引論：我們為您整理了13篇企業大數據解決方案范文，供您借鑒以豐富您的創作。它們是您寫作時的寶貴資源，期望它們能夠激發您的創作靈感，讓您的文章更具深度。
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二、企業客戶關系管理的定義
客戶關系管理（Customer Relationship Management，簡稱CRM）是企業為提高企業在整個行業中的競爭力，以一定的信息技術為手段，通過為客戶提供個性化或有針對性的服務及改進對客戶的服務水平，達到提高客戶滿意度與忠誠度而樹立的一種以客戶為中心的經營理念。企業進行客戶關系管理的目的是為了尋找企業的潛在客戶，洞悉客戶的真實需求，為客戶提供及時有針對性的服務，使客戶滿意，達到使客戶成為企業的忠誠客戶，不斷為企業帶來利潤的目的。
三、用大數據進行企業客戶關系管理的優勢
顧名思義，大數據就是數據量龐大，線上線下大量的數據為企業進行客戶關系管理節省了搜集數據的時間及成本。在龐大的數據中，企業根據客戶的購買、搜索行為等對客戶進行識別，洞悉客戶的需求，為客戶提供服務。大數據的信息處理速度極快，企業利用大數據技術抓住關鍵信息，要依據云計算構架，即時處理分析數據，了解客戶信息，洞察客戶需求，提供及時和個性化的服務。而網絡的普及也使得客戶分享信息便捷、快速和廣泛。
四、基于大數據的企業客戶關系管理策略
（一）基于大數據的企業客戶價值分析
1.分析企業客戶價值的意義
企業的利潤是客戶創造的，企業發展的主要動力之一是不斷地獲取新客戶，在獲取新客戶的過程中，要合理進行資源分配。運用大數據技術分析客戶的行為，識別企業的潛在客戶，比較獲得客戶的價值，運用大數據技術處理大量的數據，選擇有價值的客戶。
2.識別潛在客戶
為了節約成本，企業可直接安裝大數據處理軟件來實施企業的客戶關系管理。根據龐大的數據量，利用大數據技術快速識別出哪些客戶是企業的潛在客戶。潛在客戶是有可能購買企業的產品，成為企業的新客戶，為企業帶來利潤的客戶。識別企業的潛在客戶的方法：
3.客戶細分
客戶細分是指企業根據客戶對產品的需求及交易心理等的不同或根據客戶的收入、年齡、性別等屬性把客戶細分為不同的群體，同一群體中的客戶具有相似性，而不同群體間差異較大。客戶細分可使企業制定對不同客戶的管理策略，如大客戶與小客戶，優質客戶與劣質客戶。企業不可能使所有客戶滿意，這就需要企業區分客戶的價值，留住有價值的客戶，才能為企業帶來大利潤。
（二）基于大數據的企業客戶獲取策略
“以客戶為中心”是企業客戶關系管理的導向。 對線上線下收集到的數據整理篩選，通過語義引擎、可視化分析、數據質量與數據管理了解客戶信息，然后預測性分析客戶有什么需求。了解客戶的需求后，即可為客戶提供及時和個性化的服務。為客戶提供服務，通常通過售前、售中、售后三個不同的階段滿足客戶的需求。只有客戶滿意了，客戶才會再次購買企業的產品。在向顧客銷售產品時，時時要記住客戶是上帝，滿足客戶的需求是關鍵。
（三）基于大數據的企業客戶保持策略
（一）客戶保持的重要性
企業80%的利潤來自20%的老顧客。老顧客可為企業推薦新客戶和傳遞好的口碑，為企業節約了大量的成本。老客戶好的評價會吸引新客戶而差評會讓新客戶流失。所以維持老客戶，是企業進行客戶關系管理必不可少的重要手段之一。
（二）加強與客戶的雙向溝通
企業加強與客戶的溝通，可使客戶更了解企業的產品和感受到企業的關懷，也可使企業更多的了解客戶信息及客戶需求。商業經驗表明，一個對產品或服務不滿的客戶會向周圍的11個人抱怨，但是抱怨結果如果處理的好，95%的人會再次購買公司的產品。
（三）捆綁銷售
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集聚業界最強資源
