数据分析解决方案范文

导语：如何才能写好一篇数据分析解决方案，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

关键词：工业自动化；PLC；人机界面；数据库

1工艺流程及主要测控点

目前，油田配注系统普遍采用“集中配置，分散注入”的工艺流程，即一个配置站对应多个注入站。其过程是在配置站将化学药剂与清水按照一定比例混合，制成符合浓度要求的母液，母液经过熟化后，由外输泵输送至各个注入站，在注入站按照每口井的配比方案加入清水，然后，注入井下。注入站工艺流程为：上游配置站输送来的母液进入母液储罐，经柱塞泵增压后被输送到母液汇管中，再经过单井母液调节阀进入混合器。注水站来的清水经过单井清水调节器进入混合器，在这里与母液充分混合后被注入井下。注入站的测控参数主要包括母液储罐液位、柱塞泵进出口压力、单井压力、单井清水流量等。

2基本原理

采用“VBA+数据库”的方案实现报表查询。VBA(VisualBasicforApplication)是新一代标准宏语言，是基于VisualBasicforWindows发展而来的，语言简单易学，功能强大。VBA是VB的应用程序版本，必须依赖于已有的应用程序，不能独立运行。目前，WIinCC、FactoryTalkViewStudio、Ifix等主流组态软件都支持VBA编程。具体过程是利用组态软件SE的数据记录功能建立数据记录模型，将需要的数据采集并存储在ODBC指定的数据库中。当操作员查询报表时，选择日期后，按下查询按钮，即执行VBA代码，将数据库中的数据读出来，并写入报表模板中，生成指定日期的生产数据报表。

3报表开发过程

3.1添加HMI标签

展开HMI服务器的“HMI标签”，右键点击“标签”，点击“打开”，在打开的标签窗口中点击“新建”，在标签名称栏中输入标签名“DayReport_Date”，类型选择“字符串”，数据源类型选择“内存”，点击“接受”，保存标签。

3.2添加ActiveX控件引用

ActiveX控件是一种基于COM接口的控件，通常不能独立使用，只能在宿主程序中运行，支持COM接口规范的编程环境均可使用它。在报表查询画面中，需要使用日历控件，必须提前在“VisualBasic编辑器”中添加ActiveX控件引用。打开SE，点击“视图”，选择“VisualBasic编辑器”。在打开的窗口中点击“工具”，选择“引用”，在列表栏中勾选“MicroSoftCalendercontrol2007”，点击“确定”，保存设置。

3.3创建并组态画面

打开SE的应用项目浏览器窗口，展开HMI服务器的“图形”，右键点击“显示”，选择“新建”，创建画面“Report”。打开画面“Report”，添加日历控件、按钮、文本、字符串等对象。将日历控件的“Value”属性及字符串的表达式属性与“DayReport_DATE”标签相关联，并设置字体、颜色等其他相关属性。

3.4设计报表模板

根据生产岗位的需求，采用MicosoftOfficeExcel2007设计报表模板“日报表.xlsx”。并将报表模板文件存储在“D:模板”路径下备用（此路径应与VBA代码中指定的路径一致）。

3.5设置数据记录

展开HMI服务器的“数据记录”，右键点击“数据记录模型”，点击“新建”，打开数据记录模型的设置窗口。点击“设置”标签，选择“ODBC数据库”，点击“ODBC数据源”；选择“系统数据源”标签，点击“新建”；选择“系统数据源”，点击“下一步”；选择“MicosoftAccessDriver（*.mdb*.accdb）”，点击“完成”；弹出的“ODBCMicosoftAccess安装”窗口，在“数据源名”栏中输入“Report”，点击“创建”按钮，选择保存数据库的位置，在“数据库名”栏中输入“Report”，点击“确定”。点击“创建表”标签，在数据库中创建表“FloatTable”“StringTable”“TagTable”。点击“路径”标签，勾选“启用ODBC备用路径”。点击“文件管理”标签，设置清除ODBC数据库中保存旧记录的天数。点击“记录触发器”标签，勾选“周期性”，根据需求，在“间隔”栏中设置数据采集周期。点击“模型中的标签”标签，添加需要记录的数据标签。

