大数据行业解决方案范文

导语：如何才能写好一篇大数据行业解决方案，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： 大数据；精准营销

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2015）29-0007-03

大数据作为一种新兴的数据处理技术，最早可追溯到20世纪80年代的美国。如今，商业银行在信息化的迅速发展中，产生了大量的业务数据、中间数据和非结构化数据等。大数据需要做的就是从这些海量数据中提取出有价值的信息，为商业银行的各类决策提供参考和服务。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。在国内的商业银行中，大数据的思想和技术也已逐步开始在业务中获得实践和尝试。

基于大数据的精准营销方案是利用大数据平台的模型分析结果，挖掘潜出在客户，实现可持续的营销计划。

1 应用基础

1）物理基础。利用Hadoop平台作为大数据架构的物理基础，首先需要对商业银行整体的数据量作出评估，计算出需要设置的节点个数。在此基础上确定Hadoop中的每一块组件是否适合并能满足目前及未来的业务处理需求。Hadoop的物理架构如图1所示。

2）数据基础。商业银行需要在对内外部数据梳理、清洗、整合和建立映射的基础上，将各类不同数据关联成为一个有机整体，并构建统一的数据划分维度体系，以此作为大数据平台的数据基础。

数据基础基础主要由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块，如图2所示。

2 应用需求分析

为获得更好的精准营销效果，并实现全流程的精准营销解决方案。整体的应用目标是希望依托大数据平台的分析结果在线获取客户的各类信息，再通过模型分析、客户个性化需求、不同产品的特点等，在客户与产品之间建立精准的对应关系。在业务操作上，还应当能帮助客户经理对客户做出准入判断、提供营销方案、实现限额管理、定价指导等智能决策信息。这些应用目标可以拆分成如下应用需求：

1）客户挖掘功能。精准营销的首要目的就是寻找目标客户，只有寻找到精准的营销对象才可能实现最终的精准营销结果。客户挖掘功能应当从不同角度、不同渠道进行挖掘，最大程度发掘潜在客户群。

2）智能决策引擎。在获得客户挖掘结果后，精准营销应用的下一步功能应当是针对具体客户，提供一整套智能决策方案，包括客户准入判断、产品推荐、定价指导等。对于集团客户、上下游客户或关联方客户等，还应当能够提出整体的营销计划。

3）业务统一工作平台。精准营销系统除了可以提供精准营销的方案、计划等决策结果，还应配备完整的业务操作平成业务实现。业务统一工作平台可以实现整个精准营销从客户挖掘直至业务完成的各工作环节，最大化程度缩短业务操作流程、减少贷前调查复杂程度，实现精准营销的“一站式”操作。

4）全生命周期的营销计划。精准营销的应用不应只以单次营销为目标，而是应当从纵向和横向两个方向提供持久的精准营销计划。纵向的可持续是指跟随客户的成长过程，在客户不同时期提供适时提供客户需要的产品和服务；横向的可持续是指通过集团客户、上下游客户和其他关联方客户不断挖掘目标客户，扩大精准营销范围。

3 系统功能详述

下面针对应用需求分析，从系统实现上把应用需求分解到系统功能点上进行详细描述。

1）客户类型初分。对于不同类型的目标客户，精准营销模型应当给出具有针对性的营销方案。因此需要对大数据平台里的所有客户进行类型的区分。建立合理的客户类型初分体系是精准营销的基础。客户类型初分可以按照图3给出的体系进行划分。

值得指出的是，在精准营销应用中，对公客户和零售客户并非完彼此独立。完备的精准营销应用应当具备从对公客户中挖掘零售客户或从零售客户中挖掘对公客户的功能。

2）准入客户筛选。客户准入筛选是对客户质量进行把关的工具，良好的客户准入筛选标准是确保客户质量、引导客户结构的保障。实践中考虑根据大数据平台的黑白灰名单对客户的准入进行判定：原则上白名单客户属于精准营销判定的推荐客户；黑名单客户则是禁止准入的客户；灰名单客户可设为风险提示类客户。

3）客户信息整合及验证。利用大数据平台打通内外部数据、不同业务数据、不同结构数据之间的壁垒，形成以客户为中心的“一户一条”数据记录。

为确保精准营销结果的准确性，还应建立严密的客户信息验证机制。客户信息校验包含两方面：一是错误信息的验证，如同一企业在不同系统中的行业分类存在差异，大数据平台将设置校验规则判定哪一来源数据正确，并自动用正确数据覆盖错误数据；二是数据时效的验证，如大数据平台有多个来源提供某个企业的营业执照有效期，系统将自动获取最新的日期作为改企业的营业执照有效期。

4）客户及场景标签设定。根据精准营销的不同角度设定不同类别的标签，标签应当具有灵活性，可以随着业务发展和精准营销场景的变换随时增减或改变。标签的设定主要包含以下几类：

客户标签： 主要区分客户的属性特征，如职业信息可设定诸如企业高管、普通白领、职场新人、全职妈妈、小企业主等。

事件标签：主要根据客户生活场景或者银行业务场景设定标签，如对于客户生活场景可能出现的标签包括买房、买车、装修、出国等。

篇2

黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ICT技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。

作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。

在现代化大潮的推动下，信息的重要性与日俱增，从某种角度而言，甚至可以直接等同于财富。尤其是随着网络和计算机技术的发展，信息呈现出爆炸式的增长态势，信息的过滤、筛选、分析、整理成为人们最关注的话题之一。

物联网、云存储、云计算等信息处理技术的飞速发展，开启了“大数据”的时代之门。越来越多的企业开始重视“大数据”的商业价值，期待能够有一个解决方案，帮助他们从众多碎片化的信息中，找到经营的规律。

“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的IT基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。

作为全球范围内的ICT领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。

需要量体裁衣

自2012年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。

富士通正在通过其多年积淀的ICT技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实IT基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。

胡春民：包括中国和欧美在内的众多跨国巨头都在涉足大数据业务，你认为中国与日本、欧美等国家相比，在大数据的研发和应用上有哪些差距？

黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。

如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和IT层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。

在中国，一些IT基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。

富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和IT技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。

大数据解决方案，从本质上来说就是客户和IT供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。

富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。

在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。

胡春民：关于制造业的转型升级，各国企业都拿出了不同的解决方案。美国GE提出了“工业互联网”，德国则提出了“工业4.0”，和这些欧美企业相比，富士通等日本企业的优势在哪？

黄邦瑜：相比来说，德日企业好像更相似一些，美国公司也有他们自己的一些特征。我们在实施的方法论和工作方式上存在着一些不同。我个人认为，与欧美国家的企业相比，富士通和其他传统的日资企业可能相对于其他国家的企业来说，做得更扎实一些。

