發布時間：2022-06-01 07:02:00
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的大數據解決方案樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
無需實地統計調查，怎樣得出售出房屋的空置率？醫院病人的平均住院時間與醫院效益存在著哪些內在關聯？今后，或許以上種種疑難碰到“大數據”，都能迎刃而解。
早在幾年前，發達國家已經相繼認識到大數據的重要意義。2012年，美國出臺《大數據的研究和發展計劃》，將大數據上升為事關國家核心競爭力的國家戰略；2013年，英國出臺《英國數據能力發展戰略規劃》，投資1.89億英鎊提高大數據的采集、分析能力；同年，澳大利亞了《公共服務大數據戰略》，推進大數據的分析應用、與其他政策和技術協同以及為公共服務領域變革；2014年，美國又了《大數據：把握機遇，維護價值》，提出大數據是重要的發展機遇。
“目前，國內大數據行業在數據和技術方面發展程度與國外步伐相近，但與國外大數據應用方面還存在很大差距。”人大金倉大數據業務部總監白蕓表示，從國外數據行業的發展狀況來看，他們是在研發出很多創新應用場景之后，才得出了“大數據”這個詞匯，比如，大數據預測流感、預測官員競選結果等，這都不是傳統的業務系統能夠達到的效果
“即使目前通過技術手段將各類車輛、路橋、停車場數據都悉數采集，也不一定能通過數據創造出有價值的東西。”白蕓以“大數據+交通”為例解釋道，究其原因，在于國內目前數據模型設計頗為欠缺，“不是技術的斷檔，而是應用創新能力不足，數據擺到面前，卻不知道怎么應用。”
在白蕓看來，隨著國內信息化的進步以及系統替代人工進程加快，信息化將逐步解決業務加速和職能高效的問題。在此基礎上，大數據應用也將呈現出從無到有、再到優化和增值的趨勢。在這個過程中，應用方自然會探索自身業務產生的數據究竟有多少價值，還能創造多少價值。
具體來看，目前國內大數據發展可以從數據、技術、應用這3個層面進行分析。
政府內部數據除了部門掌握的業務數據，還需要考慮不同系統數據之間的結構冗余，以及是否存在數據存儲的“信息孤島”；就外部數據而言，不同的政府部門究竟還需要哪些外部數據？通過什么方式獲得？獲取過程中需建立怎樣的機制？
這些都是政府大數據建設過程中考量的焦點。“比如，住建部門根據自身數據只能了解房屋的售出率，如需分析出售房屋的空置率，或許就要參閱房屋的水表、電表信息，這就需要協調水務、電力等部門的數據。”白蕓認為，“真正的大數據應用并不是僅僅根據現有數據繪制一份報表、一個曲線圖，就能稱之為大數據產品，這些依舊是一種傳統的統計和數據分析。”
信息化將逐步解決業務加速和職能高效的問題，大數據應用也將呈現出從無到有、再到優化和增值的趨勢。
6月27日，我國本土的數據庫廠商代表北京人大金倉信息技術股份有限公司（簡稱人大金倉）召開會表示，將打造大數據中心一站式服務來全面迎接大數據時代的到來，深化以市場為導向的產品研發策略，快速向集數據管理、集成、分析展現、安全保護和服務于一體的平臺型、一站式解決方案提供商轉變。
打造一站式解決方案
隨著大數據技術研究和應用的迅速發展，美國奧巴馬政府意識到大數據技術的重要性，將其視為“未來的新石油”，作為戰略性技術大力推動其發展。3月29日，奧巴馬政府在白宮網站了《大數據研究和發展倡議》，旨在提升充分利用大量復雜數據集合獲取知識和洞見的能力，并將為此投入兩億美元以上資金。