3.6编制VBA程序

篇2

那么，什么是下一代分析生态系统？按照记者的理解，就是结合了商业技术、开源技术的多平台的新一代大数据解决方案。正如Teradata首席技术官宝立明所言，数据分析解决方案正在快速从传统分析解决方案向下一代分析生态系统演进。

谈到数据库或者数据分析市场的变化，在Teradata营销与业务拓展副总裁Mikael Bisgaard-Bohr回顾说，30年前Teradata的核心技术是关系型数据库，随着时间的推移，数据分析市场的需求也起了很大的变化，我们的解决方案也从传统数据仓库扩展至包含开源技术的分析生态系统。现在很多研发人员、数据分析人员也关注如何更好地实现数据变现。“不仅Teradata，其他的传统数据公司都在面临同样的变化，因为整个市场已经发生了变化。”Mikael补充说。

随着非结构化数据量的大幅增加和非结构化数据分析的需求不断加大，单一平台早已经不再能满足所有数据的处理需求。因此宝立明认为，生态系统将成为行业潮流，商业技术要与开源技术结合起来，生态系统方案将成为行业标准和最佳实践；全新的开源技术，特别是Hadoop技术，以及云环境将成为行业趋势。

因此对于大数据分析和应用供应商来说，如何更好地将商业技术与开源技术结合起来，构建完善的生态系统，成为现阶段的一大挑战。

宝立明透露，Teradata算是最早宣布将开源Unix和Linux应用在数据库平台之上的，而且现在Teradata采用的操作系统也是完全开源的。此外，他还透露，Teradata在Hadoop上投入很大，为的是让开源技术可以和商业技术实现互通，例如Teradata开发的专利技术QueryGrid连接器。Teradata还在Hadoop文件系统上添加了仪表盘能力，使流数据能够进入Hadoop进行部署。

篇3

随着数据库市场不断变化，全世界的IT部门现在必须应对日益复杂的数据库环境。戴尔软件最近一项关于数据库管理趋势的调查证实，IT专业人员正在管理比以往任何时候更多的数据和数据源，需要承担更多的任务，并学习新的数据库技术。戴尔软件致力于帮助客户管理全部数据，并从中创造更高的价值。

戴尔软件信息管理产品执行总监Darin Bartik表示：“在过去的15年里，Toad系列一直引领数据库工具市场，我们目前的投资和创新旨在确保它在未来15年里继续引领市场。作为戴尔的‘全数据’战略的组成部分，Toad产品组合正从一套针对数据库专业人士的工具，演变为一个产品组合，让团队和企业把所有数据作为业务资产进行管理。戴尔将继续在Oracle和其他关系型数据库平台上扩大领导地位，并支持新的平台，如Hadoop、 MongoDB和SAP HANA，因为这些数据库正日益成为客户复杂数据带来的挑战的重要部分，而戴尔也正在推动Toad产品组合超越数据库本身局限，为集成和数据分析等工作简化流程。”

Toad系列在全球拥有超过200万的用户，是市场上领先的独立数据库管理解决方案，也是戴尔软件端到端信息管理产品的重要组成部分。通过实现与管理复杂的数据库环境相关的许多常见的管理、开发和数据准备工作，Toad解决方案有助于用户提高数据库的性能、可用性和工作效率。Toad系列的最新增强包使数据专业人士能够更好地管理Oracle、SAP、IBM和Hadoop数据库，并为数据分析准备来自各式平台的数据。具体更新的内容包括：

增强的敏捷应用开发。Toad for Oracle 强调其从单用户工具演变成供所有IT团队使用的解决方案，加强了对敏捷式开发最佳实践的支持，实现持续的融合方法。

通过整合Toad Intelligence Central组件，新版Toad for Oracle可以帮助开发和DBA团队更好地协作，让用户更方便地共享Toad文件和属性，如脚本、连接、自动化操作和代码分析规则。