欧美企业通常会制造大量模式化的产品，并把它们打包出售，可以更快地产生销售额。但是在解决单体客户的实际问题上，总是有些欠缺、不够完美。这与富士通“最佳实践”的服务方式完全不同。

富士通可能不一定会形成这种大量的模式化、可打包销售的解决方案，我们一直都是针对每一个客户在做精准的“量体裁衣”，我们认为这种个性化的服务方式会让我们的企业客户觉得更合适、更贴心，最后在用户体验上，我们的单个客户满意度会比欧美企业更高一些。

胡春民：除了硬件之外，富士通也在做软件产品，从产品线角度而言，富士通的大数据解决方案有什么特点？

黄邦瑜：每个企业在它的产品线上各具特色，而富士通最大的特色是“全”。我们在存储、服务器、运算分析软件等方面进行了整体的研发。富士通的全套解决方案能够将这些部分更优化地整合在一起，因此从整体架构上看比较全面。对于客户而言，找富士通一家，各个环节都能够全部搞定，比较方便。

业务的全面性，让富士通能够针对其中任何一个环节做一些功能优化，而这些经过优化的产品，可能在该环节的性能指标方面优于我们的竞争对手。

但这种全面性在某种程度上说也是我们的劣势，毕竟企业的经历是有限的，做得比较全从另一个角度来说，可能会使富士通在某些环节上的专精度做得不太到位。

胡春民：在大数据真正实施的过程中，IT企业跟客户是需要进行很多沟通的。跟欧美的公司相比，富士通在这方面是不是具有更多优势呢？

黄邦瑜：我觉得跟欧美公司相比，应该是各有优劣吧，不能一概而论。

富士通一直以来都做得比较务实，这就使我们与一些企业在某些领域的合作关系会相对比较长久。合作的时间长了，富士通的工程师就会相对更加了解我们的客户。而且在日资企业中，人员流动率没有欧美企业那么高。人员稳定的好处就是我们的工程师在行业和业务领域的知识积累会更多一些，这种好处最后也会反馈给我们的客户。

云安全必不可少

胡春民：日本企业和欧美企业相比，在做法上有很大区别。除了ICT技术以外，其工业基础也不一样。制造业的解决方案其实是一个整体，不可能单纯只靠ICT技术的支持。包括富士通在内的一些日本企业，在这方面有没有更好的一些做法？

黄邦瑜：举个医疗行业的例子来说明这个问题。在医疗方面有一个影像解决方案，包括对CT影像扫描的收集，对病人进行相应的管理等多个方面。

像美国的某医疗设备公司，他们是做医疗影像设备的，在卖设备的同时就可以附送打包的软件。如果客户刚好需要他的软件，那么跟他们比，在价格上富士通是没有任何竞争优势的。

但他的劣势是什么呢？因为它是设备制造商，他们附送的软件基本都是专门用于服务特定设备的，而医院不可能每个科室都使用它的设备，这时医院就需要一个全套的影响信息管理系统，而这恰恰就是富士通所擅长的了。

我们是IT厂商，我的关注点不在于设备本身，而是着眼在整个ICT的架构上，使之能够整体服务和支撑客户的影像系统。回到制造业上，道理也是一样的。

我觉得每行每业都存在“术业有专攻”的问题，而我们富士通最大的优势就在于能够通过IT手段将客户整个产品生命周期无缝连接在一起，全方位覆盖研发、制造、ERP、销售等各个环节，为客户提供一整套的价值。

胡春民：富士通在硬件方面根基深厚，但是与Informatica这样的数据提取公司相比，富士通在软件和大数据的获取及预处理方面有什么优势？

黄邦瑜：Informatica在大数据的数据提取领域里确实是非常领先的。富士通也有数据提取的功能，在这个环节可能没他们好。但是，大数据分为若干个环节，除了抽取还有分析和运算环节。这些恰恰是富士通的优势。

而且，富士通一个很重要的特点就是开放性。这就意味着并非大数据所有环节都只能使用富士通的技术，Informatica也可以成为我们的合作伙伴。这样一来，在抽取环节，我们既可以用Informatica的软件，也可以使用自己的软件，甚至可以使用其他合作伙伴的软件。

一体化整合是富士通比较优势的地方，但是其他过程中也有一些的问题存在，其中最大的问题是数据安全问题。对于普通用户和小型企业来说，这个问题可能并不是很重要。但是，一旦公司达到一定规模以后，数据安全问题就受到重视了。

在企业里面，对于非核心业务来说，放在哪里并不重要。但是当涉及到公司核心的销售系统或者会员管理系统需要放到云端时，企业可能就会担心：“我把数据给了服务商，它是不是会恶意使用呢？”

其实，我个人认为，数据安全性的问题并不是一个技术问题，而是一个制度或者运作的问题。现在的IT技术很强，我们可以通过各种技术防止黑客的攻击，但是却没有太多可供使用的法律法规和监管体制，防止客户信息的恶意使用。如果没有完善的制度去管理，云的使用可能只会停留在一个很粗浅的层面。

胡春民：富士通是制造业出身。目前制造业有一个趋势就是高度智能化和集成化，包括怎样让机器人、软件和系统更好地去结合。这其实是把IT企业的优势逐渐弱化了。你怎么看这种现象？

黄邦瑜：我之前看过的一个报道说，未来几十年后也许所有行业的公司都是IT公司。因为无论是传统行业，还是高技术行业，IT已经成为公司必不可少的一部分，这时候所有的企业都是IT企业。以后这个IT和非IT的界限可能就会越来越弱。

篇3

2013年，惠普了大数据解决方案平台HAVEn，这是一个能够处理所有数据类型，能够实时分析且安全的开放架构。目前，该平台在国内外的金融、电信、能源、互联网等行业中已经拥有了许多成功应用。惠普中国区副总裁、软件集团大中华区总经理于志伟表示，HAVEn的推出标志着惠普已经脱离了初始的数据汇集的阶段，步入了大数据应用的新阶段。

行业、能力、人才

于志伟认为，目前中国的大数据应用还处于起步阶段，而且由于行业需求、区域和人才储备等情况的差异，造成了大数据应用水平参差不齐的现象。在某些行业，用户对大数据的需求是十分迫切的，但是相当多的用户仍纠结于数据量“大”这个问题，还没有考虑结构化、半结构化和非结构化等不同类型的数据应该如何处理。

国外的大数据应用水平已经达到很高的程度。举例来说，在美国，一个区域内的所有医院的信息都会被搜集起来用于分析，据此可预测某种疾病的死亡率。“国外的大数据应用已经走入行业，可以挖掘出行业中真正有价值的东西。虽然国内的大数据应用还停留在初始阶段，但在某些行业，比如互联网，其大数据应用的复杂程度比国外更甚，发展水平也较高。”于志伟向记者表示。