正如很多業內專家所說的那樣，存儲和安全是大數據迫切需要考慮的首要問題。
從海量數據產生的角度，以前數據量都是以GB或者TB記的量級。但如今，情況發生了改變，過去可能多年才能累計產生的數據量，現在可能只用很短時間就會積累起來，一些單位每年產生的數據量就可能達到幾十TB，甚至不久的將來就會升級到PB級的數據量，將會占用越來越多的存儲空間。
在解決海量數據的存儲問題的同時，企業還必須要解決數據的安全性和可靠性等問題。所謂數據的安全性是指數據在任何情況下的可訪問性，不會因為人為或自然的因素導致數據不可訪問；數據的可靠性意味著即便是在極端情況下，數據發生損壞或丟失，仍有數據可被恢復或直接訪問。
顯然，解決這些問題必須要靠質量過硬的產品與解決方案。為此，長虹佳華近年來持續在云計算安全和大數據方面進行探索和投入，并且取得了很大成果：
在產品方面，長虹佳華以存儲和服務器類產品為主，涵蓋HDS、博科、昆騰、EMC、IBM等十余家全球知名、領先的數據存儲業務服務商；在解決方案方面，長虹佳華幫助商為多種特定的行業用戶提供行業解決方案，并且可以針對用戶的不同需求提供定制化的解決方案，從而更加凸顯了長虹佳華的綜合實力；
在服務方面，長虹佳華并不僅僅重視售后服務，而是為用戶提供包括培訓、環境測試、技術支持在內的售前、售中、售后的一站式服務。以存儲產品為主導構建增值業務群，如今已成為長虹佳華的既定戰略。
近幾年來，長虹佳華在原有合作伙伴的基礎上，進一步與賽門鐵克、Radware、博世、邁普等國內外知名品牌緊密合作，集聚了強大的產品與解決方案資源，整體解決方案能力和產品組合能力大大增強，進一步提升了長虹佳華“以數據為核心”的增值分銷業務的服務能力。
CDSClub與云計算體驗
暨培訓中心：為數據安家
CDSClub與云計算體驗暨培訓中心，一直是長虹佳華享譽存儲分銷行業的代表之作。CDSClub一方面從技術整合出發，另一方面從渠道伙伴支持出發，兩者相結合，就為大數據的應用與銷售安下了最好的“家”。
CDSClub是從長虹佳華成功運作數年的SANClub升級而來，其主要功能是給特定的行業提供定制化的數據方案。升級后的CDSClub并不是僅僅局限于SAN架構一種主流技術，而是實現了跨平臺的技術整合，使最終的數據方案更貼近實際應用，服務更統一，并且更有針對性。同時，方案的適用性也得到了極大提高。
目前處于國內領先地位的長虹佳華云計算體驗暨培訓中心，為渠道合作伙伴的數據方案、系統集成提供了演示、測試的廣闊平臺，對于渠道合作伙伴需要的不同產品組合應用測試、各類定制方案演示等都可輕松實現，是對渠道技術需求的極大補充支持。同時，該中心還充當起長虹佳華對合作伙伴及行業客戶進行技術培訓、資質認證以及設備服務的支持平臺角色。
大數據浪潮正洶涌來襲，與互聯網領域其他變革一樣，這絕不僅僅是一場信息技術領域的革命，更是在全球范圍內加速企業創新、引領社會變革的利器。現代管理學之父德魯克有言：預測未來最好的方法，就是去創造未來。瞄準大數據的存儲業務，長虹佳華正在向最強營銷服務提供商邁進……
分銷業務業績驕人
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HDS是一家典型的技術型廠商，一貫奉行“少說多做”的原則，所以人們很少聽說或看見HDS在跟風炒作某個新概念。閃存、軟件定義存儲、云計算等，HDS都不是第一個推出相關產品或解決方案的。但是，一旦產品后，HDS就一定能保證這些產品是具有HDS特色的、成熟且可以大規模商用的，能夠給企業客戶帶來實實在在的價值。
在存儲虛擬化技術領域，HDS基于存儲控制器的虛擬化技術在業界一枝獨秀，盡管當時基于存儲網絡的虛擬化技術風光正勁，但HDS始終“我行我素”。最終結果表明，HDS的存儲虛擬化技術是過硬的，其存儲虛擬化產品一直保持著很高的用戶認可度。在很多用戶的印象中，HDS一直是一家專業的存儲廠商。