管理团队现在可以使用新的基于Web的代码分析报告，查看历史和就绪性代码报告，且无需额外的许可证。

Toad for Oracle的其他增强功能包括重新设计的主SQL开发区和改进的团队编码区，以加强对第三方版本控制系统的支持和管理。

Toad Data Point拥有升级过的转换和清洗引擎，包括数据分析能力、新的转换规则以及处理更大的数据集的更强大引擎，让用户更轻松地操作和更改数据。

篇4

完整的数据分析主要包括了六个既相对独立又互有联系的阶段，它们依次为：明确分析目的和思路、数据准备、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等六步，所以也叫数据分析六步曲。

明确分析目的和思路

做任何事都要有个目标，数据分析也不例外。经常有一些数据分析爱好者，向数据分析高手请教以下问题：

这图表真好看，怎么做的？

这数据可以做什么样的分析？

高级的分析方法在这里能用吗？

需要做多少张图表？

数据分析报告要写多少页？

为什么这些数据分析爱好者会提出这些问题呢？原因很简单，就是他们没有明确的分析目的，为了分析而分析，而且一味追求高级的分析方法，这就是数据分析新手的通病。

如果目的明确，那所有问题就自然迎刃而解了。例如，分析师是不会考虑“需要多少张图表”这样的问题的，而是思考这个图表是否有效表达了观点？如果没有，需要怎样调整？

所以在开展数据分析之前，需要想清楚为什么要开展此次数据分析？通过这次数据分析需要解决什么问题？只有明确数据分析的目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，甚至可能将决策者引入歧途，后果严重。

当分析目的明确后，我们就要对思路进行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干个不同的分析要点，也就是说要达到这个目的该如何具体开展数据分析？需要从哪几个角度进行分析？采用哪些分析指标？

同时，还要确保分析框架的体系化，以便分析结果具有说服力。体系化也就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑关系。如何确保分析框架的体系化呢？可以以营销、管理等方法和理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这样才能确保数据分析维度的完整性、分析框架的体系化、分析结果的有效性及正确性。

营销方面的理论模型有4P理论、用户使用行为、STP理论、SWOT等，而管理方面的理论模型有PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等。

明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据收集、处理以及分析提供清晰的指引方向。

数据准备

数据准备是按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，如公司内部的数据库、市场调查取得的数据等；第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据，如统计局在互联网上的数据、公开出版物中的数据等。

数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性。它是数据分析前必不可少的阶段。

数据处理的基本目的是从大量的、可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等处理方法。一般拿到手的数据都需要进行一定的处理才能用于后续的数据分析工作，即使再“干净”的原始数据也需要先进行一定的处理才能使用。

数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

由于数据分析大多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉主流数据分析软件的操作。一般的数据分析我们可以通过Excel完成，而高级的数据分析就要采用专业的分析软件进行，如数据分析工具SPSS、SAS等。

数据展现

通过数据分析，隐藏在数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然呢？一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、瀑布图、漏斗图、帕雷托图等。

多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析师所要表达的观点。一般情况下，能用图说明问题的，就不用表格，能用表格说明问题的，就不用文字。

报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，以供决策者参考。所以数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。

一份好的分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且层次明晰，图文并茂，能够让读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读对象正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

篇5

通过一系列收购，EMC已经建立了一条比较完善的大数据产品线。在此基础上，EMC抛出了大数据之旅的三段论。

第一关：构建云基础架构

大数据分析和处理的基础是完善的云基础架构，主要包括大数据存储和大数据分析两个平台。

EMC大数据存储平台的两大支柱产品是Isilon集群NAS以及Atmos海量智能存储。Isilon集群NAS是EMC两年前收购的产品，具有很强的横向扩展能力，使用起来非常方便。目前，Isilon集群NAS被用于许多云存储的项目。Atmos海量智能存储可以很好地支持分布式大数据计算。许多电信运营商基于Atmos构建了公有云系统，其部署非常简单，而且性价比很高。