大数据的应用要经历一个过程，不同的行业对大数据应用的需求是不同的。于志伟表示，企业在实施大数据应用时应注意以下几个问题：第一，注重大数据的行业应用价值；第二，企业要不断提升自身的能力去获得想要的信息；第三，大数据人才非常重要。“目前，我国大数据行业面临着人才严重匮乏的局面，从数据模型专家到通晓行业应用的复合型大数据人才都十分短缺，这会影响大数据应用的发展速度。”于志伟表示。

HAVEn是一种方向

今天，产品集成并不是难事，那么HAVEn是不是简单地将相关产品攒到了一起呢？于志伟澄清说，从HAVEn本身的标准架构来看，H代表Hadoop，表明HAVEn是一种分布式的架构，能够支持各种类型的数据，而且存储成本非常低廉；A代表Autonomy，表明HAVEn可以高效地处理非结构化信息，特别是机器语言；V代表Vertica，表明HAVEn可以实时处理和分析大量信息；E代表Enterprise Security，主要针对半结构化数据的处理；n代表的是各种在大数据平台上开发的应用。

HAVEn是一个平台，它可以处理所有类型的信息，而且能做到实时分析，同时具有安全性。那么，HAVEn能不能代表未来大数据方案的发展方向？于志伟并没有正面回答记者的问题，而是举了一个例子，全球最大的社交媒体公司，之前采用Hadoop架构对信息进行处理。但是在半年前，它们采购了Vertica。很多人认为，Hadoop代表了大数据主流的发展方向，那么这家企业为什么会转而选择Vertica呢？最主要的原因是，Vertica可以实现实时分析。对于以广告收入为主要来源的这家企业来说，实时推送精准的广告是至关重要的，而Vertica可以实现。这家企业用Hadoop处理非实时的数据业务，而用Vertica进行实时的业务分析。虽然相比Hadoop，Vertica的采购价格略贵，但这家企业还是一次性采购了20PB。还有一家美国的知名电信公司，一次性采购了25PB的 Vertica解决方案，用于4G业务。

“我们不去争论HAVEn是不是业界最先进的产品，但是综合上述这些已经使用了HAVEn的代表性企业的实践，HAVEn代表了一种发展方向。”于志伟分析说，“Hadoop将来会不会更全面，也能实时处理信息？有这种可能性，但需要时间。三年或五年以后，什么都可能发生，一种新技术甚至会消失。事实证明，我们的大数据平台能够解决用户的问题，而且很多用户都在使用。”

在中国，也有用户在使用HAVEn，比如一个运营商使用HAVEn中的Vertica，分析用户的上网行为，每天分析的记录达到几十亿条。以前，这样的分析工作很难在一天之内完成，而使用Vertica，分析速度提高了60倍。另外，国内某知名能源公司采用HAVEn中的Autonomy，支持其信息共享平台。

于志伟认为，HAVEn还只是一个大数据平台，而用户购买的是应用。因此从这个角度说，惠普提供的解决方案还不够全面。HAVEn中为什么会有一个“n”，就是表明惠普要在大数据领域开发更多的应用。惠普与全球最大的几家咨询公司合作，并在亚太和中国市场上寻找类似的合作伙伴。“行业解决方案是有区域性特征的，不可能直接照搬国外的。在一些垂直细分领域，我们一方面自己开发，另一方面也和合作伙伴共同开发解决方案。”于志伟补充说，“我们与政府合办的IT培训基地也把大数据当作一个重点。中国极缺大数据人才，我们从现在开始就要培养。这些人才今后可以为我们的合作伙伴所用，有利于我们共同构建一个良好的大数据生态体系。”

树立行业样板

记者在采访很多用户时，他们都表示已经认识到了大数据、云计算的重要性和可能给企业带来的收益。但是认识与接受是两回事，目前真正将大数据、云计算用于业务并取得显著经济利益的用户毕竟是少数。大数据是当前用户最迫切需要的、关系企业成败的技术，还是只是起到了锦上添花的作用？

于志伟对于大数据的前景十分乐观：“目前在客户中，真正使用大数据的比例可能低于5%，但即使是这5%已经是巨大的客户量，而且这5%的企业都是超大型的企业和最需要大数据的企业。惠普一定是先与这些企业合作，树立大数据的应用标杆，然后再引导更多的企业加入。惠普目前在做的人才教育和培养工作，也是为了更好地普及大数据应用。我们不确定大数据市场何时会井喷，但我们会一直持续地给用户和市场更多方案、经验和信心。”

大数据的一个典型特征就是实时处理和分析，能够实现实时处理的解决方案价格相对昂贵，而客户往往追求的是高性比的解决方案。那么，价格会不会是阻碍大数据普及的一个因素呢？Vertica是实时分析工具的一个代表，它的价格是普通企业用户能接受的吗？“相对于Hadoop大数据方案来说，Vertica的成本高相对高一些。”于志伟并不讳言，“Vertica运行于开放的硬件平台架构之上，不管是惠普自己的硬件还是第三方的硬件，即使在低端的x86平台上也可以良好运行。我们可以为用户提供灵活的选择，既能提供Vertica软件，也可以提供软件与硬件组成的整体解决方案，包括一体机。无论从整体拥有成本，还是灵活性的角度来分析，相比市场上的其他一体机或大数据解决方案，Vertica大数据解决方案还是非常有竞争力的。”

链接

惠普中国软件集团的四件大事

2014年，惠普软件的整体战略相较去年不会有太大变化。于志伟表示，惠普软件在今年将主要做好以下四件事。

第一，在大数据、云计算方面继续加强与政府的合作，同时抓好人才培养工作。

第二，在大数据、云计算、移动应用等领域，寻找并树立更多的成功用户样板，吸引更多新客户。

篇4

数据的变化，从来不是一个循序渐进的过程。随着信息的砰然爆发，谁能合理地分析、管理、挖掘海量数据的内在价值，谁就有可能成为下一个行业巨头。无论从应用、需求还是解决方案层面，大数据都已经到了“应时而生”的时代。

“可以说，这是一场数据的‘工业革命’，数据迎来了量与质的改变，非结构性数据激增，计量单位已从T级升至P级，甚至是E级。”英特尔亚太研发有限公司总经理何京翔在接受本刊记者采访时称，“目前这些数据大部分是‘冷数据’，即采集完成后并没有进行实时分析，没有挖掘其潜在价值。”