但是進入云計算時代，一向比較謹慎、低調的HDS開始變得活躍起來。從技術和產品的角度看，HDS很快便采納了“融合”的理念，推出了業界影響力可與其經典的存儲產品相媲美的統一計算平臺。如今，在亞太地區，HDS統一計算平臺已經成了最受企業客戶歡迎的解決方案。
多在技術上下功夫，很少談及理念的HDS如今也開始熱衷于談論新的概念，并陸續拋出了與云計算、軟件定義等最新趨勢相關的戰略、技術框架和藍圖。許多人能夠脫口而出的HDS“三朵云”戰略――基礎架構云、內容云、信息云，成了HDS云計算的行動綱領。HDS的新產品研發和市場推廣策略都是圍繞著“三朵云”展開的。
云計算是基礎架構，是工具，它的價值在于可以更好地支持行業客戶的應用。在以大數據、物聯網、智慧城市等為代表的新一波應用浪潮興起時，云計算開始慢慢走向后臺，成為推動大數據、物聯網、智慧城市等應用發展的幕后的那只手。云計算技術與大數據、物聯網、智慧城市等應用之間的互相滲透、融合將成為IT市場發展的主旋律。
HDS全球解決方案、社會化創新營銷副總裁Ravi Chalaka表示：“以前，人們都知道HDS是一家存儲公司。但是今天，HDS的技術和解決方案已經跨越了多個市場和應用領域。HDS已經從一家專注于存儲的廠商演變為提供融合性解決方案的廠商，產品包含服務器、存儲、網絡、嵌入式軟件等。近幾年，HDS一直在大力發展自己的軟件，并取得了突破性的成果。HDS的軟件解決方案主要包括虛擬化軟件、管理軟件和應用軟件等。”
今天的HDS已經不再是人們印象中那個專注于存儲的HDS了。特別是經過過去幾年云計算、大數據的洗禮，HDS已經有了新的定位，制定了新的戰略。
HDS的變化主要表現在以下幾方面。第一，HDS最直接的競爭對手已經不再是EMC、IBM這樣的存儲廠商，而是像通用電氣公司、西門子、Oracle這樣在社會化創新領域有很大投入的企業。第二，HDS進一步明確了自己的目標市場，就是大中型企業客戶。目前，HDS在全球擁有1.4萬個客戶。在“財富100強”企業中，81%是HDS的客戶。第三，HDS公司內部軟件和硬件的收入比重也發生了很大變化。最新的統計數據顯示，HDS業務收入的54%來自于軟件和服務，而三年前這一比例只有25%。在過去4年中，HDS進行了大大小小9次收購，被收購的廠商大部分是做軟件、服務或大數據解決方案的。從收入比例來看，HDS不再是一家單純的提供存儲硬件的廠商，而是正慢慢轉型為一家解決方案提供商。
為了配合解決方案的需要，HDS越來越重視與生態系統中的合作伙伴的合作，特別是與增值分銷商、系統集成商的合作。通過這些合作伙伴，HDS可以更好地為企業級客戶提供服務。
Pentaho是敲門磚
以前，HDS也能為大數據提供支持，但僅限于硬件和存儲架構。以收購數據集成、可視化和分析軟件廠商Pentaho為標志，HDS真正融入了大數據領域，并打開了通往物聯網市場的大門。
在今年4月舉行的HDS Connect 2015大會上，HDS對Pentaho的收購成了談論最多的話題之一。當時，由于HDS還沒有完成對Pentaho的收購，Pentaho這樣一個很可能決定HDS未來大數據策略走向的產品是繼續保持其獨立性，還是完全融入HDS原有的產品中成了人們關注的焦點。
6月，塵埃落定，HDS正式完成了對Pentaho的收購。Pentaho成為HDS公司旗下一員，但原品牌名稱保持不變。Pentaho平臺除了繼續獨立提供服務以外，也會與HDS的其他相關分析軟件結合，從而進一步擴展HDS的大數據解決方案。
以前，HDS的大數據解決方案主要集中在基礎架構層面，為大數據分析提供平臺支撐。有了Pentaho的分析軟件以后，HDS可以深入大數據分析的核心，也更貼近客戶的應用，可以把大數據分析的主動權盡量掌握在自己手中。
