的四個主要階段。全球運營商分別處在不同的階段。雖然全球的運營商在轉型架構方面目標統一，但是，不同運營商實施的步驟和發力點卻各有異同。

與國外相比，國內運營商從大部分收入以傳統語音、短信等基礎服務為主的享受“人口紅利”的階段，已經邁向了以語音和數據業務為主的“流量紅利”的階段，但仍不如國外運營商所享受到的效益高。

在云計算和大數據的催化下，運營商要享受互聯網模式的“數據紅利”還有很多路要走。從智能運營、企業數據運營到為數字轉型使能，大數據價值的實現要求運營商逐漸開放分析結果、開發分析能力，最終引導數據運營的整個生態系統的形成。

篇(4)

百度遷徙：為商家繪出“藏寶圖”

剛過去的春節，讓人見識到百度這個億級數據庫借助“春運”這個全球最大規模的人類遷徙活動發揮出的巨大能量。當“遷徙大軍”遇到了互聯網大數據，百度遷徙根據每個人每一次位置的改變，把旅途中的焦急等待變成了可實時監控的動態數據。全國最熱的遷徙路線是哪里?遷入北京的頭名城市是哪里?遷出北京的人們都去哪兒了?

這些在以往只能根據鐵道部售票數量和區間站選擇才能得到粗略統計的春運的核心信息，在百度大數據那里，成了像小蔥拌豆腐一樣簡單獲取甚至自動生成的數據分析報告。由于春節的緣故，在此期間發生的食品、禮品采購行為與這些數據息息相關，這便為商家提供了極其精確的信息。從這個意義上講，百度遷徙大數據在為商家繪制一幅“藏寶圖”。

玉蘭油25歲裝：傳統巨頭的數據思維

僅僅提取了春運期間的部分數據，就已經撬起了春節這個巨大的商機。但你所看到的，只是冰山一角。目前，百度與寶潔、可口可樂這些全球頂級品牌巨頭的合作已經取得了較好的成果。

拿寶潔玉蘭油產品為例，百度在幫助其進行受眾分析時發現，很多消費者對玉蘭油產品的年齡定位比較模糊，不同地域對品牌的關注點、興趣點有明顯不同。為此，雙方開放各自優勢資源，著眼于深度研究用戶行為大數據，幫助寶潔進行“品牌探針”、“消費者畫像”分析，找到TA的地域分布、興趣愛好、媒體接觸點等背后隱藏的信息。

具體而言，關于玉蘭油的大數據品牌認知分三步：第一、以搜索行為數據為基礎提取消費者洞察;第二、以ROI為導向，探討網絡媒體投放甚至全媒體整合投放效果評估體系;第三、整合百度全平臺數據，深度挖掘，靈活聚合，還原網絡消費者360度“全相”。通過消費者分析和畫像，百度對玉蘭油購買人群進行了年齡、地域分析，發現玉蘭油的關注人群對玉蘭油適用人群認知混亂，由此玉蘭油調整營銷策略，特別推出了一款標注適合25歲女性使用的產品，結果熱銷。

關鍵時刻：企業大數據營銷四步走

追本溯源，百度大數據營銷是以消費者需求為中心、通過捕捉消費者訪問行為中的“關鍵時刻”來構建營銷分析模型的一套方法論體系。而這套方法論與整合營銷之父唐舒爾茨的“SIVA”理論高度契合。上個世紀90年代，舒爾茨提出了SIVA理論，強調客戶購買產品或服務的四個關鍵要素S、I、V、A。Solutions—消費者尋求解決問題的方案、Information—消費者尋找與解決方案相關的信息、Values—消費者衡量各種解決方案的價值、Access—消費者解決問題的入口。

篇(5)

轉向云就緒解決方案

盡管在不斷變化的技術環境中保持領先是一項艱巨挑戰，但企業仍可借助云計算在應用組合中實現真正轉型。這種轉型還使技術與業務之間更加協調，讓企業能夠逐步增強客戶親密度、擴大市場份額并帶動銷售和利潤的提高。然而，應用的轉型需要企業對IT組織的方式進行改變。

規劃轉型路線

任何成功轉型都需要事先規劃詳細的路線圖（見圖1），并對各個階段、解決方案、基準點和預期結果進行記錄。

主要分為三個階段：一是評估階段，就是由業務專家和云專家對現有應用進行嚴格評估。

二是現代化階段，應用可以被歸類到四大策略領域下（見圖2）。必須為其制定路線圖，并歸到下面某一類中：

重新托管—最沒有侵入性的方案，因為只涉及到將現有應用“搬”到新的云或移動基礎設施上。

替代—采用更先進的技術進行替代將獲得新功能并降低長期成本。

集成—與外部云應用進行集成，采用相應策略還是能獲得極大便利。

重新構建—侵入性最強，高效編碼至關重要，在某些情況下，為云平臺做準備可能需要進行代碼重構。

三是管理階段，強大管理方案是平穩轉型所必需的，它側重于提供可衡量的結果，同時降低成本和風險。

確定關鍵成果

企業往往出于不同原因追求應用轉型。一些企業希望借助云的靈活性并采用新方式來分配、提供并管理高度可擴展的服務；一些企業希望利用SaaS帶來資本支出的節省和運營效率；其它一些企業則希望云或移動能力能支持客戶自助服務或擴大其品牌覆蓋范圍。無論目標是什么，大多大型企業都尋求更簡單、更靈活和可擴展的應用組合。

