大数据解决方案范文

导语：如何才能写好一篇大数据解决方案，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

“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。

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关键词：物资信息系统；大数据；解决方案

中图分类号：TP315 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）03-0100-02

铁路物资应用大数据管理系统首先构建物资专业数据库，需要补充和完善需要的数据项，构建物资专业全量数据体系，例如增加重要物资的生产日期，技术证件（复印件或图片），验收记录，复检复验业务数据，质量问题图片数据，供应商的生产许可数据、生产资质（图片）等数据；其次完善物资管理职能，丰富和增加基础数据源，例如修旧利废管理，废旧物资管理等，在提高对废、旧物资管理的同时，完善物资管理数据源；系统通过归集处理，完成对物资专业产生的数据、与物资有关的其他数据、来自互联网上的相关数据，还包括手工编辑导入的数据等集中处理，将这些数据（结构化、非结构化）归集到大平台数据库中，形成数据源；数据存储和处理，采用大数据技术对归集的数据源进行清洗、转换并存入不同的数据库，并进行汇总、挖掘处理，形成对外统一的大数据接口；数据查询、分析和预测系统对处理后的大数据根据业务需求进行各种统计、查询和预测，达到让数据张口，靠数据说话，减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。

1 物资管理数据体系

在物资管理信息系统中，增加物资的生产日期、入库验收信息，相关技术证件、复检复验数据等；在物资质量问题反馈管理中增加质量问题图片；增加物资属性图片及供应商的详细信息（如生产规模、信誉等级、资质、生产许可和认证等），建立物资专业基本信息库，形成物资管理全量数据体。

1.1 完善物资管理职能

增加修旧利费管理子系统，对卸下的配件经过维修再利用，提高物资的使用率；增加废旧物资管理子系统，将报废的各类物资进行分类归集，由物资处进行统一处置，清算处理，冲减成本；增加物资质量跟踪管理子系统，与各专业的生产检修系统进行互联互通，实现对物资采购、检验、使用、维修、报废等全过程管理。

1.2 数据采集

数据采集就是从数据源收集、识别和选取数据的过程，随着业务的进行，各类数据的累积越来越大，如何有效地收集这些数据，保证采集数据的可靠性，避免重复数据，保证数据的质量，是数据采集这个环节需要解决的。

数据采集分为两个来源：数据来自应用系统之外，简称为外部采集；数据来自引用系统内部，简称为内部采集。

外部采集主要来自物资经营的专业网站，例如东方财富网等其他一些网站，数据包括关注物资的价格变化数据，供应商的生产、销售数据，价格数据；还包括国家统计部门的GDP、PPI和CPI等；包括总公司、路局专业处室的下一时间段的大修、更新项目计划数据，主要用来分析和预测价格走荩下一阶段的物资采购预测等。

1.3 数据挖掘

数据挖掘作为一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。针对归集的大量相关业务数据，进行清洗、删除和处理，保证数据的有效性和正确性，然后分析物资专业所关注各项内容（或关键指标）之间潜在的关系，找出影响分析结果的主、次因素，作为数据挖掘的基础。

2 数据分析和展现

在大数据分析与业务协同的基础上，利用基本分析引擎驱动的图形信息显示功能，建立管理仪表盘跟踪、分析、监控、预测关键指标和目标，实现对物资价格预测、需求和采购分析、质量跟踪、廉政风险防控等业务决策模型的最终分析运用结果进行展现。

2.1 重要物资价格变化趋势

根据每月产生的采购价格，形成价格的直观图表，同时可以关联相关数据预测未来一段时间内的价格走势；也可以显示历史（一年前过两年前的）变化，作为比较依据。

2.2 重要物资需求预测分析

根据物资大数据，可以分析预测出下年度的重要物资的需求数量，以便根据市场情况，提前做出采购预算，保证供应；分析结果可以通过报表或柱状图展示。

2.3 物资采购综合分析

根据物资大数据，对物资采购的各项指标进行综合分析，包括采购周期、采购方式、物资使用方向、采购金额、供应商反馈及问题投诉，从中发现可能存在的廉政风险，强化阳光采购。

2.4 库存周转与采购周期分析

根据物资专业大数据，对全局的库存物资的周转天数（能够按照物资小类、物资大类等）及相对应的采购周期进行分析，查找周转天数差异，找出问题所在，提高库存的周转率，杜绝库存积压、减少库存资金占用；分析结果通过报表或图形展现。

3 技术方案

总体架构。整个架构分为5层：

数据源层，处于整个架构的最底层，包含物资管理系统及与之关联的全部业务数据：结构化、半结构化和非结构化。

获取层：数据采集（ETL），负责对源数据的采集、清洗、转换和加载，包括：把原始数据加载到Hadoop平台。

数据层：包括主数据仓库、分布式数据库及Hadoop云平台，Hadoop云平台负责存储海量的单据数据，提供并行的计算和非结构化数据的处理能力，实现低成本的存储和低时延、高并发的查询能力；主数据仓库（与MPP合设）负责存储指标数据、KPI数据和高度汇总数据；分布式数据库（MPP）负责存储加工、关联、汇总后的业务数据，并提供分布式计算、支撑数据深度分析和数据挖掘能力，向主数据仓库输出KPI和高度汇总数据。