還記得HDS著名的“三朵云”嗎？在HDS公布的大數據愿景中，基礎架構云、內容云和信息云仍起到了核心的支撐作用，但也有了細微的變化，變成了相對應的軟件定義基礎架構、內容管理云架構和信息智能云。在這三層云架構之上是HDS通用的高端數據分析和訪問平臺。三層云架構與數據分析與訪問平臺合在一起，構成了HDS社會化創新的基石。
HDS倡導的社會化創新與物聯網市場是遙相呼應的。在社會化創新方面，HDS選定了六大行業作為突破口，包括電信、醫療、商業分析、公共安全、石油和天然氣、汽車。“物聯網是下一輪技術革新的重點。”Ravi Chalaka分析說，“一臺大型機可以支持數百個客戶，一臺小型機可以支持數千個客戶，而在物聯網時代，數以十億計的設備被連接在一起，每個設備，甚至每雙鞋都在產生數據。這就是物聯網的能量。在未來的20～30年中，大部分的數據分析和計算都會圍繞著由物聯網產生的數據和信息進行。HDS關注的只是物聯網中能夠產生價值的那部分數據。只有通過對這些有價值的數據和信息進行分析，才能產生洞見，才能讓整個社會變得更加健康、安全、美好。HDS希望更快速地交付能夠達到上述目標的物聯網解決方案。”
確立主導地位
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從應用推廣看，隨著大數據在各行業和各領域應用不斷豐富，具有溢出效應的應用明顯增多，使大數據的社會價值和經濟效益得到充分體現。政務應用需求和應用場景被逐步挖掘，消費市場的個性化需求和企業級應用逐漸興起，應用潛力巨大。
從企業發展看，2014年，互聯網企業表現依舊強勢，紛紛推出新的大數據發展戰略，同時眾多初創企業積極參與，為大數據發展注入了新的活力。大數據相關產品和服務不斷成熟，企業越來越多的基于云計算面向大規模分析和應用開發大數據服務，傳統IT巨頭不再限于在原有解決方案基礎上拓展大數據業務，而是通過一系列并購投資來提升大數據解決方案服務能力。
從產業投融資看，2014年，我國大數據領域融資并購活動逐漸興起，呈現持續升溫的態勢。據不完全統計，已披露融資并購事件20余起，涉及金額約為355億元。投資主體呈現多元化發展態勢，互聯網龍頭企業、傳統IT巨頭、云計算企業、大數據企業等都成為大數據領域的投資主體。資本更熱衷于投向掌握行業應用產品和服務的企業，或具有行業應用開發潛力的公司。
從政策環境看，2014年，我國大數據相關政策、項目、技術和應用等逐步進入實際落地階段。各有關部門和地方政府的重視程度逐步升級，相關的政策措施和規劃方案處于高密度時期。工信部、發改委、科技部、財政部等通過電子信息產業發展基金、云計算工程、863計劃、973計劃和國家科技支撐計劃等對大數據技術研發、應用示范、服務推廣進行支持。
大數據發展面臨新的挑戰
在新一輪科技革命和產業變革的背景下，我國大數據發展既受到技術創新滯后、應用模式不成熟、人才供血不足和信息安全等方面的挑戰，又面臨著應用需求強勁增長、資本投入加速、新模式新業態不斷涌現等發展機遇。
賽迪智庫就2015年我國大數據發展形勢提出五條基本判斷：一是國家層面的戰略規劃有望出臺，數據標準規范體系將逐步建立，大數據發展將繼續維持高速增長態勢；二是合作協同發展成常態，技術和產品在應用需求的推動下完成創新和突破；三是數據資源的開放共享逐步深入，行業應用逐步成熟，推動應用模型加速迭代，工業大數據應用將成為熱門領域；四是數據采集和跨界競爭越發白熱化，數據存儲和交易呈現平臺化競爭趨勢，數據分析和可視化呈現多樣化、定制化發展；五是創業企業不斷涌現，融資并購事件頻發，成熟的大數據應用或掌握海量數據的公司備受青睞，大數據行業解決方案和可視化也將成為資本追逐的熱點領域。
