企业大数据解决方案精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇企业大数据解决方案范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

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。”

篇(2)

当我们在安全和其他领域寻找新的机遇时，往往会将目光放在当前IT行业大趋势的几个热点上面：云、移动、大数据。

这些趋势，尤其是它们之间的相互作用，正在极大地改变安全需要。让这种情况进一步复杂的是，潜在黑客的特征正在不断发生着变化――现在既有国际有组织犯罪团伙成员，也有敌国政府的雇员。

与此同时，我们还看到了多个新解决方案的潜力，而每个解决方案都可以成为一家或多家成功企业的基石。

第一个解决方案是，运用大数据技术来建立安全视野。这也是“Applied Big Data”（应用大数据）的经典例证，即运用新的分析技术来解决企业当前面临的问题。目前，安全专业人士正被淹没在日志文件、漏洞扫描、各种提醒、各类报告等数据的海洋中，但这些数据并非不可操控的。

这种认识并不是毫无价值的：多桩引起广泛关注的黑客攻击事件恰恰源于几个月前甚至几年前发现的漏洞。未来将取决于分析这种数据的能力，向安全专业人士提供全面的安全态势观点。告诉他们什么正处于风险之中，这种风险有多严重，面临风险的资产有多重要，如何进行修复等等。

以风险I/O（输入输出）方法解决这个问题会给我们带来广阔的前景，对于Costanoa Venture Capital领投了这个领域最新一项投资，我们感到十分自豪。

我们探索的另一个领域则是用以追踪资产状况的安全解决方案，无论资产身在何处，这种方案都能提供保护。

随着云基础设施（无论是公有云还是私有云）的建设和自带设备办公（BYOD）趋势的流行，在数据保护上也就没有了一个特定的范围，每一个堆叠层都是动态的。无论应用、数据和用户身处何方，安全专业人士都必须能够充分利用安全政策，这些政策必须根据不断变化的环境来适应新的条件。

有一种越来越流行的说法是，目前有两种组织：一种是系统已遭到黑客攻击的组织，另一种则是尚不清楚系统是否遭到攻击的组织。随着黑客攻击手段越来越高明，基于特征的入侵检测手段很难派上用场，因此人们就需要新的解决方案，用以快速发现具有潜在危险的异常行为（可能会用到机器学习技术），预防黑客攻击，或是避免一旦系统遭攻击未能及时发现恶意行为，从而将负面影响降至最低。

Costanoa Venture Capital投资的另一家公司Guardian Analytics就利用基于行为的技术来分析寄存于网上银行平台的数据，避免大范围欺诈行为的发生。这仅仅是将数据科学应用于现有数据集，用以消除更难以察觉的威胁的一个例子。将来，我们可能还会拥有针对不同应用和不同攻击类型的解决方案。

篇(3)

在世界移动大会・上海（以下简称MWCS）上，华为运营商BG ICT首席技术官王纪奎表示，在‘互联网+’时代，运营商要满足这种ROADS化的用户需求，数字化转型之路已经开启，大数据正在成为数字化转型使能的关键所在。

需求驱动数字化转型

行业的颠覆和重构早已开始，全方位客户体验、灵活高效的业务流程、智慧化产品与服务、创新的商业模式被各大运营商不约而同地选择为其转型战略的核心，而这些方面的基础则都是大数据。

用户行为和需求的变化已成为电信转型的核心驱动力。正如中国移动董事长奚国华所说：“要做可靠的数字化服务专家。”运营商向数字服务提供商转型势在必行。从语音、短信、宽带服务等简单的传统电信业务转变为提供音乐、物联网、视频、智能家居等多样的数字业务。

在产业环境正从消费互联网向产业互联网发展的时代契机下，研究机构数据显示，全球超过60%的企业已成为数字化转型的探索者和实践者，而在电信行业，预计到2024年，包括数字媒体、云服务市场、垂直行业解决方案等领域，电信行业数字化转型将酝酿超过15亿美元的巨大市场机会。

在国内，三大运营商的各级公司已经将大数据作为其在移动互联网时代企业转型的战略性工作，并在不同程度上开始试点大数据系统的建设与应用，以充分挖掘数据资产价值，创造新的利润点。