我國的學術界對大數據的關注也越來越密切。作為一個組成部分，大數據和數據庫技術一樣，關乎國家的信息安全。國產數據庫專家、人大金倉首席科學家王珊教授指出，在大數據應用環境下，若國產數據庫不能滿足用戶在數據管理、數據分析、數據挖掘等方面的需求，用戶則只能選擇國外廠商的產品，這對國家信息安全將構成重大隱患。
這個問題已經引起了我國數據庫廠商的關注。作為我國本土數據庫廠商的代表，人大金倉希望從單一的數據庫產品提供商向數據整體解決方案供應商轉型。
人大金倉總裁任永杰表示：“在大數據時代，用戶的需求已不僅僅局限于數據存儲，而是向數據管理、分析、展現、挖掘等多元化方向發展。我們計劃用3-5年的時間，將人大金倉打造成為國產大數據中心一站式解決方案提供商。”
收購思邁特
任永杰透露，幾年前人大金倉就已經在布局相應的解決方案。
記者從會上了解到，作為人大金倉以數據為核心的整體方案提供商發展戰略的核心產品，人大金倉數據庫產品Kingbase ES V7在剛剛結束的第十屆中國國際軟件和信息服務交易會上以突出的性能、高安全性、支持云計算、能良好應對企業海量數據管理面臨的全新挑戰的能力榮獲最具競爭力產品獎。
作為打造數據中心一站式服務的重要舉措，人大金倉近日還收購了廣州思邁特軟件有限公司作為其控股子公司暨廣州技術中心。據悉，思邁特專門從事商業智能產品的研發，其核心產品Kingbase SmartBI商業智能應用平臺能夠實現數據預處理(ETL)、儀表盤、靈活查詢業務報表、多維數據分析、數據挖掘、GIS展現、元數據管理等功能，并支持iPad/iPhone等移動終端展現。此外，思邁特還提供面向行業深入分析的商業智能解決方案，旨在幫助用戶深層次地發現和挖掘數據價值進而轉化成商業價值。
滿足用戶的個性化需求
中橋咨詢的一份大數據調查報告顯示，大部分中國用戶還處于“系統整合”階段，需要對來自企業內外部的大量數據進行收集和整理。
“為什么現在用戶對大數據解決方案求賢若渴？”高國輝自問自答，“因為傳統的技術和解決方案已經無法解決用戶當前遇到的諸多應用難題，比如實時交易數據的處理和分析等。金融行業提出‘小核心、大’，電信運營商積極構建雙活的數據中心都是從各自的實際需求出發，以應對大數據帶來的新挑戰。美國的某電信運營商就采用戴爾的SharePlex技術構建了雙活的數據中心。”
其實，無論企業的數據量有多大，數據是結構化還是非結構化，戴爾都可以提供具有針對性的解決方案。Spansion是一家知名的制造企業，它希望通過升級現有的數據庫來更好地支持其關鍵統計流程，從而達到提升業績的目標。為此，它采用了戴爾的SharePlex技術對原有的Oracle數據庫進行升級，不僅安全地完成了數據庫的遷移，而且節省了大量資金。
“諸如此類的例子還有許多。”高國輝介紹說，“不同的用戶，在大數據方面的需求不同，而且對價格的敏感度不同，這就決定了用戶在選擇大數據解決方案時有其‘個性化’的需求。比如，許多互聯網企業十分熱衷采用基于Hadoop的解決方案，就是考慮到經濟性的問題。戴爾的優勢就在于，可以為不同的用戶提供適合其需求的大數據解決方案。”
戴爾軟件事業部已成為戴爾企業級端到端解決方案的核心組成部分。具體到軟件解決方案本身，戴爾也強調端到端，比如戴爾軟件可以提供從移動辦公管理到信息數據管理再到數據中心和云計算的全面軟件解決方案。其中，信息數據管理軟件就與大數據直接相關，它包括數據庫管理、應用系統及數據集成，以及大數據分析等產品。
全面的軟件解決方案
