大数据解决方案精选(九篇)

第1篇：大数据解决方案范文

关键词：大数据；云计算；虚拟化

1认识大数据

相信大家都还记得2013年5月10日淘宝十周年晚会上，阿里巴巴集团董事局主席马云在其卸任集团CEO职位的演讲中说到：“大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。”

什么是大数据？

早在1980年，当时著名的未来学家阿尔文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中热情洋溢地将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过直到时光抵达2009年，“大数据”才开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。

环顾四周，我们都已经切身感受到了当今的信息量正在以前所未有的速度膨胀。当我们的普通民众在上世纪90年代刚刚接触个人计算机的时候，1MB的磁盘，1GB的硬盘已经是不错的配置。然而现在呢？GB、TB都已经无法满足我们丈量数据大小的需要，PB、EB、ZB已经义无反顾地承担起了丈量数据的大任。

随着互联网自媒体的普及，每天都有数以亿计的人在发微博、写微信、更新个人主页、使用社交网站、发表个人评论……全球互联网上每天会有220万TB的新数据产生，90%的数据都是在过去的24个月内创造出来的，如今，这个比例还在不断上升。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，他们对大数据的表述是：大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。他们对大数据的特性进行了归纳，提出了4V特点，即Volume(数据量大)、Velocity(要求实时性强)、Variety(数据的种类多样)、Value(数据是有价值的)。

而《互联网周刊》则认为“大数据”的概念远不止大量的数据和处理大量数据的技术，或者所谓的“4V特点”之类的简单概念。大数据是涵盖了人们在大规模数据的基础上所能做到的事务，而这些事务在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或者深刻的洞见，进而最终形成变革世界的力量。

2大数据应用的现状分析

最早提出世界已经迎来“大数据”时代的机构则是全球知名的咨询公司——麦肯锡。麦肯锡在其研究报告中指出：数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

大家都或多或少地意识到应该能从这些海量的数据中获取些什么，然而究竟我们能获取到什么呢？

一个被广为传播的典型案例是：在2012年初美国的一家Target超市，一位愤怒的父亲突然闯进来对店铺经理咆哮道：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”经理下意识地认为是店里出了问题，也许是误发了优惠券，于是立即向这位父亲道歉。然而经理却没有意识到，其实这是公司正在运行的一套大数据系统得出的分析结论。

Target会从其会员的购买记录中去了解该顾客的性格、类别等一些列业务活动。上面的例子正是Target为适龄女性创建的一套怀孕期变化分析模型，如果相关客户第一次购买了婴儿用品，系统将会在接下去的几年中根据婴儿的生长周期向顾客推荐相关的产品，从而培养和提高客户的忠诚度。

果然，一个月后，该名愤怒的父亲打电话给商铺道歉，因为Target发来的婴儿用品优惠券不是误会，他的女儿确实怀孕了。

利用数据挖掘用户的行为习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后发掘出更符合用户兴趣和习惯的信息、产品和服务，并对这些目标化的信息、产品和服务进行针对性地调整和优化，这便是大数据能带给商家最诱人的价值之一。

随着社交网络在人们生产生活中地位的快速提升，大量UGC(User Generated Content用户自生成的内容)进入互联网，上述价值的实现也变得越来越明显。

事实上，全球IT业巨头都已经意识到数据的重要意义和“大数据”时代的到来。包括IBM、EMC、惠普、微软在内的全球知名跨国公司都陆续通过收购与“大数据”相关的厂商来实现技术整合。

目前典型的大数据应用领域有：

商业智能。例如：用户行为分析，即结合用户资料、产品、服务、计费、财务等信息进行综合分析，得出细致、精确的结果，实现对用户个性化的策略控制，这在营销网络的流量经营分析中占有越来越举足轻重的地位。个性化推荐，即在各类增值业务中，根据用户喜好推荐各类业务或应用，这已成为运营商和门户提供商服务用户的一个最有效方式之一，比如应用商店的软件推荐、IPTV视频节目的点播推荐、购物或旅游网站的猜你喜欢等。

公共服务。一方面，公共机构可以利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用，从而提供更为广泛和深度的公共服务，如实时路况和交通引导；另一方面，公共机构也可以通过对某些领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，如疾病预防、环境保护等，为实现更好、更科学的危机响应提供技术基础。

政府决策。通过对数据的挖掘，从而有效提高政府决策的科学性和时效性。例如：日本大地震发生后仅仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就了详细的海啸预警。并且随即NOAA通过对海洋传感器获得的实时数据进行了计算机模拟，制定出详细的应急方案，并将制作的海啸影响模型实时在了YouTube等网站上。

3大数据解决方案的现状分析

以往谈及大的数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化的数据。如今把“大数据”作为一个专有名词提及，通常指的是解决问题的一种方法，即通过收集和整理生产生活中方方面面的数据，然后对其进行整理、挖掘、分析、处理，进而从中获得有用的价值信息。这种衍化出的新的商业模式即为通常意义上的大数据解决方案。

虽然通常意义上的大数据解决方案描述了一种通常的行为，但要实现这种通常的行为，往往会遇到诸多技术和硬件上的问题。一个显而易见的问题就是：大数据包络万象，而且像音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据正以突飞猛进的速度增长，加上移动互联网的普及所带来的如位置、生活信息等富含价值的数据，现有的，或者传统的对数据的处理手段和硬件配置已越来越跟不上数据发展的步伐。