把握大数据引擎

电信运营商的业务模式正在悄然发生着转变，电信运营商坐拥社会化的信息传输管道，是数据的共享和交换的天然平台和中心，拥有无可比拟的海量数据。

对于大数据的整合和挖掘深化了信息技术的应用，催生新的运营模式、应用和新的业态的出现，运营商目前对于大数据的的应用提升了管理和决策的智能化水平。

若要登上互联网时代的高地，在华为看来，要做国家ICT规划师、成为全业务运营商、数字使能运营商与智能管道运营商将是运营商数字化转型的四大战略定位。

“从数据、到洞察、到形成商业模式，华为在实现大数据价值的各个阶段愿为运营商业务运营、业务调度提供大数据分析的综合平台解决方案。”王纪奎表示。华为大数据平台解决方案FusionInsight，正是基于华为对电信行业大数据应用的深刻理解，深谙行业ICT转型的需求，通过联合创新、深度探索运营商新的商业模式和盈利增长点而提出的。

为了帮助电信运营商要真正利用自身海量的数据资源优势，将数据分析运用到实际运营中，以进一步提升业务模式、利润及用户体验，华为FusionInsight大数据解决方案自设计之初就是以业务为中心，真正形成业务驱动的大数据架构，为运营商的数字化转型提供全方位的支持。

记者了解到，华为FusionInsight大数据解决方案包括多个平台。其中大数据基础处理平台提供海量结构化、非结构化数据的采集、存储、批处理、内存计算和实时流计算的能力；大数据洞察平台提供百万维大数据特征的提取、管理、建模的能力，使客户更专注大数据业务开发本身。

王纪奎介绍，目前，华为的大数据解决方案通过建立融合的数据模型，可提供超过900种数据适配模式，为运营商的数据整合和处理效率获得30%的提升。

在平台层面，已经聚合了超过1000家合作伙伴，包括500种数据产品，具备超过300个开放的API接口，能够为运营商更方便地使用大数据提供快速部署能力。在智能控制中心层面，3000多个客户标签和300多个业务知识的形成和积累，能够为客户提供小时级的分析能力以及数百万/秒的处理能力。

在此基础上，拥有多种成熟、高效、灵活的方案实践和场景，华为大数据解决方案能够帮助运营商把握大数据这一业务发展的引擎，引领电信大数据应用的方向。

为运营商谋数字红利

在数字化转型的具体路径方面，华为认为，电信模式、平台模式、数据模式再到全连接模式，是电信数字化转型呈现出的四个主要阶段。全球运营商分别处在不同的阶段。虽然全球的运营商在转型架构方面目标统一，但是，不同运营商实施的步骤和发力点却各有异同。

与国外相比，国内运营商从大部分收入以传统语音、短信等基础服务为主的享受“人口红利”的阶段，已经迈向了以语音和数据业务为主的“流量红利”的阶段，但仍不如国外运营商所享受到的效益高。

在云计算和大数据的催化下，运营商要享受互联网模式的“数据红利”还有很多路要走。从智能运营、企业数据运营到为数字转型使能，大数据价值的实现要求运营商逐渐开放分析结果、开发分析能力，最终引导数据运营的整个生态系统的形成。

篇(4)

百度迁徙：为商家绘出“藏宝图”

刚过去的春节，让人见识到百度这个亿级数据库借助“春运”这个全球最大规模的人类迁徙活动发挥出的巨大能量。当“迁徙大军”遇到了互联网大数据，百度迁徙根据每个人每一次位置的改变，把旅途中的焦急等待变成了可实时监控的动态数据。全国最热的迁徙路线是哪里?迁入北京的头名城市是哪里?迁出北京的人们都去哪儿了?