EMC的大数据解决方案分成纯软件和软硬件一体两种。Isilon集群NAS与Greenplum软件组成了一体化解决方案。蔡汉辉介绍说：“Isilon集群NAS目前主要作为大数据存储平台，可与Greenplum、Hadoop结合，但同时也会兼顾传统存储应用。为了更好地支持大数据和云服务，Isilon集群NAS在今年底还会开放API，让更多第三方的厂商能基于Isilon集群NAS平台进行开发。”

EMC大数据分析平台的核心是两年前收购得来的Greenplum的产品，主要包括Greenplum Database（支持结构化数据库）和Greenplum HD（支持Hadoop）。蔡汉辉介绍说：“Greenplum大数据分析平台可以实时处理任何来源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化的数据。Greenplum不仅可以处理PB级的数据，而且处理速度可以达到10TB/h。”

第二关：实现社交化服务

构建高性能、可靠、灵活的大数据分析平台是第一步，接下来，用户要构建数据处理的协作平台，建立自助服务的环境。EMC把这个阶段称为社交化阶段。

2012年3月，EMC了首个用于大数据的社交工具集Greenplum Chorus，使得数据科学家可以通过类似Facebook的社交方式进行协作。Greenplum Chorus是EMC中国研发团队主导开发的产品。Greenplum Chorus基于开放的架构，是一个用于数据挖掘和协作分析的流程平台。Greenplum Chorus包括数据探索、个人项目工作空间（又称个人沙盒）、数据分析和几个主要环节。

Greenplum Chorus开发主管庄富任介绍了Greenplum Chorus的工作流程：Greenplum Chorus提供了强大的搜索引擎，可以快速寻找到数据，并将这些数据进行关联，从而实现数据采集的可视化；采集来的数据被放到个人沙盒中进行处理，这个处理过程不会影响整个数据库的运行；在协作分析阶段，数据分析人员可以共享工作空间、代码，协同工作兼具灵活性和安全性；最后，相关的处理结果被出来。上述处理过程将循环往复。

Greenplum Chorus未来将走向开源。EMC已经了一个名为OpenChorus的计划，其目标是促进技术创新，同时促进那些运行在Greenplum Chorus平台上的协作的、社交化的数据应用的普及。2012年下半年，EMC还将公布Greenplum Chorus源代码，让更多人加入到Greenplum Chorus阵营中来。

第三关：敏捷开发服务

大数据处理的第三个阶段就是构建一个敏捷的开发环境，用于实时决策，并且更好地支持大数据应用程序。

从形式上看，传统的大数据方案包括打包方案和定制化开发两种。打包方案具有高效率、低成本的优势，但是需要精确的数据模型。定制化开发可以实现应用的创新，但是实施起来难度大，周期长，而且价格昂贵。EMC希望为用户提供一种敏捷开发的方式，在充分发挥上述两种方案优势的同时弥补其不足。为此，2012年3月，EMC收购了Pivotal Labs公司。Pivotal Labs是一家私营的敏捷软件开发服务和工具提供商。

篇6

首先，在没有保价的情况下，默认物品价值不超过1000元，一旦出现损坏或者遗失，顺丰将以7倍快递费用作为理赔标准。然后就是保价的理赔标准，顺丰在消费者出现物品损坏或者遗失的情况下只会按照等值保价的理赔标准来赔偿，也就是根据物品的价值赔付相应的金额。

顺丰是国内的快递物流综合服务商，经过多年发展，已初步建立为客户提供一体化综合物流解决方案的能力，不仅提供配送端的物流服务，还延伸至价值链前端的产、供、销、配等环节，从消费者需求出发，以数据为牵引，利用大数据分析和云计算技术，为客户提供仓储管理、销售预测、大数据分析、金融管理等一揽子解决方案。

（来源：文章屋网 ）

篇7

近期，富士通在多个场合全面展示了其大数据与业务分析解决方案，包括富士通物流整体系统架构、富士通大数据业务分析系统架构等，从第三方角度向物流界推荐大数据领域的前沿技术。