包装的艺术

大数据涉及数据采集（存储）、数据传输（网络）、数据处理（计算），而这些恰恰都是英特尔的专长。“Intel Distribution for Hadoop是对传统英特尔平台的优化，然而，对Hadoop（目前最受欢迎的对网络搜索关键词进行内容分类的工具）进行逐一模块式的优化仍然是零散的，需要形成整体的、打包式的解决方案，这就进一步涉及管理。”何京翔解释，“目前仅Hadoop涵盖的20个模块是开源的，仅将开源软件定为企业级应用，其稳定性、可靠性、可维护性都成问题。因此，如何把零散的模块包装起来，形成整体效益，才是英特尔的‘绝活’，换句话说，Hadoop管理才是让‘1+1>2’的核心。”

何京翔表示，英特尔正在利用不同级别的处理器架构、不同的数据应用架构，以及相关的解决方案，帮助用户从端到端找到完整的解决办法。综合解决方案，意味着从芯片到存储，再到网络，最后到软件应用，形成链型优化，其直接效果就是原先4小时的处理时间能够被压缩至7分钟。

英特尔的综合解决方案并非一站式服务，这符合英特尔一贯主推的横向商业模式（Horizontal Model）。何京翔称：“英特尔大数据解决方案的客户都是我们的合作伙伴，我们认为，为不同客户提供不同层次的、灵活、强大和开放式的解决方案，方能真正为企业预留出创造价值和发挥优势的空间，帮助企业解决实际难点。”

群狼与雄狮

目前，英特尔大数据技术主要应用于四大领域：电信、金融、智能交通和医疗。

以电信行业为例，中国用户群庞大，自动产生的数据量大，数据分析是个很现实的问题。“电信公司的客户通讯数据产生的时候是结构化数据，但是数量太庞大，传统的结构化数据分析方式做起来比较吃力，所以现在我们先把它转成非结构化的，输入Hadoop，通过分布式处理，生成并存任务，然后再将结果写回结构化数据，最后我们合作伙伴看到的还是结构化的分析数据。”何京翔比喻说，“这是一个典型的‘一头雄狮子斗不过一群狼’的例子。”

篇5

关键词：大数据 存储行业环境 战略分析

引言

大数据时代，呈爆炸性增长的数据规模，可以直接决定企业发展的未来。一方面，数据爆炸性增长可能给企业带来问题和隐患。比如，如何保证数据的绝对安全和可靠？随着越来越多的应用信息转变为数据进行存储和处理，数据的重要性和价值也越来越高，这也使得企业难以容忍数据的损坏或丢失。数据信息的毁坏和丢失会给企业带来不可估量的损失（Patterson，D.A.，2002）。数据的重要性和价值对于诸如广电行业企业这种有海量数据存储需求的客户来说，体现得更为明显。另一方面，大数据也可以为企业带来正面收益，比如从价值密度低的海量数据中，通过数据分析和数据挖掘技术，迅速提取更有价值的数据，用于提高企业自身的核心竞争力。在这一背景下，一些存储行业企业纷纷展开兼并收购，提升综合能力。如存储行业领导厂商VMware公司（NYSE：VMW）先后收购了开源Java开发商SpringSource、关系型和非关系型分布式数据管理系统厂商GemStone、开源软件开发商WaveMaker、企业社交协作解决方案提供商Socialcast、PPT在线制作服务提供商 SlideRocket，并对其进行整合，成为提供大数据解决方案的服务提供商。IBM也在大数据领域展开了连环收购，先后收购销售数据分析公司Varicent和企业搜索和导航软件提供商Vivisimo，将大数据的搜索和分析扩展到Hadoop之外的传统遗留应用和数据仓库。

存储行业产业环境现状

产业环境分析体现了产业内的竞争激烈程度和企业的最终获利潜力。波特认为五种力量状况及其综合强度决定行业环境：新进入者的威胁、供方的讨价还价能力、买方的讨价还价能力、替代品的威胁及现有竞争者之间的竞争。就存储行业而言，本文用五力模型对其行业环境进行分析（见图1）：

（一）新进入者的威胁

目前我国存储产业的潜在竞争者主要来自于IBM、EMC和VMware等技术和资金实力雄厚的跨国公司，基于核心传统的存储设备技术能力，通过内部研发和兼并收购等已经具备为客户提供综合化存储解决方案的能力。另外，华为、蓝汛科技、永新视博、同洲、索贝、新奥特、数码视讯等公司也纷纷涉足大数据领域，推出了针对广电行业应用的产品与解决方案。以上行业新进入者对现有存储企业带来了较高威胁，虽然存储产业具有一定的技术和资金壁垒，对于中小企业进入障碍较高，但对于这些技术研发具有优势的企业，这些壁垒不足以形成障碍。所以，新进入者威胁是需要充分考虑的要素。为获得可持续发展，现有存储企业必须提升研发能力，以客户需求为中心，结合云计算为用户提供更多创新的业务体验，还可通过构建业务研发云平台，降低新业务开发成本，加快新业务推出速度，为赢得市场先机奠定基础。

（二）替代产品的威胁

存储行业企业提供的是存储设备产品和专业化服务，诸如广电和证券行业等具有海量数据存储需求的企业，由于技术的局限很难选择自营的形式为自身提品和服务。当数据量达到一定程度时，只能选择专业从事存储的企业提品或服务。可见，存储行业企业的替代性较低。

（三）供应商的讨价还价能力

存储行业的供应商包括存储基础零部件设备供应商和数据管理服务供应商，大部分是IT制造行业企业，供应商的讨价还价能力决定于其规模、技术实力和专业性。如果业务量大、技术能力强、专业服务水准高，讨价还价能力就相对较强。

（四）买方的讨价还价能力

中国存储产业集中度较高，能提供海量数据存储设备和服务的国内企业并不多。相对于国外企业来讲，国内企业的产品和服务具有价格优势，国外企业提供专业化产品和服务水准较高，客户方的讨价还价能力不高，一般根据成本节约的目标选择国内或国外企业的产品。

（五）现有竞争者之间的竞争

存储行业竞争虽然激烈，但是主要依靠品牌、本地化支持、技术和性价比等因素的良性竞争。一方面，在高端市场，国外厂商依靠品牌和技术优势占据了一部分对价格不敏感的大客户，但是由于其本地化支持程度较低，后期发生的服务成本较高，很多企业选择国内存储企业的产品和服务。一部分国内存储行业企业依靠强大的本地化支持，依靠性能和价格两方面竞争；另一部分企业通过拓展增值型服务和提升服务水准，拓展新服务帮助客户企业提升竞争力并创造价值来获取竞争地位。通过以上分析，可见存储行业是个具有吸引力的朝阳产业，服务市场的需求和利润空间较大。