这些在以往只能根据铁道部售票数量和区间站选择才能得到粗略统计的春运的核心信息，在百度大数据那里，成了像小葱拌豆腐一样简单获取甚至自动生成的数据分析报告。由于春节的缘故，在此期间发生的食品、礼品采购行为与这些数据息息相关，这便为商家提供了极其精确的信息。从这个意义上讲，百度迁徙大数据在为商家绘制一幅“藏宝图”。

玉兰油25岁装：传统巨头的数据思维

仅仅提取了春运期间的部分数据，就已经撬起了春节这个巨大的商机。但你所看到的，只是冰山一角。目前，百度与宝洁、可口可乐这些全球顶级品牌巨头的合作已经取得了较好的成果。

拿宝洁玉兰油产品为例，百度在帮助其进行受众分析时发现，很多消费者对玉兰油产品的年龄定位比较模糊，不同地域对品牌的关注点、兴趣点有明显不同。为此，双方开放各自优势资源，着眼于深度研究用户行为大数据，帮助宝洁进行“品牌探针”、“消费者画像”分析，找到TA的地域分布、兴趣爱好、媒体接触点等背后隐藏的信息。

具体而言，关于玉兰油的大数据品牌认知分三步：第一、以搜索行为数据为基础提取消费者洞察;第二、以ROI为导向，探讨网络媒体投放甚至全媒体整合投放效果评估体系;第三、整合百度全平台数据，深度挖掘，灵活聚合，还原网络消费者360度“全相”。通过消费者分析和画像，百度对玉兰油购买人群进行了年龄、地域分析，发现玉兰油的关注人群对玉兰油适用人群认知混乱，由此玉兰油调整营销策略，特别推出了一款标注适合25岁女性使用的产品，结果热销。

关键时刻：企业大数据营销四步走

追本溯源，百度大数据营销是以消费者需求为中心、通过捕捉消费者访问行为中的“关键时刻”来构建营销分析模型的一套方法论体系。而这套方法论与整合营销之父唐舒尔茨的“SIVA”理论高度契合。上个世纪90年代，舒尔茨提出了SIVA理论，强调客户购买产品或服务的四个关键要素S、I、V、A。Solutions—消费者寻求解决问题的方案、Information—消费者寻找与解决方案相关的信息、Values—消费者衡量各种解决方案的价值、Access—消费者解决问题的入口。

篇(5)

转向云就绪解决方案

尽管在不断变化的技术环境中保持领先是一项艰巨挑战，但企业仍可借助云计算在应用组合中实现真正转型。这种转型还使技术与业务之间更加协调，让企业能够逐步增强客户亲密度、扩大市场份额并带动销售和利润的提高。然而，应用的转型需要企业对IT组织的方式进行改变。

规划转型路线

任何成功转型都需要事先规划详细的路线图（见图1），并对各个阶段、解决方案、基准点和预期结果进行记录。

主要分为三个阶段：一是评估阶段，就是由业务专家和云专家对现有应用进行严格评估。

二是现代化阶段，应用可以被归类到四大策略领域下（见图2）。必须为其制定路线图，并归到下面某一类中：

重新托管—最没有侵入性的方案，因为只涉及到将现有应用“搬”到新的云或移动基础设施上。

替代—采用更先进的技术进行替代将获得新功能并降低长期成本。

集成—与外部云应用进行集成，采用相应策略还是能获得极大便利。

重新构建—侵入性最强，高效编码至关重要，在某些情况下，为云平台做准备可能需要进行代码重构。

三是管理阶段，强大管理方案是平稳转型所必需的，它侧重于提供可衡量的结果，同时降低成本和风险。

确定关键成果

企业往往出于不同原因追求应用转型。一些企业希望借助云的灵活性并采用新方式来分配、提供并管理高度可扩展的服务；一些企业希望利用SaaS带来资本支出的节省和运营效率；其它一些企业则希望云或移动能力能支持客户自助服务或扩大其品牌覆盖范围。无论目标是什么，大多大型企业都寻求更简单、更灵活和可扩展的应用组合。

企业需要使用建立在成熟评估、现代化和管理模式基础上的阶段性方案，根据具体要求使用不同软硬件资源、咨询支持和管理服务专业知识来规划执行应用现代化建设。

篇(6)