于是革命爆发了！

哈佛大学社会学教授加里·金就说道：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

数据需要存储，存储需要设备，存储设备的容量和可扩展性以及读取的速度成为了一大问题(容量问题)；大数据不是一日而成的，往往都需要一定周期的积累，在数据的积累过程中，以前的数据和现在的数据在存储上应该是能保持一致的，无论设备升级与否，而且这些数据要长期有效，这是一个持久的问题(积累问题)；与持久相对应的，互联网是变化的、经济活动是变化的、整个世界都是变化的，针对某些实时问题，如交易、金融等，用已经过去的数据显然是不合适的，这也是一大问题(延迟问题)；大数据包络万象，有些是可以随意获得、和消除的，有些，如金融数据、医疗信息、政府情报等，则是需要按不同级别进行保护和加密的，特别是在需要交叉数据参考的应用中，不同部分的数据有着不同的安全需要，这又是一大问题(安全问题)；为了满足上述问题，我们显然可以通过不断加大投入，购买更多的存储设备、雇佣跟多的工作人员、建设更多的数据中心和分析中心，但这一切都是由成本的，特别是对于以盈利为目的的商业机构而言，成本和收益永远都是最优先考虑的问题之一(成本问题)；当然还有很多其他的问题，这里就不一一罗列了。

驱动商业机构解决上述问题的动力肯定是商业利益。以全球知名的IT制造与服务和咨询提供商IBM为例，其全球CEO调研显示，唯有在数据获取、将数据转换为洞察力、再将洞察力转化为行动力等方面表现优秀的企业，才能有持续的绩效表现。绩效突出者从海量数据中挖掘出有价信息的能力是绩效不佳者的2倍。

IBM认为由于当今企业、市场、社会、政府之间的联系变得越来越紧密，传统的数据分析正日益呈现出“大数据”时代的新特点，即容量要求更高、速度要求更快、数据类型多样和数据来源复杂4个方面。结合多家领先市场咨询机构的调研数据显示：

2010-2015年，“大数据”市场年均符合增长率为39.4%，将是整个信息与通信技术市场增速的7倍；管理及维护数据的成本将是购买存储设备所需成本的4倍；全球数据量的年均复合增长速度为59%；未来需要分析的信息源中，混合类型数据所占比重将高达85%；数据分析直接受到服务器性能制约的数据量将占到总体的87%；仅2012年一年，服务器在整体“大数据”市场投资中就将占去14%的比重。

这就意味着传统计算的低效正在为企业发展带来阻碍，企业感到当前的IT系统变得更加复杂且难以管理。数据显示：企业用于运营和维护IT系统的费用已经超过整体预算的70%，并且这一比例仍在持续增长；企业有三分之二的IT项目及解决方案部署超出了原定计划；IT架构的复杂度将以当前速度每两年就增加一倍。

于是出乎绝大多数人意料的事情发生了：IT部门，这个曾经作为企业现代化和创新化能力标志的部门，正越来越成为企业新创新的阻力而非动力。

怎么办？

很多人立即想到了另外一个热词：“云计算”。

IBM全球高级副总裁Rod Adkins认为，当前全球IT领域有了令人振奋的发展趋势和挑战，现在每天有大量数据和信息生成，这为大数据分析提供了机会；数据中心的挑战也为IT提供了新机会，比如云计算，能降低数据中心成本。

EMC资深产品经理李君鹏认为，大数据本身就是一个问题集，云技术是目前解决大数据问题集最重要有效的手段。云计算提供了基础架构平台，大数据应用在这个平台上运行。目前公认处理大数据集最有效手段的分布式处理，也是云计算思想的一种具体体现。Teradata技术总监Stephen Brobst则表示，公有云架构对数据仓库没有影响，因为企业的CIO不会无缘无故把财务数据或者客户数据放到云上，那样很危险。然而，是私有云架构确实有影响：第一，通过私有云，可以巩固数据集市，减少利用率不足的问题；第二，可以通过灵敏的方式将数据集成，实现业务价值。

于是有人就此理解为：大数据的最佳解决方案是采用云计算和分布式处理，利用互联网将运算能力、存储能力都做分布式的处理，认为这样做就可以最大程度上地降低成本、增加扩展性和灵活性。

然而事实真的如此吗？

让我们来分析一下最近IBM公司在国内针对百万人口的城市级信息中心制定的解决方案：

面对数量庞大且增长迅速的各类交通信息：120万辆机动车电子卡、4万辆机动车的实时GPS定位、200万笔公交IC卡数据、518个高清卡口的113亿张图片等，该市信息中心的领导意识到，当前多个项目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的网络设备难以满足新增的需求，网络设备经常更换，并且这些相互独立的数据库、服务器和存储，以及不同的访问权限和没有统一的管理界面，让本就压力巨大的数据中心的效率大打折扣，同时也极大浪费了宝贵的人力、能源和其他各种资源。

IBM给出的解决方案是：

首先，在基础平台上摒弃了分布式的服务器架构，而是采用大型服务器在基础架构上对处理能力、I/O吞吐和主存储进行了整合，这样做的最大亮点是，将原有成百计的分布式服务器整合到了个位数，极大地节省了空间和能源，做到绿色环保；因为不用考虑各分布式服务器之间的互通互联和各服务器之间的状态及负载均衡与调配，节省了相当数量的管理人员；另外大型服务器自身端到端的管理功能和适用于异构工作负载且基于策略的框架，有效帮助信息中心实现中心控制，实现极高的性能。

其次，在整合的基础平台之上，采用“云计算”框架虚拟化设计，实现了智能交通和政务网站的整合。这一方案让用户在使用上可以享受与分布式架构相同甚至更加优越的性能。由基础平台通过虚拟化形成的任意数量的虚机，在统一云管理软件URM的配置下，能够提供统一的管理视图和管理机制，简化在多套异构业务系统环境下系统的运营和维护工作。