能力层：负责向上层的应用方提供大数据平台能力，同时提供统一的数据开放接口，使多方大数据应用方享用。

应用层：为用户提供大数据平台的数据分析、查询、挖掘等功能，实现对物资管理专业的需求预测、采购预期、价格走势、物资质量跟踪、供应商绩效考核等综合分析。

4 安全方案

基于信息安全等级保护二级要求落实安全措施的要求，结合本系统的具体需求，在系统设计时，应重点考虑应用安全、数据安全和网络安全三个方面。

4.1 应用安全

应用安全是信息系统整体防御的最后一道防线。在应用层面运行着信息系统的基于网络的应用以及特定业务应用。基于网络的应用是形成其他应用的基础，包括消息发送、web浏览等，可以说是基本的应用。业务应用采纳基本应用的功能以满足铁路物资管理信息系统的要求。由于各种基本应用最终是为业务应用服务的，因此对应用系统的安全保护最终就是如何保护系统的各种业务应用程序安全运行。

4.2 数据安全

系统处理的各种数据（用户数据、系统数据、业务数据等）在维持系统正常运行上起着至关重要的作用。一旦数据遭到破坏（泄漏、修改、毁坏），都会在不同程度上造成影响，从而危害到系统的正常运行。由于物资应用大数据管理系统的各个层面（网络、主机、应用等）都对各类数据进行传输、存储和处理等，因此，对数据的保护需要物理环境、网络、数据库和操作系统、应用程序等提供支持。各个“关口”把好了，数据本身再具有一些防御和修复手段，必然将对数据造成的损害降至最小。

另外，数据备份也是防止数据被破坏后无法恢复的重要手段，而硬件备份等更是保证系统可用的重要内容。

4.3 网络安全

网络安全为物资应用大数据管理系统在网络环境的安全运行提供支持。一方面，确保网络设备的安全运行，提供有效的网络服务，另一方面，确保在网上传输数据的保密性、完整性和可用性等。该系统纳入铁路总公司、铁路局网络和信息安全保障体系中。

4.4 关键技术

大数据并非一项新技术，其前身是商务智能BI，是一系列信息技术的集合。怎样将数据中的价值挖掘出来，并以直观、清晰地方式展现在人们面前，是大数据解决的基本问题。数据展现通过借助表格、图片等手段，揭示隐藏在数据背后的模式与数据之间的关联关系，它以简单、友好的方式将这种关系呈现给用户，可以有效地提升数据的使用效率。该系统包括数据采集、数据管理、计算处理、数据分析和数据展现5个技术环节。

数据存储是大数据时代需要解决的重要问题。目前，铁路物资系统保存了大量的结构化数据，然而亟待解决的是海量半结构化和非结构化数据的存储问题。非结构化的数据主要采用对象存储系统或分布式文件系统进行存储，本文采用Hadoop分布式文件系统。Hadoop基于一种_源的理念实现的分布式文件系统；半结构化数据可以使用NoSQL数据库HBase中存放；结构化数据存放在关系型数据库Oracle或SQL Server中。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心模块之一，具有如下特点：

在一个多节点块集群存储文件；在节点间复制模块；主从架构；没有文件更新；一次写，多次读；大数据块顺序读模式；为批处理设计。

大数据时代的数据有以下几个特征：大体量（Volume）、多样性（Variety）、大价值（Value）、时效性（Velocity）、准确性（Veracity）的5V特点。常规的数据分析仅仅是对己有数据的静态分析，并不能进行动态的预测，而物资系统要求动态实时的反应生产实际，所以该系统大数据分析的难点是动态化、多维化和深度化。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（Mpp）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联和可扩展的存储系统。

5 结语

5.1 实施策略

大数据平台的建设工作量大、周期长、涉及部门多，系统的实施应遵循统一指挥、统一规划的原则，系统实施过程采用分步建设、试点先行的原则，在明确分工的基础上，大力协同，科学实施，确保各项工作的有序推进。

5.2 项目实施组织

成立物资应用大数据管理信息系统项目工作组，按照本方案有序推进实施工作。项目工作组负责总体指导和统筹协调，解决系统工程建设中的重大问题，确保按统一规划和建设标准进行实施；协调设计单位、相关接口系统的设计开发单位、业务处室和站段直接的分工协作。

成立专家组负责业务指导和技术把关，为项目开发和实施过程中出现的问题提供咨询支持。

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为何副本数据管理（CDM）和数据虚拟化对企业来说很重要？因为数据虚拟化解决方案缓解了生产数据副本造成的数据散乱现象。