上文提到的SharePlex以及Boomi等就是用戶比較喜歡的戴爾軟件產品。高國輝舉例說，無論是結構化數據還是非結構化數據，無論數據在本地還是云端，通過Booming都可以實現整合和統一管理。“在大數據方面，我們強調的是如何幫助客戶實現簡化。比如，通過戴爾Toad軟件，可以連接不同類型的數據庫，借助Boomi還可以將本地的數據庫與云中的數據相結合，然后通過戴爾的商業智能套件進行分析和展示，甚至還可以基于戴爾Kitenga軟件進行深度數據挖掘。”高國輝補充說。
黃邦瑜就像老裁縫，一個手握大數據，利用ICT技術，為客戶公司量體裁衣，并提供高端定制解決方案的信息技術裁縫。之所以比作裁縫，主要是為了和流水線式的粗暴生產區別開來。
作為富士通（中國）信息系統有限公司副總裁，黃邦瑜對于當下眾多企業在大數據應用上的浮躁心有不滿。在他看來，現在的大數據已經被某些人演繹成為包治百病的“一貼靈”，甚至完全背離了大數據的核心價值。
在現代化大潮的推動下，信息的重要性與日俱增，從某種角度而言，甚至可以直接等同于財富。尤其是隨著網絡和計算機技術的發展，信息呈現出爆炸式的增長態勢，信息的過濾、篩選、分析、整理成為人們最關注的話題之一。
物聯網、云存儲、云計算等信息處理技術的飛速發展，開啟了“大數據”的時代之門。越來越多的企業開始重視“大數據”的商業價值，期待能夠有一個解決方案，幫助他們從眾多碎片化的信息中，找到經營的規律。
“但大數據應用并不等于簡單的信息梳理。大數據的應用通常需要有扎實的IT基礎，來不得浮躁，否則很難讓解決方案達到預期的效果。”黃邦瑜指出。
作為全球范圍內的ICT領航企業，富士通擁有傳統基礎架構和云計算基礎，但富士通并不大規模地生產模式化的解決方案，就是為了讓企業客戶通過定制化的服務，找到更適合自己的解決方案。
需要量體裁衣
自2012年起，富士通加大了推廣行業解決方案的力度，并在中國市場上傾注了更大的熱情。正是因為如此，富士通在中國的企業形象也在發生著巨大的改變。曾經那個只會生產筆記本和打印設備的制造商，已經一去不復返。
富士通正在通過其多年積淀的ICT技術，轉型成為一家基于大數據的企業解決方案提供商。在與中國客戶打交道的過程中，黃邦瑜發現，不少缺乏扎實IT基礎的中國企業，把“大數據”看成了解決所有問題的“靈丹妙藥”，在引進“大數據”解決方案的過程中顯得過于浮躁。
胡春民：包括中國和歐美在內的眾多跨國巨頭都在涉足大數據業務，你認為中國與日本、歐美等國家相比，在大數據的研發和應用上有哪些差距？
黃邦瑜：大數據的應用在國際上也是個新事物，中國、日本和歐美等國家都仍處在研發階段，我個人認為中國同日本、歐美等先進國家相比，在大數據的研發和應用的水平上并沒有太大的差距。
如果說有差距，我覺得最大的差距還是體現在客戶的成熟度上。歐美、日本等國家的企業客戶相對更成熟一些，因為他們過去在業務層面和IT層面的積淀都比較深厚，這讓他們在大數據的應用上會有更明確、更具體、更戰略的方向和想法。
在中國，一些IT基礎并不扎實的企業可能會進入一個比較浮躁的誤區，希望大數據可以變成一貼靈藥，能夠馬上解決他們過去積累的所有問題。其實富士通在應用層面上也沒有能夠放之四海而皆準的大數據解決方案。因為給企業提供的大數據方案，它本身就是針對不同客戶要解決的不同問題“量體裁衣”而設計的，是需要通過與客戶共同研討，不斷改進，逐步完善，才能最終形成。
富士通擁有很好的硬件技術、軟件技術和IT技術，但是要幫助客戶找出規律，關鍵還是要根據客戶的業務，企業不能指望富士通來告訴你所有的一切。如果可以的話，富士通就直接去做汽車、醫療或者其他行業了。