而在本方案中的存储部分则采用了运行稳定、性能领先、技术成熟的SAN网络架构，具有很好的稳定性，能为前端各应用提供可靠的数据存储平台，并且整个SAN网络中的部件都配置了双冗余组件，保证任一部件的损坏不会影响整个系统的运行，而关键数据库的数据都通过合理的备份策略，定期备份在了物理磁带上，保证关键数据的绝对安全。

总结下来，整合的基础平台，“云计算”框架的虚拟化设计，和定制化的高速存储，打造出了最稳定、最可靠、最安全、最绿色的运行环境，让政府的大数据应用完美落地。

可见，大数据的解决方案不同于纯粹云计算的解决方案，虽然云计算带来了看上去更便宜的处理能力和存储能力，但对于往往都有相当数量级规模的大数据应用而言，在基础架构上巧妙地整合和部分的集中，反而能更好地解决安全性、可靠性、稳定性和绿色环保的需要。

4结束语

第2篇：大数据解决方案范文

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。

第3篇：大数据解决方案范文

在当今这个信息世界，每个数据中心都拥有大量的信息财富。这些财富可能会开启带来利润并赢得市场份额的新途径。换句话来说，让正确的人员掌握更多信息资源将大大提升企业的竞争优势。

然而，掌控更多数据也会给企业带来更高的业务风险。它会阻塞网络通道，降低系统的数据存取性能，而且还会导致存储资源的耗竭。正如很多专家所指出的，仅仅简单地增加存储容量并不能解决问题。因为不同应用具有不同数据存取与管理方式，这样有可能造成无法整合的信息孤岛。

以这样的情形发展，最终的结果是，数据中心效率低下，关键信息丢失，存储管理成本不断攀升。这对于那些急于在瞬息万变、对成本敏感的市场中增加业务价值和提高企业竞争力的CIO们来说，绝对不是好兆头。

融合为何如此重要

为什么数据中心融合如此重要？目前，数据中心的融合让IT行业与商业界怦然心动的原因，在于它能够简化存储管理流程，并降低数据中心设施的整体成本，减少数据中心设施占用的空间。

简而言之，数据中心融合可以引入一系列新的集成服务器，能够在共同的管理平台之上，利用虚拟化技术拓展网络能力并进行存储创新。此外，数据中心融合还能够在消除数据中心设备与组件管理方面的低效状态的同时降低成本。

对客户而言，数据中心融合可以转化为立竿见影的两大价值：减少数据中心实际设备数量；降低管理成本、空间需求，以及减少能耗。

此外，在融合后，数据中心可以采用单个控制台管理所有数据中心组件，无论是服务器、网络还是存储资产。这样能够使数据中心对部署多种管理工具的需求显著降低，同时降低对获取管理各种工具所需专业知识的需求。另外，融合数据中心还可以解放价值不菲的IT人力，使这些IT人员能够从事对企业增值更高的业务。

这些价值优势加在一起可以为CIO们带来更有效的解决方案，同时为企业的云部署打下基础。

数据中心融合的优势

最近，很多解决方案的井喷式与推出，会让人产生“数据中心融合是一种新事物”的错觉。实际上，作为一种概念，它已经存在一段时间了。数据中心融合与统一计算已经被大家谈论了很多年。

数据中心融合近期地位的提高源于两方面的演进。

IT业的创新使数据中心组件整合在一起成为可能，企业还可以对这些组件进行统一管理。通过引入虚拟化技术、千兆以太网带宽以及能耗更低的服务器与处理器，现在业界已经可以设计和创建出集成系统。

IT行业目前还在整合这些资源，并创建以数据中心融合为中心的新合作关系。例如，日立数据系统与其合作伙伴依托稳固的合作关系，共同推出能够优化数据中心关键环境的融合数据中心解决方案。

这两方面的演进使许多企业的数据中心融合梦想变成现实。

虽然上述这一切已经提高了数据中心融合的价值定位，但是客户仍然对其发展趋势心存疑虑。而这种疑虑不无道理。

大多数产品是以新产品为中心，并且要求抛弃现有的基础设施组件。这一点在现如今企业都想方设法最小化开支和最大化投资收益的形势下，很受争议。另外，它也会影响到CIO自己的价值定位。因为它会让先前摆在首位的遗留数据中心组件的部署理由与决策一无是处。

不过，优势仍然超出风险。

如果不部署数据中心融合解决方案，数据管理就会成为一直存在且始终让人寝食难安的问题。

由于企业对数据中心融合的需求程度随着它们对数据性能要求的提高而提升，CIO们最终仍会对数据中心基础设施进行微调。同时，数据中心融合往往被视为数据中心实现云部署的第一步。其部署会从根本上提高数据使用效率。

日立融合数据中心解决方案的与众不同之处

日立数据系统公司为CIO们提供了让业务和经济两个层面都获益的更佳的解决方案。

日立融合数据中心解决方案（Hitachi Converged Data Center Solutions）将其领先的行业创新与数十载专业知识融为一体，实现优化存储、服务器及网络的目标。该解决方案采用了可运行多种应用、可随时部署的信息技术，能够简化管理、降低成本、减少空间占用，同时实现按照客户步调执行的云部署。

与并未针对关键任务应用环境进行优化的、松散整合的解决方案相比，日立融合数据中心解决方案在企业级可靠性、部署速度、性能及管理等方面具有显著的优势。此外，该解决方案还能够为企业解答许多问题，简化定购与部署过程，并带来可量化的成效。