由于应用程序开发、质量保证、用户验收、生产环境支持、报告和备份，企业通常为每个生产数据源生成8到10个副本。因此，一个5 TB的生产数据库会形成40TB到50TB的下游副本，而一家《财富》500强企业可能会有1000多个生产数据库生成PB级的副本数据。有效管理副本数据所需的存储量大得惊人。而数据虚拟化消除了所有的冗余数据副本，同时、而且更为重要的是缩短了生成副本所需的时间，这就缩短了应用程序开发时间、质量保证时间和恢复时间。

如今，只有少数几家公司致力于这个领域，更多的公司在进入这个市场，因而很难辨别厂商营销炒作的真伪。

在概念证明（POC）阶段，先要搞清楚哪些问题？可以通过哪些测试来证明？

POC之前先搞清楚这五大问题

1.支持我的环境？

第一个也是最明显的目标是，找到一款很容易与贵公司的基础设施、数据源和应用程序架构栈整合起来的解决方案。这包括内部部署环境以及可扩展到远程环境或云环境。你还应该确保自己不被只支持单一源环境的解决方案牢牢锁定。你是否需要不止一种类型的数据库，比如Oracle、SQL Server、Sybase或MySQL等？是否需要支持某应用程序，比如Oracle EBS或SAP？是否需要多个主机操作系统，比如Linux、AIX、HP/UX、Solaris和Windows？该解决方案是需要专门硬件，还是可以在现有的系统资源上运行？

2.拥有必需的功能？

该解决方案是否拥有特定的内置功能，以满足预期的业务目标和要求，比如

■加快应用程序的周期

■是否有特定的接口和功能来支持应用程序开发人员

■确保数据的隐私性和安全性

■包括屏蔽、审计和监管链

■加快集成测试

■该解决方案是否支持快速质量保证环境和专门侧重质量保证的功能，比如破坏性测试所需的回滚（恢复原状）。

■将数据迁移到云环境

■该解决方案是否支持云计算基础设施？该解决方案是否支持从内部数据源复制到云数据源，反之亦然？

■改进备份和灾难恢复策略

■该解决方案是否支持长远和精细的恢复点目标（RPO）和快速的恢复时间目标（RTO）？

3.可扩展到新的使用场合

该解决方案通过在整个公司带来其他应用场合，从而降低总体拥有成本、提供更高的投资回报率方面做得多好。比如，如果我的虚拟化数据与生产数据同步，以便用于集成测试这一应用场合，那么现在我能屏蔽该数据，将它迁移到公有云，让分析团队能够对相同的数据集执行商业智能分析吗？

4.推荐相关客户

该厂商有没有与我企业规模和业务需求相似的客户？我是否要帮助厂商开拓新领地、因而经历发展初期的困难，还是说厂商已经有金融、零售、制造、政府、高科技及其他行业垂直领域的领军企业如今在使用其解决方案？

5.根据证明阶段简易又快速

该厂商是否愿意在实际的POC过程中向我展示所有这些功能？对方是否能够在现场POC过程中做到所有的销售和营销宣传名副其实，并有定义明确的成功标准？

POC过程中运行的五大测试

1.时间点配置

根据确切的时间点配置环境。用什么方法找到确切的时间点？该解决方案让我可以具体根据分钟、秒钟或事务来配置数据环境有多容易？最终用户（比如开发人员或业务分析人员）只要按一下按钮就可以完成配置，还是说需要自定义脚本和多个人员（比如存储管理员、数据库管理员和系统管理员）才能完成？

2.环境的重置、分支和回滚

鉴于我已经配置好了父环境（生产环境的副本），我想做一些变化，配置该环境的分支（即子环境）。对子环境做一些变化后，现在我想让子环境恢复到1个小时或6个小时之前。这如何完成？最后，我想把这两个环境都重置到原来状态。

3.用最新数据更新父环境和子环境

我已建立了许多父环境，又从这些父环境另外建立了许多子环境。有什么方法将最新数据从生产环境迁移到父环境和子环境？这个过程可以由开发人员或分析人员来完成吗？要是有影Ⅱ向的话，会对生产数据有何影响？

4.根据同一时间点配置多个源环境

我有多个使用场合（商业智能、集成和灾难恢复等），我需要根据某一个时间点来对齐和配置多个不同的数据源。（比如说，根据当地时间下午5点对齐我的所有源数据集）。这该如何实现？

5.自动化，自助服务，审计功能

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11月25日，国内领先的软件基础平台与解决方案提供商普元信息技术股份有限公司在北京隆重召开了普元政务大数据解决方案会。在此次会上，普元还推出了《共享、开放、融合政务大数据平台最佳实践》这一普元政务领域大数据平台解决方案白皮书，将实践提升到方法论层面，用“三级规划、五层能力”助力政府在国家战略下搭建政务大数据生态，推进政务大数据开启“共享、开放、融合”时代。