為更好地抓住發展機遇，把握發展態勢，助推我國大數據快速健康發展，賽迪智庫提出了抓緊關鍵技術突破創新、推動政府數據資源開放共享、加快協調推進大數據應用、提升政府大數據管理水平、增強信息安全保障能力、加強法律法規和標準規范建設等對策建議。
2015我國大數據發展態勢
根據工業和信息化部賽迪智庫最新的《大數據發展白皮書（2015版）》研究報告，2014年，我國大數據市場規模增速略有提高，但與全球增速差距仍較大，初步形成互聯網企業、傳統IT企業和大數據企業為核心的三角形供給結構，其中，互聯網企業表現強勢。京津冀、長三角、珠三角和中西部等區域產業集聚效應開始顯現，合作協同發展成為常態。
工業和信息化部賽迪智庫認為2015年我國大數據發展將呈現六方面態勢：
一是大數據發展將繼續維持高速增長態勢，基礎設施建設和數據中心對規模增長的拉動作用減弱，數據價值和應用創造的經濟效益更加明顯，并在市場規模中占據重要比重，一些企業將會把大數據業務作為單獨的營收進行統計。
二是應用創新將成為大數據發展的主要驅動力，技術和產品在應用需求的推動下完成創新和突破，商業模式伴隨著連接層次的加深不斷創新。
三是數據資源的開放共享逐步深入，行業應用逐步成熟，推動應用模型加速迭代，工業大數據應用將成為熱門領域。在多種數據的融合過程中，政府應用場景更加豐富，應用也將更加高級，數據挖掘和分析的結果對管理決策的輔助作用開始顯現。
四是數據采集和跨界競爭越發白熱化，數據存儲和交易呈現平臺化競爭趨勢。數據分析和可視化呈現多樣化、定制化發展，中小企業能夠獲得更多的市場發展空間。
五是創業企業不斷涌現，融資并購事件頻發，成熟的大數據應用或掌握海量數據的公司備受青睞，大數據行業解決方案和可視化也將成為資本追逐的熱點領域。
六是國家層面的戰略規劃有望出臺，數據標準規范體系將逐步得到完善，國家試點示范工作有望全面開展，各部委和地方政府將繼續加大扶持力度。
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從建立大數據存儲、管理和查詢平臺入手，嘉和美康不斷優化應用軟件和解決方案，以幫助醫療單位跨過大數據這道門檻。“大數據在醫療行業的前景和收益是嘉和美康最根本的驅動力，作為醫療行業信息系統的開發者和建設者，嘉和美康必須在產品上、技術上、應用上邁上一個大的臺階。”試想，小到輔助臨床醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策或幫助醫院根據患者潛在需求開發全新個性化服務及自動服務，大到幫助研究機構實現突破性的醫療方法和藥物革新或支持地區甚至全國醫療行業主管部門優化醫療資源及服務配置，這些美好規劃實現的前提即是大數據好好為醫療行業所用。
“嘉和美康在電子病歷的基礎上，推出了新一代的臨床數據中心系統――基于CDR的臨床信息系統。” 范可方介紹，這個系統是面向臨床的深度應用，基于CDR平臺借助大數據處理技術推出的新一代產品。
攜手英特爾
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中國有著龐大的人群和應用市場，復雜性高、充滿變化，如此龐大的用戶群體，構成了世界上最為龐雜、最為繁復的數據。解決這種由大規模數據引起的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。
IBM“智慧的計算”引領方向
作為論壇當日的一大亮點，IBM中國開發中心首席技術官毛新生在以“智慧的計算”為主題的演講中提出：大數據并不是Hadoop，Hadoop只是進行大數據分析的一個很小的分支，大數據分析是非常多樣化的領域，每一個領域自身數學模型和數學屬性，這些模型和屬性需要開發者去開發領域相關的算法，然后將這個算法映射到一個可以進行大規模分布的機制上，這個機制往往要利用云計算基礎設施達成。