与市场中其他解决方案不同，日立数据系统的解决方案在设计时还考虑到对IT投资的保护。每种解决方案都可以针对业务需求，尤其是数据与信息管理方面的需求，优化客户的现有关键任务环境。

电子邮件管理对许多企业都是一个关键问题。日立融合解决方案已经针对Microsoft Exchange 2010进行优化，可以解决电子邮件管理中的主要问题。利用处于单个平台中的日立数据保护套件（HDPS）与日立内容平台（HCP），该解决方案还可以帮助客户统一管理、备份资料，同时提高存档效率。

此外，由于允许Microsoft Exchange平台驻留于日立计算机刀片服务器机箱（解决方案的关键组件），该解决方案能帮助企业节省数据中心的占用空间。

另外，日立数据系统公司的方案使客户能够按照自己的步调实施云部署。例如，基于微软Hyper-V Cloud Fast Track的日立融合解决方案把日立存储、计算能力与网络功能融为一体，将Microsoft Windows Server 2008 R2与Hyper-V、System Center融为一体。一旦部署该系统，客户能够获得高性能私有云基础设施，以增强自动化和协调性。

结束语

总之，数据中心融合可以说是应对数据量剧增的灵丹妙药。它使数据中心能够与业务和市场需求发展保持更加一致的步调，同时，能打消企业对当前及未来数据可用性的顾虑。

许多人认为，在当前市场环境中获得这些优势的成本可能会过高。而对于日立数据系统，我们坚信当前环境急需此类解决方案。市场所需要的是一种能够克服不稳定性，力求提高用户需求，对企业具有更高业务和实际意义的解决方案。这正是我们现有和未来计划的解决方案所坚守的价值定位。

第4篇：大数据解决方案范文

大数据分析四大挑战

“大数据对包含计算、存储等系统在内的基础平台提出的重要挑战是如何加速工作流。” Erwan Menard表示，“大数据解决方案应涵盖数据生命周期的四个过程——抽取、存储、处理和分发。”这其中的每一个步骤都对存储系统的设计都提出了相应的要求。Erwan Menard的解释是：在数据的抽取上，系统更关注的是I/O性能；在数据的存储方面，能效和密度是关键词；提供存储内的计算能力，将处理功能和能力放置于离数据更近的地方已经成为存储系统设计的重要原则；在数据的分发上，DDN提供面向大型网站和云的对象存储，可快速分发结果，让更多用户更快地接受信息。

在谈到DNN存储解决方案和产品的优势时，Erwan Menard认为DDN的特点主要集中在三个方面：以SFA系列产品为例，在海量数据的存储上，DDN解决方案的高扩展性可以满足用户的需求；面向云的存储解决方案WOS，可以在一个系统中存储多达2500亿个对象/块/文件；DDN解决方案和产品拥有存储内计算的能力，可通过控制器和软件为数据提供更好的内部处理性能。“DDN拥有管理数据的专利技术，控制器的设计和软件方面的相关技术是DDN存储实现高性能的关键。”Erwan Menard表示。

面向工作流的混合应用

DDN解决方案和产品的一个重要特性是能在一个系统中混合使用SSD、SATA、SAS等不同种类的硬盘。Erwan Menard表示，目前SSD在HPC和大数据相关的解决方案中得到了应用，但大多数厂商是将SSD单独地作为一层存储来应用的。特别是带PCIe插口的SSD，在分层存储里应用得比较多，经常访问的数据放在最快的SSD里面，大大提高了读写的速度。DDN能够混合使用不同的硬盘并实现分层管理，这样系统就能更好地兼顾高I/O、高带宽以及低成本。“DDN解决方案分层存储和管理的特性，能使不同种类的硬盘发挥其最大的功效，真正做到混合应用，这是DDN与其他厂商不同的地方。” Erwan Menard说。

存储系统的设计和选择必须结合特定的工作流和应用场景来考量，无论是分布式存储还是集中式共享存储。Erwan Menard解释说，有些应用只写一次，却要读多次，比如备份、归档等，但在一些大型网络服务中，用户往往需要快速实现文件共享和数据同步，这就要求系统兼具高性能和高带宽。应对这种情况，面向对象的存储更适合。

大众化的HPC

Erwan Menard介绍，DDN的大型存储系统和高端存储系统主要面向四类应用环境：第一，云、托管及Web应用，提供存储和网络的结合；第二，高性能计算，面向政府、商用和科研应用等领域；第三，面向非结构化数据的视频监控；第四，广电媒体的流媒体数据存储和应用。

第5篇：大数据解决方案范文

但是从正逐渐分化的数据中心市场来看，一方面由电信运营商、数据中心服务商建造的超大型数据中心层出不穷，另一方面，企业的数据中心规模在逐渐缩小，不同的数据中心用户难道都适用端到端的解决方案吗？

不必全部使用伊顿产品

伊顿电气电能质量中国区总经理张广宏认为，中小数据中心客户确实对端到端解决方案有一定需求，但是对于那些大型甚至超大型的数据中心客户来说，还要具体情况具体分析。端到端解决方案不应该是简单的硬件产品的堆砌，而要实现1加1大于2甚至大于3的效果，才能真正体现端到端解决方案的增值作用。

“端到端解决方案不应该成为厂商推销产品的一个噱头，而应该切切实实解决客户的应用问题。一个厂商即使拥有丰富的硬件产品线，也不能表明它就具有了解决客户问题的能力。”张广宏表示，伊顿的数据中心解决方案提供的是一个开放的平台，能够整合伊顿自己的产品以及合作伙伴的产品。