普元此次的政务大数据解决方案，涵盖“三级规划、五层能力”，能够有效帮助政府客户全面掌控与运营政务大数据。普元政企事业部副总经理王克强在演讲中提到，按照政务大数据现状及发展趋势，“三级规划”即按步调实现政务大数据平台的共享共用、开放服务、融合应用大阶段建设。在共享共用阶段，建立并完善数据标准，梳理并搭建共享主题库，依据标准实施数据集成，建立动态信息资源目录，实现先主后次、先易后难的政务数据共享体系建设落地；在开放服务阶段，支撑数据服务集成管理，建立政务数据开放平台，实现自主可控、逐项开放的政务数据开放生态构建；在融合应用阶段，提供全端数据可视化，建立实时响应机制，建设智慧生态政府，实现精准集约、动态敏捷的应用融合形态。

那么，如何达成上述三个阶段的发展目标呢？普元大数据产品线总经理王轩如此说道，围绕业务、技术和管理策略，政府大数据的落地需要存储、质量、共享、开放、应用五层实施能力提供支撑。这五层能力具体是指存储处理是根基，数据质量是底线，共享共用是关键，数据开放是趋势，融合应用是目标。通过这五大核心能力，可以充分挖掘数据价值，提升政府大数据技术服务能力，促进大数据与各行业应用的深度融合，以应用带动大数据技术和产品研发，从而形成成熟的大数据解决方案。

在产品支撑体系上，普元围绕五大核心能力，提供包括存储与处理、大数据集成、大数据治理、大数据运营和大数据应用五部分内容的一系列政务大数据平台，为政府客户提供最为有利的技术支撑。目前，普元拥有政府、金融和电信等多行业数据治理经验，能够长期为政府客户提供专业产品和服务，协助政务大数据可视化应用创新。

普元CTO焦烈焱进一步表示，普元成熟的解决方案，不仅能够在政务大数据领域全方位满足政府用户的深层需求，提供安全可靠、共享开放融合的政务大数据解决方案，还能够提供SOA、大数据、云计算三大系列产品以及相关的一站式解决方案。这个全面、高度集成的软件平台体系，可以为客户IT管理提供坚实支撑，帮助客户采用大平台、微应用模式建设新一代IT架构，实现“互联网+”时代的业务转型，提高核心竞争力。

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在通信展上，亨通推出一系列新品，其中有涉及信息通信安全的优网科技大数据、安全、通信软件解决方案和量子保密通信行业级解决方案，海洋业务板块的海底观测系统以及江河湖泊水质监测系统解决方案，以及轨道交通通信的高铁无线覆盖解决方案等。

亨通之所以能在本届展会上在多个领域推出一批新产品，是因为其多元化、全产业链的发展思路。

近年来，亨通立足光通信主业、突破产业关键核心技术，不断完善“光棒-光纤-光缆-光器件-光网络”的光纤通信全产业链。与此同时，亨通瞄准产业尖端前沿，不断延伸产业链，调整结构，转型升级，积极拓展互联网+发展新空间，布局量子通信产业，进入宽带接入网、智慧社区、通信工程的建设运营，并构建大数据应用及网络安全等业务体系，“形成‘产品+平台+服务’的综合服务模式。”亨通光电总经理尹纪成表示。

布局网络安全

网络安全是当下互联网领域最突出的问题，受到人们的广泛关注，也是本届通信展上一项重要的展示内容。而在这一背景下，亨通适时推出了优网科技大数据、安全、通信软件解决方案和量子保密通信行业级解决方案这两套保障网络信息安全的解决方案。

据了解，优网科技大数据、安全、通信软件解决方案包括用于通信网络维护的综合性能监控解决方案、重点场景保障解决方案、客服支撑解决方案，用于网络安全领域的信息安全态势感知解决方案、网络安全态势感知解决方案、大数据云防护解决方案、云安全防护解决方案及运营，用于大数据运营的大数据平台解决方案、互联网综合服务平台解决方案等一系列的维护、安全、大数据解决方案，为通信、互联网等数据运营提供全方位的支撑。

今年8月份，亨通光电与安徽问天量子科技股份有限公司共同投资设立江苏亨通问天量子信息研究院有限公司，双方强强联合、优势互补，积极布局量子通信产业，加快启动量子网络建设，并在本届展会上推出了政务网解决方案、电力调度保密通信解决方案、数据中心信息安全解决方案等一系列量子保密通信解决方案，为通信及互联网的信息安全保驾护航。

聚焦高铁通信

国内高铁建设正加快推进，乘客对于乘坐高铁时手机上网和通话的需求量逐渐增加，因此运营商在高铁沿线的基站建设方面将进一步加大投资力度。

据了解，高铁沿线无线信号覆盖主要依靠沿线的通信基站，为高铁列车提供无线信号。由于高铁列车的运行速度较快，导致基站的密集程度高，投资费用较高。同时，在大部分偏远地区，高铁沿线基站仅用于列车信号覆盖，功能单一，并且用户量少，运营商的投资收益率低，资金回收周期长。