大數據解決方案，從本質上來說就是客戶和IT供應商一起去發掘規律的過程。就像制造業存在著大量的數據，但是很難有一種解決方案，剛好把企業經營者想要找的所有規律都找到。
富士通擁有很多大數據業務和應用場景的介紹，因為我們發現，大數據并不是一個像軟件一樣成型的方案，你拿光碟過來一裝就能立刻解決所有的問題，而是一種我們稱之為“最佳實踐”的模式，即客戶能夠針對一個特定的問題或業務場景，把想要發掘的問題告訴富士通，然后我們一起去解決這個問題。
在中國，我最擔心的就是有客戶跟我說，富士通你給我提個方案吧，用了這個方案，研發、生產、市場等各種各樣的問題都能解決了。坦白講，這個真的做不到。
胡春民：關于制造業的轉型升級，各國企業都拿出了不同的解決方案。美國GE提出了“工業互聯網”，德國則提出了“工業4.0”，和這些歐美企業相比，富士通等日本企業的優勢在哪？
黃邦瑜：相比來說，德日企業好像更相似一些，美國公司也有他們自己的一些特征。我們在實施的方法論和工作方式上存在著一些不同。我個人認為，與歐美國家的企業相比，富士通和其他傳統的日資企業可能相對于其他國家的企業來說，做得更扎實一些。
歐美企業通常會制造大量模式化的產品，并把它們打包出售，可以更快地產生銷售額。但是在解決單體客戶的實際問題上，總是有些欠缺、不夠完美。這與富士通“最佳實踐”的服務方式完全不同。
富士通可能不一定會形成這種大量的模式化、可打包銷售的解決方案，我們一直都是針對每一個客戶在做精準的“量體裁衣”，我們認為這種個性化的服務方式會讓我們的企業客戶覺得更合適、更貼心，最后在用戶體驗上，我們的單個客戶滿意度會比歐美企業更高一些。
胡春民：除了硬件之外，富士通也在做軟件產品，從產品線角度而言，富士通的大數據解決方案有什么特點？
黃邦瑜：每個企業在它的產品線上各具特色，而富士通最大的特色是“全”。我們在存儲、服務器、運算分析軟件等方面進行了整體的研發。富士通的全套解決方案能夠將這些部分更優化地整合在一起，因此從整體架構上看比較全面。對于客戶而言，找富士通一家，各個環節都能夠全部搞定，比較方便。
業務的全面性，讓富士通能夠針對其中任何一個環節做一些功能優化，而這些經過優化的產品，可能在該環節的性能指標方面優于我們的競爭對手。
但這種全面性在某種程度上說也是我們的劣勢，畢竟企業的經歷是有限的，做得比較全從另一個角度來說，可能會使富士通在某些環節上的專精度做得不太到位。
胡春民：在大數據真正實施的過程中，IT企業跟客戶是需要進行很多溝通的。跟歐美的公司相比，富士通在這方面是不是具有更多優勢呢？
黃邦瑜：我覺得跟歐美公司相比，應該是各有優劣吧，不能一概而論。
富士通一直以來都做得比較務實，這就使我們與一些企業在某些領域的合作關系會相對比較長久。合作的時間長了，富士通的工程師就會相對更加了解我們的客戶。而且在日資企業中，人員流動率沒有歐美企業那么高。人員穩定的好處就是我們的工程師在行業和業務領域的知識積累會更多一些，這種好處最后也會反饋給我們的客戶。
云安全必不可少
胡春民：日本企業和歐美企業相比，在做法上有很大區別。除了ICT技術以外，其工業基礎也不一樣。制造業的解決方案其實是一個整體，不可能單純只靠ICT技術的支持。包括富士通在內的一些日本企業，在這方面有沒有更好的一些做法？
黃邦瑜：舉個醫療行業的例子來說明這個問題。在醫療方面有一個影像解決方案，包括對CT影像掃描的收集，對病人進行相應的管理等多個方面。
像美國的某醫療設備公司，他們是做醫療影像設備的，在賣設備的同時就可以附送打包的軟件。如果客戶剛好需要他的軟件，那么跟他們比，在價格上富士通是沒有任何競爭優勢的。