据国内有关机构初步预测，未来中国大数据潜在市场规模有望接近两万亿元，大数据的巨大需求将为IT行业开拓一个新的黄金时代。而对于物流行业来说，业界普遍认为，数据分析也可以提高物流行业的运营效率。“未来大数据将成为促进生产大价值的幕后推手，物流活动在大数据的支持下，有机会被进一步掌控和了解，如果能够充分地探索和分析这些数据价值，物流行业的潜力将得到进一步挖掘。”富士通（中国）信息系统有限公司副总裁黄邦瑜对记者表示。

分析系统 探明问题

虽然信息化和大数据是两个维度的概念，但二者无疑有着一定的内在联系。富士通认为，进行大数据分析的基础是数据大量存在，而信息化则是大数据分析的前提。

据了解，自2003年起，富士通就开始为在华的大型国际物流企业提供基干的IT系统服务，但黄邦瑜指出，“中国的很多物流企业生存状况并不是特别好，愿意在IT方面大笔投入的更少，而没有信息化这个前提，数据量必然是缺失的。在进行大数据分析之前，我觉得目前绝大部分物流企业最需要的是对业务关键的KPI进行分析和整理。”

黄邦瑜解释，物流企业需要先围绕现有的业务（富士通将其归结为仓储业务、运输业务、供应链管理和特殊业务）将物流活动各方面的KPI分析完善，才能整合收集相应的KPI数据，然后对相应的数据加以分析，从而进行业务预判等活动。

对于有一定信息系统基础的物流企业，如果他们提出了数据分析的相关诉求，富士通会要求企业罗列出其所面临的问题，并从企业现有的信息系统出发分析问题，黄邦瑜解释：“因为有时候物流企业看到的问题可能并不是真正的问题，富士通会对企业进行一定的前期调研。比如客户提出的营业收入降低等问题，富士通需要了解到底是哪个环节出了问题。”

他进一步指出，“营业收入问题涉及的因素比较多，假设经过我们统计分析，发现实际上是物流费用结算准确性的问题，那么我们就会进行有关结算准确性方面的数据抓取，这一过程可能涉及多个环节的KPI，我们会把各个维度的数据组织在一起，进行内部分析。”

在分析问题的过程中，富士通会建议企业导入相应的数据挖掘分析工具和系统，一步步挖掘更多有用数据，最后找到企业问题所在，为解决问题提供准备。

挖掘数据 提出方案

在下一步解决问题层面，富士通认为，关键是数据量是否充足以及现有数据能否变成有用信息。“大数据带来大价值，但是大数据不等于大价值。大数据就像冰山，大量的有价值的数据都隐藏在海面之下等待被发现。”黄邦瑜对记者表示。

黄邦瑜认为，由于互联网的高速发展以及物联网概念的产生，在物流活动中，除了IT系统产生的大量数据，人员的活动信息、手持终端等各种各样的设备都将产生大量结构化和非结构化的数据。“虽然这些数据一直都是客观存在的，但是以前的IT技术限制，企业没有一个很好的分析方法能够很快地得到分析成果，那么这些数据就没有转化为价值。”

富士通认为，大数据的意义在于能够发现一些传统的信息化系统看不到的问题，并使企业成本降低或者经营效率得到改善，这适用于每个物流企业。每个企业会面临不同的情况，这一点在进行数据分析时尤为突出。

黄邦瑜解释：“比如物流行业，目前都采用非常标准的仓储作业，但还是有很多个性化的地方，每个物流企业的侧重点都不一样。”这就意味着，富士通在提供整体的解决方案过程中，会根据企业差异把不同的工具结合在一起。“当然，工具本身都需要和现有的ERP系统、采购系统、销售系统、仓储管理系统等有接口，这些数据都需要被采集过来。”黄邦瑜说。