伊顿虽然能够提供数据中心端到端解决方案所需的各类部件，但除了针对中小型客户的整体解决方案以外，伊顿并不强求客户在数据中心方案中全部使用伊顿的产品。只要是能为客户解决问题，伊顿的解决方案平台也能接纳竞争友商的产品。“针对中小客户的端到端解决方案都是标准化、模块化的，可以快速安装和部署，且方便扩展。”张广宏解释说，“面对客户时，我们并不刻意强调伊顿具有提供一个数据中心硬件盒子（整体解决方案）的能力，而是提供最基础的部件，让合作伙伴根据用户的需求提供整合的解决方案，充分体现合作伙伴所能提供的附加价值。”事实上，当前在许多集成商提供的数据中心整体解决方案中，伊顿的产品都是主力。

端到端解决方案考验的是数据中心厂商在咨询、销售、产品、交付以及服务等方面的综合实力。为了提高数据中心整体解决方案的销售能力，伊顿不断强化以客户为导向的销售模式，对自身的销售人员以及合作伙伴进行有针对性的培训，希望以一个更开放的平台和心态，为不同的数据中心用户提供适合的解决方案。“在数据中心领域，我们的优势在于对客户需求有着深刻的理解，并且在全球范围内拥有多年的实践经验和优秀的产品。”张广宏总结说。

对伊顿来说，标准化的经营模式可以带来显著的优势。伊顿采用及实施一致性的工具及流程，而这些经校正且整合的工具及流程的集合被称为伊顿商业体系（EBS）。EBS通过提供经验证过的有效工具、流程及制度，让伊顿有更充裕的时间更专注在其业务执行及运营成长上。得益于EBS这种既作用于伊顿自身，同时也将合作伙伴纳入其中的公司文化，伊顿在数据中心领域保持了多年稳健的增长。

软件与服务是新增长点

现在，软件定义的数据中心是最时髦的词汇。由于虚拟化、云计算等技术的逐渐普及，原来分散的数据中心变得更加集中，而原来通过物理方式界定的数据中心逐渐变成了无形，即不再受物理连接的限制。

“软件在数据中心的建造以及后期的运维等方面都发挥着巨大的作用，它可以最大限度地提升数据中心的效率。软件增加了数据中心的透明度。用户对数据中心的监控可以深入到服务器级别甚至是主板级别。”张广宏介绍说，“但是无论数据中心达到了多么高的虚拟化、自动化水平，数据中心的基础设施都是不可或缺的。在软件定义的数据中心里，基础设施应该是动态变化的，具有非常好的扩展性、可监测性和灵活适应不同负载的能力，只有这样才能实现数据中心效率的最大化。”

在数据中心领域，软件和服务将成为衡量一个数据中心厂商核心竞争力的重要指标。软件主要体现的是对数据中心的管理能力。张广宏认为，未来数据中心一定要实现智能化的管理，而一个数据中心包括不同的管理层级，涉及物理基础设施、IT设备、应用管理等多个方面，因此实现数据中心整个生命周期的管理，考虑整体的投入和产出是非常必要的。实际上，针对机房动力环境的管理已经是一个十分成熟的产品市场。但是在数据中心全生命周期管理方面，业界还没有一个统一的标准，各厂商都是按照自己对DCIM（（Data Center Infrastructure Management）的理解在开发产品。

“机房动力环境的管理也好，IT设备的监管也罢，用户不能孤立地看待对这些系统的管理。若想实现对数据中心全生命周期的管理，首先了解用户的痛点在哪里，业务需求是什么，只有这样才能提供有针对性的解决方案。”张广宏介绍说，“我们全球总部有一个高管团队，专门负责了解客户的需求。在此基础上，我们的产品研发变得更有针对性，更贴近用户的需求，产品本身也更简单、更高效。”

伊顿服务部门的很多员工都来自数据中心、电源之外的领域。他们的长处是熟悉用户的业务流程和需求，能够帮助用户确认应用的痛点。“了解到客户的需求之后，我们要做的就是切实履行对客户的承诺，不能仅仅树立一个高的标准，而自己又不能达到，这会让用户对厂商提供的服务丧失信心。我们要为客户提供具有附加值和一定技术水平的服务。”张广宏表示，“不论是软件还是服务，体现的都是厂商的软实力。”

记者手记

伊顿为什么押注高频机

“只有凭借可靠的产品、极具竞争力的价格和到位的服务，才能赢得客户。以前，我们的单相UPS一直保持领先地位。最近几年，我们的三相大功率UPS也实现了大幅增长，市场占有率提升了几个百分点。”伊顿电气电能质量中国区总经理张广宏表示，“我们能在市场上取得领先，依靠的就是不断的创新。”

过去几年，UPS业界一直对工频机和高频机存在争议，甚至是误解，导致高频机的应用增长缓慢。从2006年推出高频机开始，伊顿就坚定地认为未来的市场是属于高频机的，所以果断地停掉了已经有20多年应用历史的工频机市场上的经典产品Powerware 9315，全力推广高频机。

第6篇：大数据解决方案范文

提出“五级”转型战略

尽管当前很多企业都在积极采用大数据分析技术和解决方案来变革业务模式，提升企业的核心竞争力，但是很多企业都对自身的大数据项目并不满意。全球领先的基准研究和咨询机构Ventana Research的研究@示，79%的企业用户不具备运用高级分析技术的必备技能。