但他的劣勢是什么呢？因為它是設備制造商，他們附送的軟件基本都是專門用于服務特定設備的，而醫院不可能每個科室都使用它的設備，這時醫院就需要一個全套的影響信息管理系統，而這恰恰就是富士通所擅長的了。
我們是IT廠商，我的關注點不在于設備本身，而是著眼在整個ICT的架構上，使之能夠整體服務和支撐客戶的影像系統。回到制造業上，道理也是一樣的。
我覺得每行每業都存在“術業有專攻”的問題，而我們富士通最大的優勢就在于能夠通過IT手段將客戶整個產品生命周期無縫連接在一起，全方位覆蓋研發、制造、ERP、銷售等各個環節，為客戶提供一整套的價值。
胡春民：富士通在硬件方面根基深厚，但是與Informatica這樣的數據提取公司相比，富士通在軟件和大數據的獲取及預處理方面有什么優勢？
黃邦瑜：Informatica在大數據的數據提取領域里確實是非常領先的。富士通也有數據提取的功能，在這個環節可能沒他們好。但是，大數據分為若干個環節，除了抽取還有分析和運算環節。這些恰恰是富士通的優勢。
而且，富士通一個很重要的特點就是開放性。這就意味著并非大數據所有環節都只能使用富士通的技術，Informatica也可以成為我們的合作伙伴。這樣一來，在抽取環節，我們既可以用Informatica的軟件，也可以使用自己的軟件，甚至可以使用其他合作伙伴的軟件。
一體化整合是富士通比較優勢的地方，但是其他過程中也有一些的問題存在，其中最大的問題是數據安全問題。對于普通用戶和小型企業來說，這個問題可能并不是很重要。但是，一旦公司達到一定規模以后，數據安全問題就受到重視了。
在企業里面，對于非核心業務來說，放在哪里并不重要。但是當涉及到公司核心的銷售系統或者會員管理系統需要放到云端時，企業可能就會擔心：“我把數據給了服務商，它是不是會惡意使用呢？”
其實，我個人認為，數據安全性的問題并不是一個技術問題，而是一個制度或者運作的問題。現在的IT技術很強，我們可以通過各種技術防止黑客的攻擊，但是卻沒有太多可供使用的法律法規和監管體制，防止客戶信息的惡意使用。如果沒有完善的制度去管理，云的使用可能只會停留在一個很粗淺的層面。
胡春民：富士通是制造業出身。目前制造業有一個趨勢就是高度智能化和集成化，包括怎樣讓機器人、軟件和系統更好地去結合。這其實是把IT企業的優勢逐漸弱化了。你怎么看這種現象？
黃邦瑜：我之前看過的一個報道說，未來幾十年后也許所有行業的公司都是IT公司。因為無論是傳統行業，還是高技術行業，IT已經成為公司必不可少的一部分，這時候所有的企業都是IT企業。以后這個IT和非IT的界限可能就會越來越弱。
數據集成與數據質量是關鍵
綜合IDC、Gartner等機構的預測，2013年全球軟件市場的規模約為3000億美元，其中基礎設施軟件的總量近1700億美元，規模大于應用軟件。在基礎設施軟件中，增長最快的并不是人們熟知的虛擬化或安全類軟件，而是數據集成（DI）和數據質量（DQ）軟件，其年復合增長率一直保持10%以上。而DI和DQ正是Informatica的強項，也是Informatica在大數據時代的新機會。
Margaret Breya認為，中國是天生的大數據國家，人口眾多、互聯網人數龐大、手機用戶量大……在其他IT細分市場，中國用戶的發展速度可能會稍晚于歐美等發展國家，但在大數據方面，如果中國用戶如果能夠充分利用天然的優勢，并將創新的技術與行業應用相結合，將很有可能實現彎道超車。Informatica對中國大數據市場寄予厚望。Informatica大中國區總經理王晨杰表示：“從2005年進入中國市場到現在，這8年是我們在中國打基礎的發展階段，我們在中國已經擁有350多家客戶。為了抓住大數據這一新的發展機遇，我們在今年成立了合作伙伴事業部，積極拓展與行業解決方案和系統集成商的合作，短短幾個月已經與國內10家頂級的行業集成商簽署了戰略合作協議。”更加倚重渠道，深耕行業細分市場，以金融、電信、能源、醫療等為突破點，擴大區域覆蓋面，提升服務支持能力等成了Informatica進軍大數據市場的有力武器。