作為大數據領域的領導者，IBM正在利用領先方法論和全面大數據技術幫助企業重新思考已有的IT模式；助力企業進行基于這場信息革命的業務轉型，獲取競爭機遇和不可估量的商業價值。同時，IBM作為目前業界唯一能夠集咨詢、服務、軟硬件綜合實力，提供端到端全面整合解決方案的廠商，相關產品和服務覆蓋了大數據及分析相關領域的各個階段、各個領域；IBM的大數據實踐已經深入到包括中國在內的全球市場的各個行業，包括電信、金融、醫療、零售、制造等眾多客戶已在IBM大數據平臺及大數據分析等技術和理念支持下獲得收益。此外，IBM還推出了一套以成果為導向的組合產品解決方案，包括欺詐預測、財務運營和客戶服務三大核心能力。這套解決方案廣泛匯集了IBM的智慧資本，包括軟件產品、基礎架構、研究及咨詢服務。
針對企業大數據方向開發者，IBM推出了多款產品和技術，大力提升了其分析產品的加速性能，簡化了開發和運營。新版本企業級Hadoop產品InfoSphere Biglnsights可以利用現有的SQL技術，更便捷地開發應用組件。兼具安全性強和高可用性特點，新版Biglnsights能夠更加契合企業部署需求。新版流計算軟件InfoSphere Streams在實時分析的開發和部署上進一步增強了操作的簡易性。新版關系數據庫管理軟件Informix包含TimeSeries Acceleration，能夠適用于智能儀表和傳感器數據的運行報告和分析。
英特爾軟硬協同、體驗至上
“大數據正在深刻地改變軟件行業、IT產業，以及人們生活的方方面面。”英特爾亞太研發有限公司總經理、英特爾軟件與服務事業部中國區總經理何京翔博士表示：“產業正在重構。我們希望與廣大產業鏈伙伴和開發者分享英特爾大數據技術平臺和計算解決方案，推動構建本地‘端到端’的大數據生態環境，共同迎接智能城鎮建設中日益苛刻的大數據挑戰。”
目前，英特爾的軟件支持已經擴展到整個軟件棧，從平臺硬件、固件、虛擬機、云計算到操作系統、開發工具、中間件和應用程序，幫助廣大產業鏈伙伴和開發者釋放創新潛力，革新用戶體驗。以英特爾針對大數據的開放架構核心產品線，配合英特爾Hadoop分發版，可以實現“軟硬協同、體驗至上”的創新效果。例如，利用英特爾至強處理器平臺對網絡和I/O技術所做的優化，與英特爾Hadoop分發版進行強力組合，以往分析1TB的數據需要4個多小時漫長等待才能完全處理完畢，現在僅需短短的7分鐘即可完成，極大地提升了大數據“智能”的意義。
英特爾Hadoop目前已經有了廣泛的應用案例，包括智慧城市、電信、金融、醫療等行業都產生了用戶。在談到具體案例的時候，苗凱翔博士指出在英特爾Hadoop發行版軟件的應用領域，中國比其他國家是先邁出了一大步，走在了世界的前列。以電信行業為例，英特爾Hadoop發行版已經被中國聯通，用以進行歷史賬單及流量的查詢與分析。正是由于客戶的強烈需求，使得英特爾Hadoop這一原本在英特爾作為創新與嘗試性的項目最終變成實際的產品出現。
通過與本地合作伙伴的攜手努力，英特爾正在將大數據技術應用于智慧醫療的創新。英特爾亞太地區研發有限公司數據中心軟件部大數據解決方案經理王曉棟介紹了在過去一年中與用友在UEP框架下實現的合作，主要是基于英特爾x86集群+x86綜合解決方案，來嘗試處理現在在醫療中的問題。例如醫生查詢病人病例，以前可能要拿病例本才能查到，而隨著整個醫療系統在大數據時代的升級，所有醫療病例都集成在英特爾大數據平臺上，使其查詢速度、處理速度都達到頂級的水平。在過去一年，雙方在區域性、大型電子健康檔案和區域性的醫療質量分析方面均進行了不同程度的嘗試。
從IT硬件系統，到數據管理應用，再到數據處理和分析軟件領域，英特爾都擁有廣泛的合作伙伴和健康的生態系統，通過合作伙伴間的緊密合作，已能夠向用戶提供適用于大數據應用，或針對此應用進行了進一步優化的服務器、存儲設備和網絡設備，以及能與這些設備實現無縫對接、更符合大數據應用需求的數據管理和數據分析軟件。