针对现有情况，亨通推出高铁无线覆盖解决方案，为客户提供建设效率高、投资费用低、运维便捷的产品和方案。据介绍，该方案采用铜合金导体作为主要供电电缆，可选配1-144芯光纤，能够同时为高铁沿线基站提供电力和通信接入服务。铜合金导体相比传统铜芯电缆产品，产品施工难度低，相同重量长度更长，抗强风能力好，同时由于导体采用铜合金导体，无法回收利用，具有防盗效果。高铁无线覆盖解决方案采用100V-600V可变直流电远程集中供电，通过铁路信源站取电后，能够双向辐射，最远可满足8个基站的供电需求。因此减少了用户的取电费用和协调难度。在基站端仅需要配置对应的终端设备即可完成快速建站，节约用户建站时间，降低客户无形建设成本。

目前，亨通的高铁无线覆盖解决方案已经在兰新线铁路中大范围使用，为客户提供了更优质的产品和解决方案。

深耕海洋业务

海洋板块是亨通近两年颇为重视的业务板块，同时也是今年上半年营业收入增幅最大的业务之一。据亨通2016年上半年报告，亨通海洋电力通信产品营收2.43亿元，同比增长249.12%。

在本届通信展上，亨通重点推出了海底观测系统以及江河湖泊水质监测系统解决方案。

海底观测系统是主要基于海底光电缆构建的具备观测和数据采集、供能和数据传输、交互式程控制，数据管理和分析等功能的软硬件集成系统，实现对海底地壳深部、海底界面到海水水体及海面的大范围、全天候、综合性、长期、连续、实时的高分辨率和高精度的观测。而在系统中起到关键作用的就是构成整个系统核心的接驳盒以及SIIM基站等节点设备。

篇6

大数据时代，丰富的数据和管理技术给人们带来诸多便利的同时，也给国家信息安全带来日益严峻的挑战。今年3月29日，奥巴马政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，旨在增强收集海量数据、分析萃取信息的能力，保障美国国家信息安全。

“十二五”时期是我国全面推进经济和社会信息化的关键时期，国家信息安全尤为重要。在大数据应用环境下，若国产数据库不能满足用户在数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的需求，用户则只能选择国外厂商的产品，这将对国家信息安全构成重大隐患。

保障大数据时代的国家信息安全，打造大数据中心一站式解决方案是必要手段。近两年来，IBM、Oracle、SAP等国际IT巨头先后共花费超过15亿美元收购数据管理和分析相关厂商，以应对大数据的挑战。在此背景下，作为国产数据库企业，人大金仓同样紧跟国际行业趋势，收购专注于商业智能领域的广州思迈特公司。思迈特公司专门从事商业智能产品的研发，其核心产品Kingbase SmartBI商业智能应用平台能够实现数据预处理（ETL）、仪表盘、灵活查询业务报表、多维数据分析、数据挖掘、GIS展现、元数据管理等功能，并支持iPad/iPhone等移动终端展现。此外，该团队还提供面向行业深入分析的商业智能解决方案，旨在帮助用户深层次地发现和挖掘数据价值进而转化成商业价值。

篇7

“大数据是当下最热门的一个IT话题，随着移动终端和电子商务的普及，人类社会已经进入了数据打包站的时代，如何应对‘大数据’是每个行业和企事业单位都必须面对的机遇和挑战。”荣之联公司董事长王东辉如是说。显然，作为多年专注于行业用户服务的IT方案商，荣之联已经意识到“大数据”给整个IT产业带来的变革和机会。

不过，知易行难。

尤其是随着社交网络、电子商务以及物联网的发展，结构化数据和非结构化数据并存，无论是数据的类型、来源还是数量等方面，都已十分复杂。而依靠传统的IT技术，已经很难对这些海量数据进行高效的分析。因此，是否能够找到一套涵盖业务、技术和IT基础架构的全面的大数据解决方案，就成为IT服务商决胜大数据市场的关键因素之一。

而这也正是荣之联公司与Alpine公司合作，共同拓展国内大数据市场的重要原因。“Alpine公司在大数据处理方面有着很多创新的技术和面向各个行业的解决方案，而这些可以帮助我们很好的解决国内行业用户所面临的大数据问题。”王东辉说。

其实，对于大数据，荣之联公司并不陌生。“过去几年，我们帮助华大基因等企业建设了巨大的数据库，计算量超过200万亿次，我们的生物云也马上要，数据量将会更大。而如何在生物行业中结合大数据分析，也是过去一年多我们一直在讨论的问题。”荣之联公司总经理张彤介绍道。

而荣之联公司多年积累的行业用户基础，以及良好的本地化服务能力，显然对于Alpine公司也有着十分大的吸引力：这将帮助Alpine的大数据解决方案在国内行业用户中迅速落地。