篇8

在锐捷网络RG-BDS产品上，锐捷网络安全与应用交付产品事业部总经理项小升表示：“锐捷网络拥有完整的安全产品线，但我们多年来在安全产品的用户部署过程中发现很多用户并没有真正地发挥出安全设备应有的作用，其原因在于缺乏好的工具对安全日志进行充分挖掘与利用。同时，安全的发展到了一个变化的时代，移动、云计算、大数据成为各领域有效的变革技术，我们可以通过这些新的技术去改变传统的安全，让用户体验到新技术带来的新价值。”

网络安全“态势感知”是新兴技术，是未来十年中国互联网安全的创新方向之一，它包含漏洞挖掘、网络攻击、用户行为分析等一系列技术和相关创新产品，而其中最关键的一项便是“大数据”。锐捷本次的RG-BDS大数据安全平台，则采用了业内领先的整体结构和精准的大数据分析模型，将用户的高危风险准确、实时、直观的呈现地出来。

据锐捷网络安全与应用交付产品事业部解决方案部经理蔡铮鸣介绍，锐捷大数据安全平台RG-BDS整体架构包括了安全管理对象、事件采集、专项管理、大数据分析、业务功能和综合展现，共计“六层模型”。另外，RG-BDS大数据安全平台通过智能的“四步法则”，即：第一，收集并标准化海量数据，构建安全大数据仓库；第二，日志、资产、漏洞关联分析，直击要害问题；第三，工单系统+知识库，实现闭环安全管理；第四，量化呈现安全业绩，实时跟踪安全态势；最终达成掌握安全态势和量化展示安全工作业绩的管理目标。

在虚拟化、云计算、BYOD、大数据带来变革与创新机遇的同时，黑客的进攻手段和安全防护技术也都经历着快速进化。随着大数据时代的到来，海量的数据不断在企业中流动，进入企业内部网络的途径也越来越多，黑客会利用APT等更高级的定向式攻击，不断寻找出网络“弱点”，并隐藏其中，随时发动致命的攻击。但是，另一方面，大量数据的流动变化，也为我们寻找黑客的非法行为提供了蛛丝马迹，利用不断创新的大数据安全技术就可以做到“听其声、辨其形”，而网络安全“态势感知”也必将成为抵御未知威胁最锋利的武器。

“态势感知”的数据从何而来，就此，蔡铮鸣表示：“大数据不仅仅来自于锐捷网络自身的设备和分析报告，还来自于与很多合作伙伴或第三方紧密的合作，比如其他厂商的设备或者一些分析、管理平台允许锐捷网络RG-BDS大数据安全平台接入，收集数据，然后对数据实施标准化，最后才能对数据进行分析，得出分析结果。锐捷网络目前已经与一些主流安全厂商的安全设备实现对接，比如思科、华为等。此外，锐捷网络的网络设备也支持Linux、Windows操作系统进行管理。”

锐捷网络新推出的这款大数据安全平台日后会向哪个方向发展呢？会和RIIL平台做联动吗？

篇9

如何在控制IT支出的同时兼顾大数据、云计算等趋势并利用好这些趋势，使之为提升业务所用？这正是IBM想帮助企业决策者找到答案的关键问题。

趋利避害，大数据毫无疑问成了IT厂商的必争之地，目前来看，战火已经蔓延到了到了软硬件集成领域。IBM PureSystems专家集成系统家族新成员PureData在IBM 2012InterConnect大会上正式，它就是为大数据而生。

统一解决软硬件问题

IBM 2012InterConnect 以“将机会转化为成果”为主题，从“管理转变的速度”、“发挥创新：IT新经济”、“成长市场的新领导模式”三个维度讨论了如何将IT转化为关键的经济性和业务价值。

IBM全球高级副总裁兼软件与系统集团总经理Steve Mills介绍了IBM未来在硬件、软件中间件和软件解决方案三大业务领域的投资重点，并指出实际的技术趋势将推动IT产业的全面互联化：“在硬件方面，专家集成系统、成长型市场、云、分析和认知计算将成为IBM的重点投入领域。软件中间件的业务重点将集中在工作负载优化、大数据分析、云、智能安全和移动企业等方面。软件解决方案业务将在智慧分析、智慧商务、智慧城市、社交商务和Watson（沃森）商用解决方案等领域深度挖掘。”