大数据时代存储行业的机遇与挑战

大数据时代的来临也将会给广电、银行、证券等有海量数据存储需求的行业带来巨大的价值和影响，这些存储产业链下游的客户企业必定会更加依赖于大数据的发展，这为存储行业提供了大量的潜在需求和发展机遇。另一方面存储行业企业更应该明确客户需求和清楚自身的优势和劣势，确保从容应对大数据时代的来临，并充分利用大数据时展带来的能量，提升和深耕自身能力，建立可持续发展的竞争优势（张帅，2000）。以新闻广电这一典型存储行业客户为例，存在的挑战主要表现在：第一，高性能和低延时。信息流、工作流的整合对性能要求日益提高。数据传输的实时性要求高，如节目播出流畅、不丢帧，要求数据必须在限定时间以限定的形式和流量提供；第二，大容量和高可靠性。行业的数据存储若以音频视频流为主，往往一个文件即高达数十GB，清晰度提高，使得数据量大幅增长，另外数据（音视频资料）这种核心资源，具有珍贵的历史意义和保留价值，若发生丢失会给电视台、网络公司带来巨大损失；第三，节约成本。由于设备和服务的分散采购，给客户方带来了额外的交易成本支出，如何为客户节约交易流程复杂带来的成本，提升综合服务能力是存储行业企业面临的又一挑战。

大数据时代存储行业发展战略

（一）推进增值服务管理，从存储设备提供商向数据解决方案的服务提供商转型

在大数据时代背景下，客户需求和科技发展相互结合，相互促进，一些客户自身具备丰富的业务类型和应用场景，具备丰富的实战经验，可以为大数据的方案实施提供宝贵的信息基础；而大数据领域的科技发展则可以为客户企业提供高效、安全、合理的技术平台，最大程度满足企业需求。例如，广电行业对大数据应用存在着诸多显见或潜在需求，伴随着大数据技术的飞速发展，广电行业的大数据应用也必将随之兴起。在广电行业内部，大部分电台、电视台都已经完成了数字化改造，并开始实施包括生产、办公、网络集成一体的全台网络建设。企业需要的不仅仅是能存储海量数据的高端存储设备，更需要满足终端综合需求的数据管理解决方案，这要求存储企业能够提品+服务的“交钥匙”工程，从存储设备提供商向数据解决方案的服务提供商转型。这种转型要求存储企业具备较高的综合需求管理能力，在面对不同客户的多级多域综合需求时，能迅速响应分解到企业内部和二级、三级供应商，再进一步整合成定制化的解决方案交递客户。可见培育企业的供应商管理和客户关系管理能力是成为数据解决方案的服务提供商的基础（陈向东、王晓方，2011）。

（二）采用科技前置的营销策略，提升数据整合能力

以市场需求为导向，强化技术创新所获得的竞争优势，实现增值营销。为使存储企业高端客户和产品市场呈现出强劲增长态势，必须采取科研前置的技术营销策略，这也是大客户营销的基础所在。大客户代表着前向产业的拉动者，公司需坚持技术领先，紧紧跟随前项产业的技术进步，如云计算、云平台和活性存储等，采取合作开发、单独研制等方式不断创新产品、创新技术，并针对不同使用条件和环境，为顾客进行合理数据存储方案设计，以满足个性化需求。一方面，更敏锐地把握技术发展趋势和客户的最新需求；另一方面，保持向高端客户和新的产品服务模式拓进，把知识营销运用于存储企业的经营管理，是对传统设备制造型存储企业的改造升级，构建强势存储企业品牌的长期竞争优势，其主旨是企业不仅要能够为客户提供丰富的产品、协助数据管理，更重要的是能够针对用户应用环境研发，提供有针对性的优化解决方案。

（三）推进产业联盟和培育存储产业链，构建全球化网络

一方面，在提升技术研发能力的同时，积极与全球各地的研究机构开展人才交流和技术合作；积极开展供应商参与的、科研院所联合研发，跨企业、跨产业的技术研发联盟；另一方面，建立多方合作平台，建立以综合服务集成商为主导的产业价值网，以建立稳定持续的业务关系为目标，由专人或专项小组直接与目标客户沟通，为其提供个性化服务。基于品牌、技术、制造和服务积累力量，作为国际化的 “四轮驱动”，推动中国存储企业的国际化进程。无论是现在还是未来，品牌、技术、服务和制造都是全球存储市场的角力点。存储行业企业应尽快完成从产品输出到以技术、服务输出和品牌输出的转变，极大地提高产品的供应能力和服务能力。基于以上展开国际市场布局，面对复杂陌生的海外市场，还需要建立本土化的供应网络，与当地供应商合作，在构建渠道网络的同时，了解和熟悉当地市场。随着国际市场业务增长以及销售渠道和服务网络的完善，提供与之匹配的本地化服务支持，与国际存储企业竞争。

参考文献：

1.Patterson，D.A.2002.Availability and maintainability performance： New focus for a new century. Key note speech at FAST'02

2.2011年存储行业十大发展趋势预测[J].微电脑世界，2011（2）

3.迈克尔·波特.竞争优势[M].华夏出版社，1985

4.张帅.存储行业的先锋—美国EMC公司[J].中国科技信息，2000（24）

5.存储行业从品质竞争转向品位竞争[J].计算机与网络，2006（13）

6.陈向东，王晓方.创意产业广电行业国际竞争力的比较分析—基于中国和欧洲的对比[J].现代商业，2011（17）

篇6

从定量、结构的世界，到不确定、非结构的世界。这个转变，使我们得以了解真实信息，提高决策水平，当社会对自然的数据有较为完善、随时的分析能力时，我们对事件的把握及预测能力便增强。以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段为知识生产提供了工具，通过对大数据分析、预测会使得决策更为精准，而对于许多企业而言，数据正成为在商战中取胜的决定性要素。

日前落幕的第十一届大连软交会“2013大数据创新论坛”。以大数据的分析及服务为主题。邀请了来自Intel、微软和IBM的高层专家，分享了对大数据技术的见解，共同探讨大数据生态系统的构建。

中国有着庞大的人群和应用市场，复杂性高、充满变化，如此庞大的用户群体，构成了世界上最为庞杂、最为繁复的数据。解决这种由大规模数据引起的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是中国产业升级、效率提高的重要手段。

IBM“智慧的计算”引领方向

作为论坛当日的一大亮点，IBM中国开发中心首席技术官毛新生在以“智慧的计算”为主题的演讲中提出：大数据并不是Hadoop，Hadoop只是进行大数据分析的一个很小的分支，大数据分析是非常多样化的领域，每一个领域自身数学模型和数学属性，这些模型和属性需要开发者去开发领域相关的算法，然后将这个算法映射到一个可以进行大规模分布的机制上，这个机制往往要利用云计算基础设施达成。