姜欣介绍，今年Teradata通过《经济学人》杂志在全球所做的一个调研结果显示，在大数据利用方面，企业主要存在以下三方面问题：第一，数据整合问题，57%的被访企业认为难以获取重要的业务数据；第二，数据应用问题，42%的受访企业认为数据过于繁杂，应用不够友好；第三，数据治理问题，75%的受访企业为因异构数据而浪费时间感到困扰。

“我们目前推出的解决方案和技术，就是为了解决以上三方面问题。”姜欣介绍说，为此Teradata提出了五级转型战略：

其一，坚定地走一体化数据分析平台的道路，不断完善一系列平台产品，其中包括最近推出的Teradata IntelliFlex数据仓库架构和Teradata Aster大数据探索平台

其二，全面向云转型，支持私有云、公有云和托管云等多种部署方式，并在这种云生态下提供咨询和开发部署服务。

其三，打造分析生态系统，将统一数据架构（UDA），以及Unity、QueryGrid和Listener等工具整合起来，形成一个大数据生态，并在这个生态下提供咨询和实施服务。

其四，从完全技术中立的角度为客户提供大数据咨询服务，如大数据战略规划服务、敏捷开发咨询服务、数据建模服务。

其五，坚持客户至上而非产品至上，用多元化的产品全面满足客户需求，帮助客户挖据数据价值。

由此可见，Teradata在大数据领域，除了不断完善产品和技术以外，还不断强化咨询服务能力。

推出无边界分析功能

作为Teradata多年的老客户，瑞典最大的工业企业集团沃尔沃汽车公司从2006年开始建立数据分析平台。一直以来，沃尔沃汽车公司面临的一个问题，就是数据散布在超过30个系统中。公司的整合数据存储库和数据模型中，除了有客户、经销商、车辆与车辆配置信息、质保和故障诊断等数据外，还有很多外部数据。这些数据有结构化数据，也有非结构化数据。

沃尔沃汽车公司亟须一个弹性好、敏捷性高的平台来处理所有这些数据。为此，沃尔沃汽车公司部署了Teradata统一数据架构，将所有需要处理的数据全部整合起来进行处理，从而解决数据孤岛和数据治理混乱问题。在部署了Teradata统一数据架构后，沃尔沃汽车公司构建了全球统一的敏捷的数据驱动环境，从而可以借助可靠的数据分析结果降低运营成本，提高盈利能力和客户满意度；形成基于事实的决策机制和文化，使得公司更加开放和透明；有效支撑“数据创客”活动，员工和合作伙伴可以基于数据平台开发数据产品。

沃尔沃汽车公司成功应用Teradata统一数据架构的案例，是Teradata新推出的无边界分析功能的一个应用典范。据悉，Teradata无边界分析打破了过去在进行数据分析时单一系统、单一技术分析的界限，突破时间、地点，以及所需数据和平台的限制，帮助企业高效完成数据分析工作。

Teradata无边界分析功能通过最新版本的Teradata QueryGrid软件和可以自动协调多系统Teradata环境的Teradata Unity软件来实现。其中，Teradata Unity软件具有高可用性特点和工作负载分配功能，从而确保用户在权限范围内可随时访问相关数据和分析。全新升级的Teradata Unity具有强大的跨系统功能，可进一步消除分析环境界限。

电子专业制造服务公司伟创力公司数据与分析团队主管森迪尔（Sendil Thangavelu）认为，采用多个分析引擎来分析来自多个数据存储库的数据以获得更全面、可视化的分析结果，将成为企业强化竞争优势的重要因素。“我们的Teradata数据管理环境已经非常卓越，但我们一直还在寻找解决方案来提高我们的能力。Teradata的无边界分析概念与我们的企业发展方向不谋而合。”森迪尔补充说。

推出快速分析咨询服务

姜欣告诉记者，2015年年底，Teradata总结出了在新形势下具有较强竞争力的新型企业――技术感知型企业。技术感知型企业应具有敏捷平台、行为分析、协同思维、自助应用和自动决策五大核心能力。

姜欣表示，技术感知型企业对内能够提供数据洞察能力，实现数据驱动流程，提升运营的ROI；对外可以整合数据价值，创新数据盈利模式，实现信息运营。

但是，成为技术感知型企业并不容易。为了帮助客户更加顺利、快速地成为技术感知型企业，Teradata还推出了Teradata RACE（快速分析咨询服务）和Teradata业务价值框架。据介绍，RACE是一套敏捷、技术中立的方法论，能够帮助客户在正式投资前了解分析解决方案的潜在业务价值。不仅如此，借助丰富的行业经验和专业的数据分析技术，Teradata还可以帮助客户将项目实施所需时间从数月缩短至6～10周。

据悉，作为Teradata RACE服务的核心，Teradata业务价值框架是Teradata从数千次与客户成功合作中积累的丰富经验的结晶。该框架通过发现切实有用的分析解决方案，帮助客户更快地从分析和数据技术投资中获取回报。

值得一提的是，随着物联网传感器数据等新型数据源的不断出现，新分析技术的不断涌现，用户部署和应用分析解决方案的难度越来越大。但依托适用Teradata业务价值框架详尽的可视化信息，接受RACE服务的客户可以在实施分析解决方案时，掌握清晰的路线图，了解该项目在何时、以怎样的方式带来投资回报。

姜欣介绍，RACE方法包含三个主要阶段：

第一阶段，沟通（Align）。Teradata的分析业务咨询顾问以业务价值框架作为出发点，帮助客户发现最具潜在价值的业务案例，并对准该业务案例开展工作，确认支持该使用案例关键数据资产的可用性。