在Steve Mills给出了数条颇具说服力的理由后，专家集成系统的重要性凸显：“项目延迟交付的主要原因可从硬件和软件两个方面来说。硬件上，45%的项目延迟是因为故障排除和调试生产环境，45%的项目延迟是因为基础设施的集成、配置和测试，29%的项目延迟是因为工作环境的安装、布线和网络接入。从软件层面来看，41%的项目延迟是因为应用程序的集成、配置和测试，35%的项目延迟是由于中间件的集成、配置和测试，34%的项目延迟是由于应用的配置、构建和部署。”如果能够将这些经验教训总结起来，同时从软硬件两个层面解决这些问题，“提供配备内置专家模式的系统产品”，就可以简化从系统安装、解决方案部署一直到日常管理、增强和升级的整个流程，大幅提高工作效率。.

2012年4月，IBM率先了PureSystems，它包含软硬件一体机PureFlex（基础架构）和PureApplication（面向事务性 Web 和数据库应用的平台系统）两个子系统。其中，PureFlex帮助企业以更高的效率构建和管理基础设施，PureApplication系统帮助企业以更低的成本、更简便的方式快速部署和管理应用。PureSystems从设计到推出，历经4年的研发与并购过程，总投资达到20亿美元。

以大数据为特色

正如专家是在某一特定领域有专长一样，专家集成系统PureSystems针对大数据推出新专家PureData。毕竟，“过去两年间新产生的数据占目前全球数据总量的90%，而且新的数据正在以每天2.5EB的增量高速增长”。

作为PureSystems专家集成系统的最新成员，PureData是IBM在数据处理领域的首个集成系统产品系列。同时，它也是IBM专家集成系统整体战略落地的关键一步。“PureData系统的正是我们迈出的重要的一步，它将助力客户在数据处理速度、简化程度和成本控制等方面更上一层楼。”IBM信息管理软件总经理Arvind Krishna解说道。

作为一款全新的数据服务交付平台，PureData继承了PureSystems家族的优点，整合了基础架构、统一平台管理和专家知识体系。PureData的问世，让IBM实现了专家集成战略在数据处理领域的扩张，同时也进一步完善了PureSystems产品阵营。IBM还表示，除了PureApplication支持的一般Web应用模式，PureData和PureApplication的结合将进一步用于处理端到端的交易工作负载。

据IBM软件集团中间件业务全球高级副总裁Robert LeBlanc介绍，PureData能够将系统安装和配置的时间从24天大幅缩减为24小时，复杂的数据分析耗时从数小时压缩至数分钟，并且能够在单个系统上管理100多个数据库。可以说，“PureData的研发成功是IBM数十年来在降低IT成本和系统简化方面所累积的丰富经验的结晶。”“通过PureData系统，企业得以在传统IT环境或云环境中为业务用户提供高性能的数据服务，能够在不到10天的时间里完成Web应用的部署——同样的任务过去至少需要6个月才能完成。”

不同行业不同武器

PureData拥有三款针对不同细分领域的产品：PureData System for Transaction、PureData System for Analytics和PureData System for Opertional Analytics。这三款产品分别面向OLTP、OLAP和大数据分析操作进行了针对性的性能优化与功能定制。

为何会将PureData产品线划分得这么细致？Robert LeBlanc解说了个中缘由，IBM在PureData上采用这样的设计是希望在不同的应用场景下通过不同的软硬件集成组合获取最佳的数据处理效果，而不是期望一招鲜，试图用一台“万金油”机器解决所有问题。

具体而言，PureData System for Transactions适用于零售行业和信用卡处理系统对交易和互动信息的快速处理。这是因为交易或许数额很小，但大量的、高频次的交易只有高效率的交易处理系统才能应付。PureData系统的硬件和软件经过集成和优化，具有灵活易用、高度集成、可用性高和伸缩性强等特点，能够处理各种交易工作负载。