在中國，Informatica銷售最早、應用最成功的當屬其DI和DQ軟件。Margaret Breya預估，中國用戶對不斷完善的DI和DQ軟件的需求會持續增加，未來幾年，中國市場對DI和DQ軟件的需求量年均增長可達20%，是全球平均增長水平的兩倍。
虛擬數據機提升效率
“大數據現已不再只是一個概念，在零售、銀行、電信、公共部門等行業都有廣泛的應用需求。”中國惠普有限公司工業標準服務器產品部產品市場總監周俊杰指出，大數據正改變企業，惠普提供的整體性的大數據解決方案涵蓋了三個方面的內容，分別是，大數據優化解決方案、大數據服務以及大數據合作伙伴生態系統。
“全新HP ProLiant SL4500系列服務器是唯一專為大數據環境而開發的解決方案。”中國惠普有限公司工業標準服務器產品部產品經理汪平表示，作為超高密度解決方案， ProLiant SL4500帶來了突破性的經濟效益、密度和簡化性。它提供工作負載所要求的最大化的性能、生產力和成本效益。該款基于惠普融合基礎設施的服務器擁有高效的設計，最多可節省50%的占地空間，61%的電耗，31%的成本和63%的線纜。
結合上述產品特點及方案優勢，ProLiant SL4500系列服務器能在三年內為企業節約高達100萬美元的資本及運營支出。汪平介紹說， HP ProLiant SL4500系列服務器采用模塊化設計，提供各種計算和存儲配置，分別面向存儲、郵件及Hadoop等不同應用 ，使客戶能夠為特定工作負載的應用優化基礎設施，而不需要拼湊不適用的硬件。由于采用單一、經濟的架構，HP ProLiant SL4500系列服務器還支持Cloudera和Hortonworks等多家Apache Hadoop廠商，以及OpenStack Cloud Software和MongoDB等其它軟件。
“我特別擔心有客戶對我說，請富士通來幫我做一個大數據解決方案，幫我解決包括研發、生產和銷售在內的所有問題。說實在的，富士通真的做不到。大數據解決方案的形成是一個過程，是IT廠商與用戶一道在分析企業自身運營狀態與所在行業發展趨勢過程中不斷改進的過程。”富士通（中國）信息系統有限公司副總裁兼市場戰略總部解決方案服務戰略事業部總經理黃邦瑜7月11日在貴陽大數據國際年會上接受采訪時表示。
數據決策的5個階段
黃邦瑜在接受采訪時強調，大數據應該是一個幫助企業決策的工具，企業管理者千萬不要認為IT能代替他們做出決策。他介紹說，富士通把企業的決策分為五個階段：
第一個階段，以傳統的根據企業管理層的經驗來做決策為特征。這其中涉及一些數據，這些數據可能是管理者的紙面記錄和報告，或者新聞媒體的一些信息。管理者認為該怎么做，于是拍腦袋就做出決策了。
第二階段，以辦公軟件中的Excel等表格中的數據為依據進行決策。這種表格可能很大，橫向縱向都有好幾頁。
第三階段，為了把企業管理層從各種各樣的電子表格和電子表格中龐雜的數據中解放出來，IT部門會用IT手段把重要的信息及時提煉出來，并且每天早上發給管理層供其決策使用。這一階段的數據來源是多樣化的，如ERP、財務、人力資源、生產等系統產生的結構化數據。經過提煉后，這些數據會以圖形化的方式呈現。還有一些來自網絡、媒體等的外部數據。所以，管理者會看到結構化與非結構化兩種數據。