篇8

DM系统具有固件升级、动态组件及应用管理、参数管理以及安全管理等核心功能，能够为人与设备建立沟通的平台。电信运营商可以通过DM系统对跨平台移动终端进行管理，修复出现问题的终端，按照终端用户的需求添加和删除相关的应用服务，从而提升用户的应用体验。基于此，DM系统已被全球电信运营商广泛应用，随着中国移动智能终端的广泛普及，中国电信运营商也开始关注DM业务，中国移动还对DM解决方案提出更高的要求。

目前，中国DM市场处于发展的初级阶段，但未来的前景十分广阔。中国DM解决方案提供商有一定的技术积累，提供定制化服务的能力较强，并且产品的性价比也较高，在中国DM市场中占据明显优势。虽然，目前DM市场作为细分领域，市场规模相对较小，但是基于政府对移动终端安全的重视、4G时代的到来以及移动终端普及率快速提升等因素，未来市场规模将快速增长，并呈现两大发展态势：

第一大趋势是DM系统将成为大数据技术在移动终端平台上应用的重要渠道。

随着近年来企业信息化的快速发展，社会化网络的兴起以及云计算、移动互联网、物联网等新一代信息技术的广泛应用，信息数据以每年超过50%的速度爆发式增长，大数据成为“信息爆炸”背景下IT发展的必然。

目前，数据分析已经不再局限于结构化的历史数据，而是更倾向于分析来自于社交网络、在线交易记录、视频、电子邮件以及来电信息等非结构化的数据信息，而这些非结构化的大数据信息将会更多聚集在移动终端平台上。DM系统可有效地探知移动终端的信息及用户使用行为信息，这些信息最终会形成庞大的信息数据库，大数据的应用将使这些有意义的数据信息得到专业化处理。因此，未来DM系统作为一种获取移动终端信息数据的有效渠道，将会和大数据交融发展。

第二大趋势是行业及个人用户对DM解决方案的潜在需求将引导市场的拓展方向。

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数据创造价值

慧科成立于1998年，以香港中文大学的一个学术研究项目起步，利用新闻检索技术采集信息，为企业提供媒体资讯和市场情报。由于当时互联网技术刚刚起步，慧科在迅速推出第一代 WiseNews产品后，获得20多家媒体伙伴提供转载授权，并在香港设立的“创新科技基金”的赞助下，得以快速发展。目前，慧科已先后在北京、上海、深圳、南京等9处设立分公司，拥有逾1100名员工（包含合约分析师），服务全球超过2500家大型企业，包括阿里巴巴、中移动、兴业银行、三星等。多年来，慧科为客户提供舆情监测分析和企业信息情报服务的创新产品解决方案，包括新闻数据库、公关、媒体和市场情报方案、社交媒体方案、金融及风险信息方案、商业智能方案等，协助客户随时随地掌握市场和行业信息、制定有效策略。慧科正以强劲的势头迅速发展，成为知名中文资讯商业智能方案提供商之一。

慧科讯业有限公司研究总监何超博士表示：“慧科早期的商业模式是从公关服务的角度出发，将传统中文媒体上的资讯电子化，也就是利用互联网技术对资讯进行处理，分门别类，在第一时间送达给客户。近年来，随着大数据技术的发展，数据价值凸显，采集数据、掌握数据、运用数据已成为企业的核心竞争力，大数据正在影响着商业模式的转变，为企业带来新的商业机会。慧科的商业模式也从之前的媒体监测转变为以客户需求为导向的全媒体大数据商业情报和市场情报提供商，目前覆盖全媒体智能检索数据库、媒体监测及舆情分析、金融风险舆情及资讯和商业大数据服务等四大核心业务范畴。”

全媒体大数据智能方案专家

慧科之前大部分的业务集中在PR方面，而现在拓展至综合的数据供应商和解决方案供应商。

何超表示：“慧科从之前业务集中在公关方面，到现在拓展至综合大数据，转变是以点概面的。因为，数据无处不在，随着计算机的处理能力日益强大，如果获取的数据量越大，数据挖掘到的价值就越多。慧科的优势就是在十几年的发展中同中国、新加坡、美国等近2000多家媒体结成合作伙伴关系，建立起集信息数据资源、信息管理工具和信息增值服务为一体的全方位、多层次综合服务数据库系统。并且，随着互联网媒体、社交媒体的快速发展，信息和数据更是快速地积累和流动，需要更高计算处理速度和复杂模型来提炼相关信息，挖掘真实的信息。慧科通过对网络、报纸、微博、微信、论坛等全媒体舆情信息进行监控、收集、处理、解析，提供一整套完善的市场情报，以及风险控制解决方案。”

对公司来说，情报中与业务相关的信息才是最关键的，通过数据洞察将信息添加到业务策划过程，可有助于公司制定一个多维度的可操作性的战略。

何超表示，在技术方面，慧科引入大规模分布式“网络爬虫技术”，提升信息精准获取和有效整合应用能力，并根据客户个性化的需求，为其提供高效的信息管理工具、定制化的信息情报系统，提供准确及时的情报，辅助客户作出商业决策。