PureData System for Analytics可应对PB数量级的数据。利用Netezza技术，PureData System for Analytics能够简化和优化数据仓库服务及分析性应用。加快分析过程，并提供当今市场上最大的库内分析函数库，帮助客户在数秒内完成客户流失的预测和预防措施的制定，在预测分析的基础上创建定位精准的广告和推广项目、预防欺诈行为。

PureData System for Operational Analytics则能够同时为1000多项经营项目提供可执行的洞察，实时支持决策的制定。操作型数据仓库系统可在信用卡处理过程中监测欺诈行为、为呼叫中心提供客户情况洞察，同时还能对电能和其它公用资源的供需变化进行的跟踪和预测。

作为IBM的新武器，PureData将利用Puresystems已在合作伙伴中获得的口碑进一步完善生态系统。据介绍，包括DynaFront Systems 和 PCCW Solutions在内的众多合作伙伴都在其数据中心安装了PureSystems，为客户提供更好的服务。此外，60多家独立软件厂商（ISV）也表示将全力支持PureData系统。IBM表示，将向这些公司提供技术和认证方面的支持，帮助它们将业界领先的应用程序灵活部署到PureSystems上，并支持客户在采用开放标准的IBM PureSystems上开发解决方案和服务。

用户声音

篇10

为助力零售业顺利完成这场变革，英特尔携手合作伙伴，推广基于英特尔架构的数字标牌智慧应用，包括支持移动支付的自动售货机、具备联网功能的平板POS终端、超高清多屏幕拼接解决方案、IPSS信息模块等，以构建个性化的“互联计算”体验。

传统行业的新推动力

英特尔中国区嵌入式及消费电子事业部零售解决方案总监曾明表示：“物联网将成为英特尔下一阶段主攻的方向，我们专门成立了全球物联网事业部。数字标牌作为物联网系统的一个子集，正在迅猛发展，成为仅次于电视的第二大媒体形式，凭借智能、精准、互联、可视性强等突出优势，走进越来越多的应用领域。”

而根据全球行业分析公司（Global Industry Analysts）的最新预测，到2017年，全球数字标牌系统市场规模将达到138亿美元，亚太地区将成为增长最快的市场，复合年均增长率高达22%。

数字标牌给零售业带来了什么？英特尔零售解决方案部门市场总监丹顾文有自己的理解：“未来零售店的模式是线上有一个很好的平台，线下提供良好的客户体验，再加上智能的支付手段。随着数字平台的应用，智能移动终端应用的规模普及，如NFC（近场通信）、QR代码、App，数字标牌将为终端用户带来出色的交互体验、及时有效的智能响应，从而带动市场收入的增长。”

“过去的零售店很简单，主要功能是展示和销售，现在，零售店需要从多个方面考虑用户体验，例如交互、社交、移动、数据分析等。这些改变会给零售业带来不同的销售模式。”英特尔中国智能系统事业部零售与大市场解决方案总监金哲也强调道，“数字标牌就是这些模式的载体。”

“信息技术的发展推动了整个商业的变化，也在改变着消费者行为。”英特尔中国智能系统事业部零售与大市场解决方案事业部开发经理王东华指出，随着市场需求的不断扩大和细化，数字标牌的发展趋势也发生了相应的变化，英特尔将把“互联计算”的理念与数字标牌的发展有机结合起来。

丹顾文详细阐述了英特尔在数字标牌领域的发展策略：“数字标牌等产品的功能在不断升级——随时随地联网，支持高清内容播放、实时数据分析，可进行内容编排和精准分发，具有更强的人机交互和远程管理功能。英特尔致力于为数字标牌产品提供性能强大的计算平台，以及从后台运营中心到前端设备的互联互通、安全可靠、可管可控的解决方案，支持产业链伙伴推出领先的数字标牌产品，帮助其扩大在线推广力度，为最终用户创造一流的智能零售体验。”