大數據處理任務對于開放架構平臺的倚重，讓英特爾在這一領域獲得了越來越多開發者的關注。作為全球領先的開放架構平臺最核心部件——處理器平臺的提供商，英特爾首要的任務就是要打造適用于大數據應用的“芯”，而后幫助開發者圍繞這一基礎創新打造可承載大數據應用的基礎設施。英特爾還計劃在其上的數據組織與管理層，針對大數據的分發和管理需求提供針對英特爾平臺優化的Hadoop產品和服務；在分析與發現層，提供針對客戶端與服務器端算法開發的支持，以滿足大數據計算所需的性能與規模要求；在決策支持與IT服務層，則將聯合生態系統內的合作伙伴，提供更為優化的可視化應用體驗。英特爾所有與這些規劃相關的具體策略，將隨著大數據技術、應用和市場的發展逐步深化、細化。
微軟攜甲骨文漫步“云端”
結合對大數據本身的認知和微軟自身強大的產品組合，微軟可以為用戶提供一個端到端的大數據解決方案。簡單來說，就是后端以新一代SQL Server 2012為基準平臺，將大數據管起來，然后在中端以數據集市為依托，配以豐富的數據應用，最后在前端以豐富的界面形式展現數據分析的結果，完成數據的匯總——應用與分析——結果呈現的完整流程。
為幫助企業快速采用其大數據解決方案，微軟將同時在Windows Azure平臺和Windows Server上提供Hadoop（在前者上用作基于云的服務，在后者上用作內部部署的分布）。并且有非常多的第三方針對Hadoop的應用工具，能夠在這個平臺上做到更好的分析、更好的視覺化的工作。微軟大數據解決方案還支持Mahout等通用的第三方工具與框架，通過Hadoop流，支持C++、C#、Python、Ruby和Pearl語言的定制挖掘算法。
去年9月份，微軟跟中國電信天翼平臺達成合作共識，他們把門戶網站的服務、災備服務都建立在Windows Server上，這樣便整合成了一個非常完整的“云”操作系統。對于客戶來說，這個系統將帶來了相當大的價值，它能夠把你所有的應用、所有的運維場景在線上和線下更好地管理起來。從整體角度來說，云的管理系統能夠幫助IT人員解決一系列操作場景。
為了讓更多初創企業使用微軟公有云服務，微軟大中華區副總裁兼市場戰略部總經理、微軟大中華區首席云計算戰略官謝恩偉表示，公司已在華啟動了云加速器項目，免費為新創企業提供Windows Azure服務，而目的也是進一步推廣公有云服務。Windows Azure開放、可靠、易用的平臺服務大幅降低了初創企業系統開發及運營成本，幫助初創企業決速在全球范圍內開展業務，并為全球用戶提供一致卓越的用戶體驗，使初創企業集中精力于核心業務開發，加速業務成長。目前第二期項目已接近尾聲。
此外，吸引廣大開發者眼球的好消息還包括HTML 5網頁app、Apache Cordova/PhoneGap和Windows Phone 7.5的開發者，現在可以用Azure作為服務支持。而可以享有這個權利的移動端瀏覽器包括IE8以及“現行版本的Chrome、Firefox、Safari和2.3以上的PhoneGap。”
近日，有國外媒體報道稱，甲骨文與微軟公司宣布在云計算領域展開深入合作。其中微軟云平臺Windows Azure將全面支持Oracle數據庫、Java、Weblogic和Linux。通過與甲骨文的合作，微軟能夠給Windows Azure平臺的客戶提供更多的部署選擇。但對于Azure平臺應用在甲骨文和微軟云上的表現具體會如何，目前尚不得而知。
三巨頭 八仙過海各顯神通