作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。同时，IBM作为目前业界唯一能够集咨询、服务、软硬件综合实力，提供端到端全面整合解决方案的厂商，相关产品和服务覆盖了大数据及分析相关领域的各个阶段、各个领域；IBM的大数据实践已经深入到包括中国在内的全球市场的各个行业，包括电信、金融、医疗、零售、制造等众多客户已在IBM大数据平台及大数据分析等技术和理念支持下获得收益。此外，IBM还推出了一套以成果为导向的组合产品解决方案，包括欺诈预测、财务运营和客户服务三大核心能力。这套解决方案广泛汇集了IBM的智慧资本，包括软件产品、基础架构、研究及咨询服务。

针对企业大数据方向开发者，IBM推出了多款产品和技术，大力提升了其分析产品的加速性能，简化了开发和运营。新版本企业级Hadoop产品InfoSphere Biglnsights可以利用现有的SQL技术，更便捷地开发应用组件。兼具安全性强和高可用性特点，新版Biglnsights能够更加契合企业部署需求。新版流计算软件InfoSphere Streams在实时分析的开发和部署上进一步增强了操作的简易性。新版关系数据库管理软件Informix包含TimeSeries Acceleration，能够适用于智能仪表和传感器数据的运行报告和分析。

英特尔软硬协同、体验至上

“大数据正在深刻地改变软件行业、IT产业，以及人们生活的方方面面。”英特尔亚太研发有限公司总经理、英特尔软件与服务事业部中国区总经理何京翔博士表示：“产业正在重构。我们希望与广大产业链伙伴和开发者分享英特尔大数据技术平台和计算解决方案，推动构建本地‘端到端’的大数据生态环境，共同迎接智能城镇建设中日益苛刻的大数据挑战。”

目前，英特尔的软件支持已经扩展到整个软件栈，从平台硬件、固件、虚拟机、云计算到操作系统、开发工具、中间件和应用程序，帮助广大产业链伙伴和开发者释放创新潜力，革新用户体验。以英特尔针对大数据的开放架构核心产品线，配合英特尔Hadoop分发版，可以实现“软硬协同、体验至上”的创新效果。例如，利用英特尔至强处理器平台对网络和I/O技术所做的优化，与英特尔Hadoop分发版进行强力组合，以往分析1TB的数据需要4个多小时漫长等待才能完全处理完毕，现在仅需短短的7分钟即可完成，极大地提升了大数据“智能”的意义。

英特尔Hadoop目前已经有了广泛的应用案例，包括智慧城市、电信、金融、医疗等行业都产生了用户。在谈到具体案例的时候，苗凯翔博士指出在英特尔Hadoop发行版软件的应用领域，中国比其他国家是先迈出了一大步，走在了世界的前列。以电信行业为例，英特尔Hadoop发行版已经被中国联通，用以进行历史账单及流量的查询与分析。正是由于客户的强烈需求，使得英特尔Hadoop这一原本在英特尔作为创新与尝试性的项目最终变成实际的产品出现。

通过与本地合作伙伴的携手努力，英特尔正在将大数据技术应用于智慧医疗的创新。英特尔亚太地区研发有限公司数据中心软件部大数据解决方案经理王晓栋介绍了在过去一年中与用友在UEP框架下实现的合作，主要是基于英特尔x86集群+x86综合解决方案，来尝试处理现在在医疗中的问题。例如医生查询病人病例，以前可能要拿病例本才能查到，而随着整个医疗系统在大数据时代的升级，所有医疗病例都集成在英特尔大数据平台上，使其查询速度、处理速度都达到顶级的水平。在过去一年，双方在区域性、大型电子健康档案和区域性的医疗质量分析方面均进行了不同程度的尝试。

从IT硬件系统，到数据管理应用，再到数据处理和分析软件领域，英特尔都拥有广泛的合作伙伴和健康的生态系统，通过合作伙伴间的紧密合作，已能够向用户提供适用于大数据应用，或针对此应用进行了进一步优化的服务器、存储设备和网络设备，以及能与这些设备实现无缝对接、更符合大数据应用需求的数据管理和数据分析软件。

大数据处理任务对于开放架构平台的倚重，让英特尔在这一领域获得了越来越多开发者的关注。作为全球领先的开放架构平台最核心部件——处理器平台的提供商，英特尔首要的任务就是要打造适用于大数据应用的“芯”，而后帮助开发者围绕这一基础创新打造可承载大数据应用的基础设施。英特尔还计划在其上的数据组织与管理层，针对大数据的分发和管理需求提供针对英特尔平台优化的Hadoop产品和服务；在分析与发现层，提供针对客户端与服务器端算法开发的支持，以满足大数据计算所需的性能与规模要求；在决策支持与IT服务层，则将联合生态系统内的合作伙伴，提供更为优化的可视化应用体验。英特尔所有与这些规划相关的具体策略，将随着大数据技术、应用和市场的发展逐步深化、细化。

微软携甲骨文漫步“云端”

结合对大数据本身的认知和微软自身强大的产品组合，微软可以为用户提供一个端到端的大数据解决方案。简单来说，就是后端以新一代SQL Server 2012为基准平台，将大数据管起来，然后在中端以数据集市为依托，配以丰富的数据应用，最后在前端以丰富的界面形式展现数据分析的结果，完成数据的汇总——应用与分析——结果呈现的完整流程。

为帮助企业快速采用其大数据解决方案，微软将同时在Windows Azure平台和Windows Server上提供Hadoop（在前者上用作基于云的服务，在后者上用作内部部署的分布）。并且有非常多的第三方针对Hadoop的应用工具，能够在这个平台上做到更好的分析、更好的视觉化的工作。微软大数据解决方案还支持Mahout等通用的第三方工具与框架，通过Hadoop流，支持C++、C#、Python、Ruby和Pearl语言的定制挖掘算法。

去年9月份，微软跟中国电信天翼平台达成合作共识，他们把门户网站的服务、灾备服务都建立在Windows Server上，这样便整合成了一个非常完整的“云”操作系统。对于客户来说，这个系统将带来了相当大的价值，它能够把你所有的应用、所有的运维场景在线上和线下更好地管理起来。从整体角度来说，云的管理系统能够帮助IT人员解决一系列操作场景。

为了让更多初创企业使用微软公有云服务，微软大中华区副总裁兼市场战略部总经理、微软大中华区首席云计算战略官谢恩伟表示，公司已在华启动了云加速器项目，免费为新创企业提供Windows Azure服务，而目的也是进一步推广公有云服务。Windows Azure开放、可靠、易用的平台服务大幅降低了初创企业系统开发及运营成本，帮助初创企业决速在全球范围内开展业务，并为全球用户提供一致卓越的用户体验，使初创企业集中精力于核心业务开发，加速业务成长。目前第二期项目已接近尾声。