第四階段，借助IT手段從大量的數據中找出規律并提醒管理層，而不是要管理者針對各種數據做出快速反應。
第五階段，根據內外部各種數據對未來的一些業務場景進行模擬，以評估決策的效果。
“因為管理層的時間和精力有限，這就要求IT能夠采集企業運營過程中產生并積累的大量準確的數據，并且從外部海量數據中攝取相應的輔助數據，然后通過數據挖掘和分析等方式，將其規律找出來，并且比較精煉地展現在決策者面前，使其能夠在短時間內做出精準的判斷和決策。”黃邦瑜說，“當然，前提是企業的信息化基礎要足夠好。如果企業沒有存儲運營過程中產生的大量的有價值數據，一切也都無從談起。”
大數據對決策的輔助支持不僅適用于管理層。企業會遇到戰略、市場或技術等各種不同層面、不同范圍的決策問題。黃邦瑜舉例說，富士通眾多業務中包括醫藥領域的基因與新藥研究。以往的新藥開發主要憑借科研人員的智力和經驗。如今，研究人員如果有了一個靈感或者設想，可以在高性能計算機上進行模擬和驗證。大數據已經顛覆了傳統的新藥開發模式。
企業必須參與其中
科學與技術之間一個基本的區別在于，科學是去發現自然界中原本就存在的規律，而技術則是為了發明自然界中原本不存在的東西。就目的而言，大數據更像科學，它要做的是去發現原本存在于海量數據中的關聯性規律，只不過先前IT的存儲與計算能力難以勝任。
“企業在上馬大數據之前首先要練好內功。以制造業為例，企業要從研發、生產、營銷等流程上進行審視，看這些流程中的數據是封閉在各自的流程中，還是可以被其他流程共享，因為在從產品研發到銷售的整個業務流程中，某個流程上產生的數據可能會對其他流程產生影響。上大數據應用的前提是打破企業的信息孤島。”黃邦瑜說。
在之前的企業信息化建設中，IT供應商與用戶的職責很清晰。系統集成商要根據用戶的應用需求，結合企業所在行業的屬性，制定并實施相應的解決方案；系統建成后，交由用戶使用。而大數據應用則要求打破甲方、乙方涇渭分明的界限，要求用戶與系統集成商一道完成大數據解決方案。
“現在大數據非常火，以至有的企業認為大數據就是一副靈藥，馬上能夠解決企業存在的所有問題。實際上這是一種認識誤區。”
黃邦瑜說，制造企業擁有大量的各種類型的數據，不可能找到一種解決方案把企業經營者想找的規律一下子都找出來。富士通會根據用戶的需要找一個主題，用戶從業務分析著眼，讓數據與業務關聯；而富士通則從IT入手，分析如何從海量數據中找出與該主題相關的規律，然后制定并實施相應的解決方案。
“當前，大數據尚處于起步階段，中外企業最大的差別在于，國外企業信息化應用更成熟一些，他們會針對大數據提出自己的問題和需求。”黃邦瑜說。
云計算，特別是SaaS應用的普及，使得企業的數據越來越多地向云遷移，企業的數據安全問題因此凸顯出來。黃邦瑜因此特別強調云計算下大數據應用的安全問題：“現在，企業的云應用還處于初步階段，如辦公系統、人力資源等，一旦企業的ERP等核心應用遷移到云上，而相關的法律、法規和行業監管沒有及時跟上的話，企業的核心數據就有可能被他人惡意盜用，或者被服務供應商為了商業目的而濫用。”
“歐美日在這方面的監管非常嚴格，市場準入門檻非常高，需要企業具備多種資質。如果不能在機制上有效地保護用戶數據不被濫用，那么企業會因為出于對數據安全的擔心而對云計算乃至大數據應用裹足不前。”
貴在理解用戶的業務