第二阶段，创建（Create）。Teradata的数据科学家为选中的业务案例载入并准备数据，开发新分析模型或调整既有模型。本阶段数据科学家会与业务发起人对方案进行多次快速迭代，以确保分析结果能带来预期业务效果。

第三阶段，评估（Evaluate）。Teradata的分析业务咨询顾问分析结果，评估部署分析使用案例的潜在投资回报率，并为客户设计、部署方案。

Ventana Research高级副总裁兼研究主管大卫（David Menninger）指出，企业对数据分析项目不满的主要原因是相关技能短缺，而Teradata的业务价值框架将为企业提供所需技能和最佳实践案例，帮助企业获得丰硕的成果和可观的投资回报。

第7篇：大数据解决方案范文

数据中心的变革

传统数据中心的关键点是性能、安全性以及业务连续性。然而，随着企业应用的多元化，以及在数据中心内，服务器、存储设备、网络设备数量的不断增长，一系列新问题不断出现：能源价格日益攀升，成本危机凸显；各应用系统建设相对独立，从基础设施的角度看都是一个个独立的“孤岛”；数据中心资源配置和部署过程过多采用人工方式，没有相应的智能平台支持，繁重的重复性工作耗费大量的人力资源，缺乏自动服务能力；IT设备数量的持续增加导致数据中心可靠性降低。目前，企业在对应用整合的需求越来越强烈的同时，对数据中心资源的智能化整合需求也越来越急迫。

面对这一现实需求，云计算被视为极佳的解决方案。云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个一体化的管控平台和运营平台，实现资源共享。对企业来说，云计算可帮助企业提高基础设施利用率，降低管理和运营成本。因此，越来越多的企业日益重视云计算，并将云计算积极应用到企业运作中去。显然，云计算的发展也势必对当前数据中心的转型提出新的要求。

在现实中，打造能承载云计算需求的新一代数据中心，满足更高效、更安全的数据处理需求，成为摆在企业面前亟待解决的问题。比如，如何有效简化数据中心架构，在一个统一的IT 基础架构下将服务器、存储系统和网络，甚至是供电和冷却系统都整合为一体化的计算资源？如何使 IT设备成为一种服务，让计算资源更好地满足不断变化的业务需求？如何让基于云计算的数据中心既安全可靠又灵活易用？如何让新一代数据中心更加绿色节能？

智能数据中心解决方案

针对在云计算模式下数据中心面临的诸多挑战，艾默生网络能源以前瞻性的视野推出用于数据中心的智能、一体化基础架构系统之“智能解决方案”（Smart Solutions）。该方案整合了先进技术，通过配置可互操作系统加快实施速度，提高适应性，降低成本，实现更具成本效益的容量、效率和可用性管理。该解决方案具有如下特点：

第一，该解决方案具有前卫的设计思路。它将机房动力系统视为整体，从供配电、制冷、智能管理三个角度进行实施，以全面的产品线、丰富的实施经验为机房带来了高可用性、高灵活性、高可维护性、高节能性的优势。这不仅实现了数据中心机房各子系统之间的兼容与配合，降低了未来扩容的难度，更能够为客户提供恰如所需的节能措施，从而为企业建设新一代数据中心、进军云计算领域建造了稳固的基础设施平台。

第二，该解决方案具有完善的产品线。它包括SmartMod、SmartAisle、SmartRow以及易睿，可分别应用于不同的场景，解决特定的问题。比如，SmartRow是一种独特的独立数据中心基础架构，整合了电源、制冷、基础架构管理和灭火系统。通过采用这一架构，数据中心无需进行更多的空间变更就能为IT设备提供更好的支持，从而可以减少约10%的初始资本投入。在数据中心运行过程中，该架构还可以减少30%的能源成本。

第8篇：大数据解决方案范文

浦华众城科技是一家专门从事计算机、数据通信、数据中心领域的分销;提供系统集成、平台迁移咨询、国际培训认证等一系列解决方案。公司在全国已经拥有良好的销售渠道和客户群，数量及质量发展迅速。

目前浦华是IBM中国区的核心合作伙伴，是IBM中国区总、红帽RedHat大中国区唯一总、EnterpriseDB中国总、山特电子(UPS)授权主分销商。我们致力于为客户提供深层次的开源解决方案，在为企业降低成本的同时，给客户带来更多的服务价值。

市场需求

根据市场研究机构Gartner 2006年的全球关系型数据库市场研究报告，2005年全球关系型数据库软件市场的收入高达138 亿美元，与2004年相比，增长8.3%。越来越多的关系型数据库开始为该类解决方案提供支持。众多平台中，Linux增长极为迅猛 (84%)，而UNIX 平台则增长趋缓。Gartner 估计，到2010年，Linux数据库可支持35000名并行在线交易用户，以及30TB以上的数据库规模，堪与主机数据库媲美。

获奖解决方案

EnterpriseDB公司专门开发企业级关系型数据库EnterpriseDB Advanced Server，并为其提供相应支持。EnterpriseDB的解决方案基于最先进的开源数据库PostgreSQL构建而成，能够与应用最为广泛的Oracle数据库兼容。90%的Oracle应用软件无需修改，即可移植到EnterpriseDB 数据库上运行，而且，可以满足企业对数据完整性、安全性和性能的要求。EnterpriseDB因此而荣膺两届LinuxWorld极佳数据库殊荣。