此外，吸引广大开发者眼球的好消息还包括HTML 5网页app、Apache Cordova/PhoneGap和Windows Phone 7.5的开发者，现在可以用Azure作为服务支持。而可以享有这个权利的移动端浏览器包括IE8以及“现行版本的Chrome、Firefox、Safari和2.3以上的PhoneGap。”

近日，有国外媒体报道称，甲骨文与微软公司宣布在云计算领域展开深入合作。其中微软云平台Windows Azure将全面支持Oracle数据库、Java、Weblogic和Linux。通过与甲骨文的合作，微软能够给Windows Azure平台的客户提供更多的部署选择。但对于Azure平台应用在甲骨文和微软云上的表现具体会如何，目前尚不得而知。

三巨头 八仙过海各显神通

2012年，从整个云计算解决方案ITBrand排行榜上看出，IBM、微软、英特尔虽然在排名上有细微波动，但一直稳居前三位。

篇7

“作为在处理器芯片方面的领先者，英特尔在大数据方面所做的工作远远不止提供一个硬件平台。”程从超说。2014年4月，英特尔投资大数据软件提供商Cloudera，曾引起业界广泛关注，之后，英特尔还与业界许多厂商在大数据方面成为合作伙伴。程从超表示，英特尔大数据战略采取完全开放的架构，不论从硬件还是对开源社区的贡献，以及对一些特定产品的开发和提供行业解决方案，英特尔都是开放的态度。

程从超介绍说，英特尔在大数据方面所做的工作和开放性主要表现在三方面。第一，从最底层的硬件层面，英特尔提供一个平台，处理器方面就有很多型号是针对不同大数据应用的，同时，英特尔与传统的硬件厂商和数据库厂商都有很好的合作，并支持现在很火的Hadoop NoSQL技术，以及在网络、存储等方面提供支持。第二，英特尔对大数据开源社区和开源软件的贡献在全球排在前三名。第三，在行业解决方案方面，英特尔在中国建立了云创新中心，针对特定的垂直行业提供集成了软件、硬件、行业应用的端到端的大数据解决方案。

戴金权表示，Hadoop将MapReduce分布式计算和大数据技术带入主流应用，但是，随着大数据需求和使用模式的扩大，Hadoop已暴露出诸多局限性，特别是越来越多的数据应用需要使用超越MapReduce的全新大数据分析模式，对数据进行准实时的深度挖掘和分析。“这些下一代的大数据分析场景和平台有几个显著的特性”，戴金权说，比如对来自不同来源、不间断的输入数据进行准实时的流式处理;对海量数据使用大规模复杂的机器学习和图计算，进行深度挖掘和分析;使用分布式高速内存数据缓存，以支持交互式、迭代计算和数据分析。

篇8

大数据时代的到来将会给各行业带来前所未有的变革性影响，通过对海量数据的挖掘和分析会获得全新的、更具竞争力的服务和更大价值的产品。数据的安全和信息系统的不间断运行将成为关注的重心，IT系统基础构建也将以此展开从而防范可能发生的管理危机。北京蓝科泰达科技股份有限公司（以下简称北京蓝科泰达）成立于2002年，作为容灾备份领域的厂商和行业专家，致力于保障大数据时代数据安全和信息系统持续不间断运行。北京蓝科泰达以客户需求为导向，以大数据时代数据安全和信息系统不间断运行为着力点，推出“PlusWell全业务保障整体解决方案”。

“PlusWell全业务保障整体解决方案”是构建基础IT系统的关键技术也是大数据时代数据安全和信息系统不间断运行的重要保障，是积极应对危机事件必要的技术手段和管理方向。全面涵盖了服务器高可用，满足信息系统7×24小时不间断运行；数据多点存储冗余避免存储故障带来的数据丢失、业务停顿；数据自动备份、在线还原规避逻辑错误和人为误操作保证数据“零”丢失。

PlusWell SyMirror同步镜像系统采用虚拟磁盘技术，提供透明化的数据存取功能和智能增量数据实别功能，确保两台物理存储设备的数据在任何时候的一致性，确保加入虚拟系统中的存储设备进行快速增量同步，存储设备容灾切换时间小于1秒。同PlusWell HA软件系统紧密配合，协同切换，实现真正意义的高可用冗余存储方案。PlusWell HA 集群软件系统提供服务高可用（热备）功能，保障信息系统7×24小时连续运行。PlusWell VBS虚拟备份系统提供业务数据的自动备份和在线还原功能，保证数据的“零”丢失和海量数据5秒内还原到任意备份点；同时提供对服务器操作系统的灾难备份和一键还原功能（可以选择还原到各种历史备份点）。“PlusWell全业务保障整体解决方案”一经推出便有不俗的表现。2008年，经过严格的方案评审和苛刻的入场测试从众多解决方案中脱颖而出，圆满完成了“北京奥运会、残奥会开闭幕式指挥监控系统工程项目”。北京奥运会开闭幕式运营中心给出了以下的评价：“PlusWell品牌热备份软件自2008年6月12日进国家体育场（鸟巢）安装，经过3个月的运行，其间经过奥运会开闭幕式、残奥会开闭幕式的检验，产品运行稳定可靠、各项技术指标满足工程要求，圆满完成奥运会演出与仪式的指挥监控任务！”

奋进中的北京蓝科泰达不满足于获得的已有成绩，持续创新，推出了“智能数据交换机”产品系列。“智能数据交换机”是北京蓝科泰达十余年的技术积累和行业经验的结晶，将引领大数据时代灾备市场变革潮流、迈进灾备平台崭新时代。

篇9

面对新互联网时代技术大潮的挑战， 企业决策者的迫切需求是：如何洞察其最终用户的需求，并找到自身的转型契机。尤其是那些面对大数据、云计算、移动互联网、社交和O2O等新技术形式挑战，创新和转型节奏快的行业，比如零售行业。

IBM中国客户中心对客户体验的设计，既兼顾企业高层决策者 （CXO，CEO、C M O、C I O等）所面临的挑战，又结合决策者所面对的最终消费市场的需求，让决策者在体验中洞察最终用户的需求和自身的转型的之道。

例如，在智慧企业之旅的零售创新的展示中，物理数字融合解决方案展示了零售商如何利用门店渠道获取的客户可公开的行为数据，从而提高其运营绩效和客户服务水平。 零售商还可以结合店内，线上和社交舆情分析等方式对客户信息深度分析，勾勒360度客户视图并为其提供个性化的购物体验，从而提升客户忠诚度。

此外，IBM基于交互式的客户选车体验允许客户通过体感，与汽车3D模型进行信息交互，选择汽车不同的颜色，款式及配件等。同时，还可以通过手势识别进入汽车3D模型，了解汽车内饰及模拟汽车启动。 进而增强客户体验，以便捷地选择最适合自己的车型。