在产品方面，慧科之前注重在传统纸媒上，主要从公关的角度出发，提供精准的简报服务，以人工为主，技术为辅，但传统媒体缺乏时效性、有效性，随着每天都有海量资讯在网络、微博、微信、论坛上传播，收集这些信息、理解这些信息成为大数据文本挖掘的重点。因为消费者在哪里，企业的营销方式就需要做出变化。当前，慧科紧随信息传播渠道的步伐，配合客户不断锐变的需求，从全媒体角度出发，以大数据技术和人工服务相结合的方式提供四条产品线：一是全媒体智能检索数据库，通过智能媒体资讯搜索，帮助企业相关部门、研究咨询机构、高校等，快速锁定精准的商业资讯；二是专为公关及市场人员量身定制的全媒体监测洞察解决方案，包括WiseEnterprise舆情监测分析、WiseSocial社交媒体营销评估及品牌洞察、以及WiseInsight全媒体研究报告体系三大板块，帮助企业时刻掌握最新舆情，即时发掘重要商业资讯和情报，做出明智的决策；三是WiseSignal，提供全面的金融财经信息，一站式监测和管理风险；四是WiseBI商业大数据服务，慧科透过大数据分析，准确掌握业务状况，制定最佳决策。

慧科讯业有限公司 BI产品总监李晓伟表示，慧科未来将构建基于互联网大数据的生态系统，除了对文本数据进行语义分析和情感分析以外，还将对行为、交易、CRM等数据进行扩展，目前正在与上下游的合作伙伴合作来打通相关数据链路，从而实现更精准的企业竞争情报分析和消费者刻画，为企业的市场、营销、品牌等经营决策提供数据支撑，实实在在为企业带来价值。另外，将重点针对垂直行业提供解决方案，比如为汽车、快消、3C等行业提供品牌监测、产品体验分析、用户服务分析、营销活动监测、消费者刻画等有针对性的解决方案。在传统业务上，也针对PR行业进行产品升级，提供更加及时快速和精准的分析工具、预警研判的平台产品，真正实现大数据对业务的支撑。

更胜一筹的中文语义分析

有别于一般的大数据应用，慧科作为中文资讯服务商，在中文自然语言处理方面积累了丰富的经验，多年来一直致力研发语言学及人工智能技术，并为了更好地服务客户，对普通话和粤语的分析大力投入，使其在中文语意分析上更胜一筹。慧科独家研发的“排版转换技术”系统 （ENMPS），将大量繁、简体中文内容转化至一个易于搜索并具弹性的数据库。慧科的“雅博中文全文检索系统”（IPOC），融合了语意学与上下文的脉络关系逻辑，用户可以用词语、词句进行检索，搜索的灵活性和准确性均大增。

何超表示：“大数据时代的资讯监测、分析与挖掘，离不开海量的数据存储与处理，同时特别需要人工智能技术（如机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理、图像识别等），及大规模分布式计算与存储技术（如Hadoop、 Spark、流计算、图计算、GPU加速等）作为支持大数据解决方案实现的技术基石。慧科注重技术的发展，成立了独立的慧科研究院，目前团队20人毕业于中国、英国、德国、丹麦、加拿大等知名高校，85%以上具有硕士或博士学位，专注中文智能化的分析，即在大数据的基础上对中文自然语义进行智能的解析与挖掘，聚焦的研究方向有文本挖掘与社会媒体分析、自然语义分析与知识图谱、情感分析、深度学习与机器学习等。”

何超举例说，“敏感”一词带有情感意义，但是在不同行业中的极性不同。比如，在汽车行业提到“操控敏感灵活”是正面词，但在化妆品中提到“皮肤敏感发炎”就是负面词，这就需要结合具体的场景，才能给出正确的结果。慧科除了文本挖掘以外，在品牌识别、图像识别等方面的成绩也很不错。

慧科通过行业知识和自然语言处理技术，进行数据整合、分类和分析，让客户可以透过慧科的解决方案掌握有价值的资讯，发掘各种资讯之间的关连性，洞悉危与机。慧科有专职的语言学编辑团队维护行业知识；同时也为研究院提供标注数据供其训练人工智能分析模型。

“慧科的定位不是纯技术公司，也不是仅为公关公司提供简报的人工服务公司，而是把人工和技术深度结合，并应用到企业业务场景去，从而成为提供专业精准的全媒体大数据智能解决方案的公司。公司的未来，媒体的提供渠道在不断改变，慧科作为囊括传统与新媒体可靠内容的中文媒体及商业情报公司，必须提供最全的数据，帮助客户在第一时间获取最相关、最重要的、及最有价值的东西，紧跟市场的变化，根据客户的需求，提供一站式解决方案。”何超表示。