获奖原因

创新的技术

1.Oracle数据库的理想替代者

EnterpriseDB Advanced Server包含丰富的功能，无需更改程序代码，EnterpriseDB Database Server便可执行大部分Oracle应用软件。用户可轻松由Oracle数据库迁移到EnterpriseDB数据库。在保留PostgreSQL 数据库的稳定性和可靠性优势的同时，显著提高处理速度。系统可自动检测是否有新的补丁程序，从而减轻管理员的工作强度。借助 EnterpriseDB Database Migration工具，可以轻松地将存储于Oracle数据库中的数据和业务逻辑迁移至EnterpriseDB数据库。EnterpriseDB Replication Server可提供报告、灾难恢复、数据库增强功能及数据库传输服务。

2.数据库开发及维护工具

EnterpriseDB Developer Studio是一个跨平台开发人员和数据库管理人员控制台，熟悉Oracle的用户无需经过再培训即可轻松掌握。EnterpriseDB Procedural Language Debugger可用于分析存储过程、函数和触发器(支持PL/pgSAL 及PL/SQL等语言)。EnterpriseDB DBA Management Server是一款功能强大的数据库监控、报告和查询工具，用户可通过浏览器对EnterpriseDB 或PostgreSQL数据库进行分析、管理和修改。

业务优势

1.促进数据库解决方案商品化

EnterpriseDB亚太区总经理Roger Durn表示，Oracle和Sybase等传统数据库厂商的业务重点已转向应用软件市场，其在数据库方面的创新日渐减少。而EnterpriseDB致力于研发新一代数据库、实现数据库解决方案商品化，从而使更多企业能够从数据库集群、数据库复制和高可用性解决方案中获益匪浅。EnterpriseDB的解决方案基于开源PostgreSQL数据库构建而成，功能强大、没有使用限制，且可提供丰富的技术支持。

2.借助技术联盟强化套装应用解决方案

为加强开源数据库与其他应用解决方案的整合，EnterpriseDB与Adaptive Planning、Centric CRM、CollabNet、Hyperic、JasperSoft、Openbravo、、SpikeSource 、 Talend等公司组成了开源解决方案联盟(Open Solutions Alliance，OSA)。OSA将设计一组通用的定义、工具和框架，以增加软件解决方案的互操作性，降低实施成本和提高部署速度。JMP Securities的研究表明，至2009年，整个开源软件市场的价值将增至 30 亿美元。

客户评价

EnterpriseDB目前已拥有数百家客户，其中包括索尼在线娱乐SOE(Sony Online Enterprise, SOE) 的主要业务。

SOE提供多玩家在线游戏.由于需要同时支持数千甚至数万在线玩家，因此，要密集使用数据库。以往，SOE会使用大量Oracle RAC集群提供服务，但由于Oracle数据库的许可证价格昂贵且缺乏灵活性，因而SOE便寻求开源解决方案作为替代。根据对不同开源数据库的评估，他们选择了兼容Oracle数据库的EnterpriseDB产品。80%以上原来基于Oracle数据库的应用程序略加甚至无需修改，即可在EnterpriseDB数据库上运行，极大地降低了每款在线游戏的总拥有成本。

若要免费下载产品，请访问以下链接：/。若要了解更多信息，请发送电子邮件至：

第9篇：大数据解决方案范文

记者在9月9日举办的主题为“引领转型创新，驾驭复杂环境”的IBM 2011“超越ERP”商业领袖高峰论坛上了解到，ERP的内涵正在随着新技术新应用的加入扩大。为了在当今更加复杂的商业环境下更好地支持企业转型和整体提升，IBM在其2010年提出的“超越ERP”战略中，强调了将强化内存计算和移动解决方案的应用。

厚、快、易SAP创新商业模式

作为SAP在中国最大的合作伙伴，IBM自身实践着从传统ERP实施向基于解决方案实施的转型。2010年，IBM在SAP技术平台和解决方案不断发展完善的基础上，结合丰富的管理咨询经验和IBM自身管理特点，总结了一套“超越ERP”解决方案，旨在用创新理念帮助提高效益，深化管理，共同营造更智慧的地球。

据悉，“超越ERP”包括三个方面：“厚SAP”、“快SAP”和“易SAP”。IBM大中华区全球企业咨询服务部高级合伙人王首虎解释说，“厚SAP”在传统SAP应用上更上一层楼，针对企业业务优化和转型方向，结合管理咨询和更加深入的SAP应用，形成各关键业务领域的优化转型解决方案；“快SAP”指的是通过总结行业实施经验和成果，形成具有中国特色和行业特点的快速行业解决方案；“易SAP”通过提高系统易用性的解决方案，使复杂的SAP系统在用户操作、流程管理、数据管理、信息利用、支撑维护等变得更加简便。

IBM大中华区全球企业咨询服务部SAP商业套件咨询服务实施总经理徐习明指出：“过去的一年里，‘超越ERP’解决方案为国内不同领域的不同客户实现了新的业务模式和商业模式创新。”

关注内存计算及移动应用

在商业环境不断变化、数据大爆发的背景下，ERP将继续发挥其核心功能，但计划、排产、成本核算等都需要大量数据来支持。因此，能够支持大量数据的快速运算的内存计算，以及能够支持数据的实时采集的移动应用将发扬光大。

记者在论坛上了解到，2011年IBM的“超越ERP”战略在“厚、快、易”的基础上，进一步进行方案整合，构建基于创新流程与系统的灵活运营，助力企业转型和整体提升，特别是帮助企业在复杂环境下实现业务转型。其中，IBM强调了SAP内存计算解决方案HANA和移动解决方案的应用。

王首虎透露，IBM将基于SAP HANA和移动解决方案推出一系列解决方案，帮助企业实现“后端能力无限，前端无处不在”的应用。