基于Watson的零售应用则是利用IBM Watson针对人类自然语言的意义和语境分析能力，能快速地处理海量的非结构化数据并实时地进行分析的能力实现的。它能够快速挖掘和识别客户在社交媒体的需求，针对客户推送个性化定制的服务和购买意见。

篇10

解决方案更具价值

本次富士通中国论坛的核心议题就是“以人为本”，无论是以人为本的ICT价值重构，还是构建以人为本的智能化社会，都突出了客户与应用的核心作用和价值。同样，IT架构也是由应用的需求决定的。

以前，无论是厂商还是用户都片面追求硬件产品的性能或功能，而进入软件定义的时代，硬件设计上的压力逐渐减轻，人们可以通过软件来增添功能，简化管理，甚至可以调配带宽，软件定义让IT基础架构的管理变得更加精细、准确和灵活。服务器、存储等都变成了云计算资源的组成部分，整体解决方案的重要性远远超越了单个产品。

以富士通为例，它以前的重点放在技术和产品上，而从2012年开始，富士通在中国市场上加强了解决方案的销售力度和行业的深耕细作。“无论是对中国市场，还是对富士通本身或对用户来说，解决方案的价值都远远大于产品。”周一平表示，“富士通的业务覆盖全球70多个国家，在当地拥有大量的解决方案和服务，如果能将这些国外的成熟解决方案和经验引入中国市场，那么中国的用户将受益无穷。”

发挥自身的集团优势，富士通的各类解决方案已经开始在中国落地生根。富士通（中国）信息系统有限公司首席执行官石丰瑜自上任以来，围绕着解决方案的销售和垂直行业的深入挖掘，对公司内部的组织架构、业务部门等进行了调整。在本次论坛上，富士通公司技术、平台产品、解决方案、服务等部门的领导共同亮相，向客户和合作伙伴全面展示了富士通由产品供应商向解决方案供应商转型的新成果。

技术下移与产品质量并重

近几年，x86服务器市场的快速发展给Unix服务器造成了一定冲击，“Linux+x86”架构应用得越来越广泛。在Unix和x86服务器两个市场共同发展的富士通又如何看待这两个市场的此消彼长呢？“Unix服务器整体市场的下滑有目共睹，特别是在云计算兴起后，其下滑幅度进一步加大。”周一平表示，“Unix服务器主要面向的是集中式数据库。从目前来看，为了满足企业级数据库对性能的要求，能够实现纵向扩展（Scale up）的Unix服务器仍然是应用的主流。我们现在很难预测未来集中式数据库与分布式数据库，哪类产品会占据市场主流，因此Unix服务器还有其用武之地。富士通将根据市场的需求来制定自己的产品策略。”

在一些关键应用中，Unix服务器仍然是主力，甚至大型机也在使用，而大量中小企业则青睐x86服务器。同时拥有Unix和x86服务器的一些厂商，一方面会针对不同客户的需求提供不同的服务器解决方案；另一方面，通过高端技术下移，将Unix服务器的一些技术移植到x86服务器平台上，这也是一种融合。

富士通的一个优势是拥有齐全的服务器产品线，不仅拥有全系列的Unix和x86服务器，而且还有像“京”这样的超级计算机甚至大型机。“近年来，我们逐渐将高端服务器的一些技术下移到x86服务器上。”周一平举例说，“就连英特尔也对我们的基于英特尔至强处理器的PRIMEQUEST系列开放平台小型机表示惊讶，因为以前没有x86服务器能够实现分区、热备等高端服务器才具备的功能。”

“软件定义这个名词虽然刚刚出现，但在Unix服务器上，软件定义早已实现。软件定义的本质就是实现资源的可控。”周一平表示，“现在一些厂商主要是从自己产品的角度出发来诠释软件定义的服务器、软件定义的存储或软件定义的网络等，而富士通则从软件定义的IT架构角度出发，更关注整体解决方案。”

除了性能、价格等因素以外，功耗正逐渐成为用户采购服务器时主要参考的指标。一些传统的数据中心温度很低，但是服务器机柜仍然有闲置，这就是因为某台服务器的热量产生了所谓的“热点”，在传统数据中心的架构中，只能靠降低整个数据中心的温度和降低服务器分布密度来解决，所以能耗非常高。“北京某高校的数据中心，一个月的电费就达50万元。现在越来越多的用户开始关注数据中心的能耗和PUE值。”周一平介绍说，“我们在降低服务器功耗方面拥有许多创新的技术。在芯片层、系统架构层，我们都充分考虑了设备散热以及空气流动的特性，最大程度增加进风量，引导冷空气按照我们事先设计好的线路流动，从而提高散热效率。我们在美国有一个用户，它用4台富士通的M10服务器替代了原来200多套旧款Unix服务器，仅电费一年就可以节省数十万美元。”在本次论坛上，富士通推出了新一代PRIMERGY S8服务器，它是高能效服务器的代表，其每瓦特性能相比上一代产品提高了50%，由于采用了富士通独创的Cool-safe高阶热力设计（Advanced Thermal Design），可以在40℃的环境中正常工作。

x86服务器市场是一个红海市场。富士通为保持差异化的竞争优势，主要坚持两点：第一，将高端服务器技术下移；第二，严把产品质量关。周一平表示：“我们在大型机、Unix服务器方面拥有多年技术积累和实践，这种技术优势可以延续到x86服务器上。同时，我们在产品质量、管理、散热与制冷等方面也拥有许多独特优势。富士通不仅仅是一个硬件产品供应商，更是一个解决方案服务商，这让我们有能力为客户提供更多附加价值。”

实时处理大数据

今天，大数据已经成了比云计算还火的话题。富士通虽然也拥有成熟的大数据解决方案，不过周一平表示，富士通不会向当前还没有需求或没有准备好的用户强推大数据解决方案。富士通希望通过各类IT解决方案，帮用户先打好基础，做好数据的采集、处理和存储，然后在时机成熟时再引入大数据分析业务。

在大数据领域，富士通重点关注的是商业企业。在本次论坛上，富士通展示了针对SAP HANA的一体机。富士通SAP HANA一体机是一个软硬件结合体，由富士通完成一体机的预安装及预测试，方便客户更快地部署服务。该一体机的硬件平台采用4路或8路的富士通PRIMERGY机架式服务器，内存容量从128GB至1TB不等，可充分满足客户在不同应用场景中的应用需求，并且可以实现横向扩展。周一平概括说，富士通SAP HANA一体机的特色主要体现在三个方面：采用独有的IMS服务器设计和高一致性方案设计，具有内置的高可靠性。