“云合计划”加速落地

“云合计划”旨在聚集合作伙伴、构建新的云生态体系，为企业、政府等提供一站式云服务。阿里云运营总经理杨名表示，企业级市场的云计算需求被激活，越来越多的中小企业希望“触云”。阿里云的目标是成为这些企业与优质软件商的链接平台，让商业软件能从应用层帮助用户解决更多场景化、业务化的需求，让百万企业享用到云计算这一普惠科技。

企业可在阿里云市场“品牌馆”进行在线咨询、购买、部署、续费企业所需的全部软件，这将整体降低企业使用国内外商业软件的门槛。包括SAP Business ByDesign、NetApp混合云私有存储服务、Informatica云数据集成等知名商业软件和解决方案已正式上架，Cisco、富通天下、Check Point等近百家与阿里云达成合作的品牌知名企业也将在近期陆续入驻。与此同时，阿里云还在行业内率先推出商业软件的免费试用。部分商业软件，企业可在购买前先行免费试用15天，产生的软件费用和云资源消耗由软件商和阿里云共同承担，这也规避了企业一次性投入数十万元采购软硬件后，发现“不适用”所造成的损失。

思科中国首席工程师苏远超认为，全数字化趋势下，各个行业加快智能转型，云计算可以帮助用户获得亟须的s放性，以及合理的性能和合适的规模。“云+软件+智能接入”的模式特别适合那些需要一定商业工具，但不希望自己维护相关的软硬件并支付高昂费用，同时又期望优秀用户体验的企业。阿里云方面预计，云合计划将推动百万企业登陆云端，实现智能转型；同时也将加速云计算应用在传统行业核心领域的落地，引领软件行业一步完成“信息化+云化”跨越式发展。

阿里云官网上的“云市场”，就如同云计算领域的苹果应用商店AppStore，细分为基础软件、企业应用、建站推广、服务&培训、云安全、数据及API、解决方案七大类目。中小企业可以在上面找到所需的各类企业应用和服务，并通过线上的方式实现快速的交易与交付。目前，超过1200家海内外知名软件商的逾4000款软件已实现在线服务。2016年阿里云市场上有10家软件企业季度交易额过100万元，3家合作伙伴的季度交易额过千万元。

“城市大脑”和黑科技

在数博会的阿里云展台上，大数据、人工智能是当仁不让的主题。与以往不同，这次阿里云展台展示的不仅仅是云计算大数据那么简单，还提出了“城市大脑”这一新亮点。

阿里云ET是拥有全球领先的人工智能技术，其优势在于对全局的洞察和实时决策，在复杂局面下快速做出最优决定。目前ET已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。并开始在城市治理、交通调度、工业制造、健康医疗、司法等领域成为人类的强大助手。基于阿里云飞天操作系统强大的计算能力，ET的感知和思考能力正在多个领域不断进化。

篇(7)

年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专项调查，揭示大数据给企业带来的挑战及其解决之道。​

此次调查于2013年9月30日正式启动，历时一个半月，通过线上线下两种途径回收问卷500余份，人群覆盖数据架构师、数据库管理和运维工程师、数据库开发工程师、数据分析师、研发总监和IT经理等技术人员。​

调查主要结论：​

1.每月新增数据规模在500G以上的企业由2012年的16.67%，增长到18.11%。虽然拥有大数据的企业比例有所上升，但与预测中数据增长速度还有很大差距。​

2.选用国产大数据产品的企业仅占5.61%，国产厂商若抓住大数据和信息安全的重大机遇，将迎来成长的春天。​

3.企业认为大数据的存储和处理过程中三个最大的难点是数据安全、系统性能瓶颈和数据类型多样化。​

4.在大数据时代，企业面临的最大挑战是缺乏专业的大数据人才。​

5.针对非结构化数据，企业目前最迫切需要解决的是如何对这些数据进行分析。​

6.当前已经部署大数据的企业达到21.89%，计划1年内部署的占27.92%，2014年将是大数据部署的高峰期。​

7.企业在大数据选型的过程中最先考虑的三个因素是产品的性能、服务与支持水平和与其他应用的兼容性。​

8.大多数企业选择大数据产品或解决方案的类型是大数据分析软件。​