企業需要使用建立在成熟評估、現代化和管理模式基礎上的階段性方案，根據具體要求使用不同軟硬件資源、咨詢支持和管理服務專業知識來規劃執行應用現代化建設。

篇(6)

“云合計劃”加速落地

“云合計劃”旨在聚集合作伙伴、構建新的云生態體系，為企業、政府等提供一站式云服務。阿里云運營總經理楊名表示，企業級市場的云計算需求被激活，越來越多的中小企業希望“觸云”。阿里云的目標是成為這些企業與優質軟件商的鏈接平臺，讓商業軟件能從應用層幫助用戶解決更多場景化、業務化的需求，讓百萬企業享用到云計算這一普惠科技。

企業可在阿里云市場“品牌館”進行在線咨詢、購買、部署、續費企業所需的全部軟件，這將整體降低企業使用國內外商業軟件的門檻。包括SAP Business ByDesign、NetApp混合云私有存儲服務、Informatica云數據集成等知名商業軟件和解決方案已正式上架，Cisco、富通天下、Check Point等近百家與阿里云達成合作的品牌知名企業也將在近期陸續入駐。與此同時，阿里云還在行業內率先推出商業軟件的免費試用。部分商業軟件，企業可在購買前先行免費試用15天，產生的軟件費用和云資源消耗由軟件商和阿里云共同承擔，這也規避了企業一次性投入數十萬元采購軟硬件后，發現“不適用”所造成的損失。

思科中國首席工程師蘇遠超認為，全數字化趨勢下，各個行業加快智能轉型，云計算可以幫助用戶獲得亟須的s放性，以及合理的性能和合適的規模。“云+軟件+智能接入”的模式特別適合那些需要一定商業工具，但不希望自己維護相關的軟硬件并支付高昂費用，同時又期望優秀用戶體驗的企業。阿里云方面預計，云合計劃將推動百萬企業登陸云端，實現智能轉型；同時也將加速云計算應用在傳統行業核心領域的落地，引領軟件行業一步完成“信息化+云化”跨越式發展。

阿里云官網上的“云市場”，就如同云計算領域的蘋果應用商店AppStore，細分為基礎軟件、企業應用、建站推廣、服務&培訓、云安全、數據及API、解決方案七大類目。中小企業可以在上面找到所需的各類企業應用和服務，并通過線上的方式實現快速的交易與交付。目前，超過1200家海內外知名軟件商的逾4000款軟件已實現在線服務。2016年阿里云市場上有10家軟件企業季度交易額過100萬元，3家合作伙伴的季度交易額過千萬元。

“城市大腦”和黑科技

在數博會的阿里云展臺上，大數據、人工智能是當仁不讓的主題。與以往不同，這次阿里云展臺展示的不僅僅是云計算大數據那么簡單，還提出了“城市大腦”這一新亮點。

阿里云ET是擁有全球領先的人工智能技術，其優勢在于對全局的洞察和實時決策，在復雜局面下快速做出最優決定。目前ET已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能。并開始在城市治理、交通調度、工業制造、健康醫療、司法等領域成為人類的強大助手。基于阿里云飛天操作系統強大的計算能力，ET的感知和思考能力正在多個領域不斷進化。

篇(7)

年初的一項調查曾指出，28%的全球企業和25%的中國企業已經開始進行大數據實踐。為了進一步了解中國企業大數據應用的真實情況，IT168近期聯合ITPUB、ChinaUnix展開了一項有關大數據應用與趨勢的專項調查，揭示大數據給企業帶來的挑戰及其解決之道。?

此次調查于2013年9月30日正式啟動，歷時一個半月，通過線上線下兩種途徑回收問卷500余份，人群覆蓋數據架構師、數據庫管理和運維工程師、數據庫開發工程師、數據分析師、研發總監和IT經理等技術人員。?

調查主要結論：?

1.每月新增數據規模在500G以上的企業由2012年的16.67%，增長到18.11%。雖然擁有大數據的企業比例有所上升，但與預測中數據增長速度還有很大差距。?

2.選用國產大數據產品的企業僅占5.61%，國產廠商若抓住大數據和信息安全的重大機遇，將迎來成長的春天。?

3.企業認為大數據的存儲和處理過程中三個最大的難點是數據安全、系統性能瓶頸和數據類型多樣化。?

4.在大數據時代，企業面臨的最大挑戰是缺乏專業的大數據人才。?

5.針對非結構化數據，企業目前最迫切需要解決的是如何對這些數據進行分析。?

6.當前已經部署大數據的企業達到21.89%，計劃1年內部署的占27.92%，2014年將是大數據部署的高峰期。?

7.企業在大數據選型的過程中最先考慮的三個因素是產品的性能、服務與支持水平和與其他應用的兼容性。?

8.大多數企業選擇大數據產品或解決方案的類型是大數據分析軟件。?