篇10

随着云计算、大数据的兴起，数据中心内部需要处理的数据量不断增加，数据处理的复杂度也在不断提高，这就需要计算与存储设备必须具备更高的性能、可靠性和更强的扩展能力。提升计算与存储设备性能的途径有很多，其中12Gb/s SAS解决方案因其在带宽优化和保证数据可靠性等方面拥有独特的优势而逐渐赢得了数据中心用户的青睐。

SAS重任在肩

SAS技术的演进一直比较平稳，从3Gb/s SAS到6Gb/s SAS再到今天的12Gb/s SAS，SAS技术的高性能、低成本给广大行业用户留下了深刻印象。为了满足更大带宽、更高处理性能的需求，LSI正推动行业用户从现有的6Gb/s SAS升级到12Gb/s SAS。

LSI在业内率先推出了12Gb/s SAS HBA卡、 RAID-On-Chip （ROC）IC和I/O控制器IC，随后又推出了12Gb/s MegaRAID SAS控制卡和扩展器，从而组成了端对端12Gb/s SAS解决方案。LSI长期致力于SAS技术的推广和使用，目前拥有最广泛的SAS产品组合，涉及SAS ROC、IO 控制器、扩展器、主机总线适配器、Nytro、MegaRAID和Syncro控制卡、SAS交换机、高级软件选项和应用加速解决方案等。LSI的目标是持续满足企业对存储性能、连接功能、可扩展性和可管理性的要求。

LSI 12Gb/s SAS解决方案具有以下五大方面的优势：12Gb/s SAS解决方案可以提升新一代数据中心、网络和云的性能，提供企业级的数据保护能力，保护用户对原有6Gb/s SAS和3Gb/s SAS驱动器的投资，支持LSI的高级软件功能选项，连接多达240个3Gb/s、6Gb/s或12Gb/s的SATA和SAS设备。

IDC的研究显示，在未来几年中，Hadoop、横向扩展文件系统、对象存储等的发展将促进大数据市场的发展。12Gb/s SAS解决方案将在大数据的处理与分析方面扮演十分重要的角色。12Gb/s SAS技术可以满足各类行业用户对更高存储性能和更大I/O带宽的需求。与6Gb/s SAS解决方案相比，12Gb/S SAS将数据的传输速率提高了一倍。12Gb/s SAS扩展器与当下流行的Hadoop大数据平台结合使用，可将整个系统的吞吐能力提升25%，更好地满足大型的、具有更高扩展性的新一代服务器和存储系统的需求。12Gb/s SAS与主流服务器普遍采用的英特尔至强E5-2600 v2系列处理器也是很好的搭档，可以进一步提升服务器的整体性能。

性能优势凸显

LSI的12Gb/s SAS存储解决方案基于创新型的带宽优化和诊断技术，使得计算和存储设备可以达到更高的性能、可靠性和可扩展性。举例来说，LSI 12Gb/s SAS MegaRAID 9300控制卡系列包括6种型号，配备了4或8个端口和PCIe 3.0接口。这种新型的控制卡具有强大的诊断技术，可将驱动器置入隔离状态，并可判断驱动器是否出现故障或能否修复，从而为用户节约管理的时间和成本。另外，12Gb/s SAS MegaRAID 9300控制卡还支持硬盘拓扑结构的扩展，并可实现固态硬盘（SSD）的应用加速。

辅以LSI独有的DataBolt技术，LSI 12Gb/s SAS解决方案的性能优势得到进一步增强，并且可以充分发挥6Gb/s SAS基础设施的能力，满足对I/O性能有较高要求的云数据中心、虚拟化服务器环境的要求。LSI DataBolt技术具备如下特性：可以使6Gb/s SAS系统的吞吐性能翻一番，将6Gb/s SAS和3Gb/s SAS终端设备的带宽汇聚成12Gb/s数据流，可对数据进行数据智能缓冲，支持6Gb/s SAS和3Gb/s SAS硬盘驱动器或SSD驱动器，采用经实践检验的LSI SAS/SATA桥接技术，与12Gb/s SAS T10规范全面兼容。

12Gb/s SAS技术可以用于高性能的企业级存储解决方案。追求高性能的行业用户如果还没有使用SAS解决方案，那么现在就可以直接部署12Gb/s SAS解决方案；如果用户已经使用了6Gb/s SAS解决方案，那么可以在相关厂商的帮助下从6Gb/s SAS逐步过渡到12Gb/s SAS解决方案，或者采用LSI独有的DataBolt技术，在现有的6Gb/s SAS硬件基础之上达到12Gb/s SAS的效果。

SAS生态系统

现在，人们一谈起云计算、大数据，必定会提及生态系统。一项新技术必须拥有一个完善的生态系统，其商业化进程才能顺利展开。虽然SAS技术的普及程度已经非常高，但对于SAS技术的主要推动者LSI公司来说，建立并维护一个SAS生态系统仍然是十分必要的。LSI已经与广大的服务器、存储系统和硬盘厂商建立了良好的合作关系。