傳統上，日本IT廠商比較低調，不像美國IT企業那樣通過強勢的市場營銷開辟新的市場，并借助合作伙伴的力量迅速進行市場擴張。日本的IT廠商通常會與客戶保持長期而密切的合作關系。比如說，富士通現在提倡的精益IT理念就源自幾十年來與豐田汽車在生產管理方面的合作。
“傳統日資IT企業與德國企業比較接近，都比較務實，注重產品品質和細節。而且日資企業的員工流動率沒有美國企業那么高，技術隊伍的穩定使得日資IT企業對其客戶所在行業的知識和經驗積累得更多。這些因素使得日資IT企業與他們的客戶保持密切的長期合作關系。”黃邦瑜說，“今天看來，在與客戶長期合作中形成的對用戶業務深刻的理解，以及由此形成的良好的用戶體驗非常重要，因為大數據的實施既要盡可能理解用戶的業務，又要與用戶一道持續不斷地對解決方案進行改進。”
黃邦瑜說：“富士通既是IT企業，也是制造行業企業，因此我們會基于自己的最佳實踐，為不同的客戶提供更細致的產品和服務。從產品上看，富士通的特點是比較全，包括后臺的服務器、存儲、網絡、中間件，以及客戶端的智能手機、平板電腦、筆記本電腦等。因此，富士通的整體解決方案會更加優化。
“從系統整體上規劃、設計和實施大數據解決方案是富士通的優勢所在。比如說，在醫療影像領域，有的美國影像設備供應商會在賣設備時附送該設備的處理軟件，但它并不能滿足醫院除了醫療影像設備之外的其他需求。”黃邦瑜說，“而作為IT廠商，富士通更關心如何用IT系統來支撐醫院的整個影像業務，即在包括掛號、門診和影像科檢查等在內的整個流程中，不同科室如何分享影像數據，如何分門別類地存儲這些數據，如何與醫院的信息系統對接等。”
作為世界領先的IT咨詢、解決方案及外包服務提供商，文思海輝以其超強的全球運營能力、嚴格的質量標準和高效的交付流程享譽業界。本次“商業智能解決方案以及大連商品交易所案例”之所以能夠獲獎也是因為得到客戶?及業界的高度贊譽和認可。如大連商品交易所客戶所評價，這個項目的成功投產打造了一個完整的數據倉庫平臺，集成了所內所有的數據信息，提升了統計分析、風險控制、產品創新研發的決策能力，提升了企業的綜合競爭力。
在此項目中文思海輝整合了數據共享平臺、數據交換平臺、ETL處理和調度平臺、數據應用平臺、數據管控平臺和應用門戶建設等部分，為大商所建立起完整的數據倉庫。通過這一平臺的建立解決了各個應用系統數據庫分散、數據質量和標準不統一、數據冗余大、數據流向錯綜復雜，交互效率低，災備與運維成本高的問題；完善了包括早期數據、外部數據的跨行業、跨市場的數據平臺；并大幅提高了平臺數據儲存、挖掘、分析、處理的能力。方案的實施為大商所的173家會員，182個指定交割庫，年14.01億手成交量、94.31萬億元成交額的數據體系提供了高效的系統支持；有利于大連商交易所對業務數據進行更加深層次的分析、研究工作；推動交易所的風險控制、新品種研究、市場拓展、戰略研究等業務創新工作的開展。
文思海輝執行副總裁劉君博先生參加領導力大會時表示：“IBM燈塔獎是個有高度的新起點，未來文思海輝將與IBM繼續通力合作、共同成長。在智慧金融、智慧城市等重點領域不斷提升技術水平和研發能力，為客戶創造更大的價值！”
“燈塔獎”是IBM對致力于獲得技術成就、行業知識和創新解決方案的全球業務合作伙伴的權威認證，獎項由資深行業記者、分析師以及IBM高管從全球千余家合作伙伴提交的數百個參評方案中選出。“燈塔獎”覆蓋各個行業和解決方案類型、Developer Works和技術進步等幾十個領域，作為每年IBM全球合作伙伴大會的重頭戲都會吸引全球IT行業媒體、專家的高度關注，也被譽為業界的“奧斯卡”。