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“互聯網+”時代越來越多的企業認識到數據是企業很重要的核心資產，并開始通過信息應用來改造傳統行業。許多傳統企業開始探索互聯網化轉型之路，企業數據爆炸性增長，隨之而來出現了“存”、“管”、“用”這三個方面的難題：“存”――如何解決PB 級別海量數據的存儲問題？“管”――如何解決結構化、非結構化數據并存的管理問題？“用”――如何解決這種大規模復雜結構下的實時應用問題？
傳統關系型數據庫系統與新興的大數據技術平臺是兩條技術解決路線，本文將通過對比這兩種技術，為企業大數據的存儲與應用提供一個技術解決思路。
二、企業大數據的組成與技術支持
企業的傳統數據主要來自于業務運營支撐系統、企業管理系統等，主要是結構化數據；企業當前爆炸式增長的新數據主要來源于互聯網、移動互聯網上的圖片、文本、音頻、視頻等非結構化數據；結構化傳統數據和非結構化新數據一起構成了企業的大數據。目前業界對大數據還沒有統一的定義，但各大研究機構與國際組織對大數據的定義都至少包含這2層意思：一是要能對大體量、多類型的數據進行快速的處理，二是在成本可接受的前提下從大數據中提取有用的價值。概括的說，企業的大數據具備“4V”的特征：超量（Volume），需要存儲的數據量越來越大；多樣（Variety），存儲的數據類型種類越來越多；高速（Velocity），數據處理速度與應用速度要求越來越快；價值（Value），從低密度的數據中提取有價值的信息。因此，在技術層面上面臨3大挑戰：（1）海量數據存哪里，才能既滿足高效率存儲和訪問的需求，又使存儲成本可控制？（2）如何滿足海量數據的高并發、實時動態獲取和更新數據？（3）如何保障數據庫系統的高可擴展性和7*24小時不間斷服務的高可用性需求？目前有兩條技術解決路線：一是將傳統關系型數據庫系統進行整合升級，如Oracle、EMC等企業設計了采用Shared-Nothing與MPP體系架構的數據庫一體機作為解決方案；二是專門設計了NoSQL數據庫系統，以Apache的Hadoop、IBM PureData為代表的大數據平臺為主要的解決方案。
三、關系型數據庫系統與大數據技術平臺的比較
3.1關系型數據庫如何應對大數據
工程師們對關系型數據庫系統進行升級與優化，通過分庫、分表，緩解數據增長壓力；采用主從數據庫分離、讀寫分離思路，緩解寫壓力，增強讀庫的可擴展性；采用主從結構Master-Slave，增強讀庫的可擴展性，并采用MMM（Master-Master Replication Manager for MySQL）技術來解決分布式存儲問題。在產品支持上主流數據庫廠商紛紛推出數據庫一體機產品，如Oracle Exadata、IBM Netezza、EMC GreenPlum等。
數據庫一體機的核心是SQL體系，可以兼顧企業中OLTP和OLAP兩類系統的應用要求，但這條技術路線仍有瑕疵：如分庫、分表受業務規則影響，維護變得十分復雜，系統數據訪問層代碼需要大量修改；Master-Slave架構在實時性很高的場合Slave實時性保障存在瓶頸，在高可用性上Master容易產生單點故障；MMM本身擴展性差，一次只能允許一個Master寫入，只能解決有限數據量下的可用性。
3.2大數據技術如何應對大數據
相對于傳統關系型數據庫的行存儲模式，大數據技術采用列存儲模式滿足海量數據的高效存儲和訪問要求，以NoSQL體系的非關系型數據庫服務器架構應用而生。其中Hadoop是一個典型代表，海量的數據交給Hadoop處理后，Hadoop提供一個分布式文件系統（HDFS）及分布式數據庫（Hbase）用來存儲或部署到各個計算點上，最終在內部采取MapReduce的模式對其數據進行分布式并行計算與合并處理，然后輸出處理結果。
NoSQL數據庫大都只是提供了海量數據的分布式存儲與基于索引的快速讀取機制，對復雜Join的操作性能低下，因此對OLTP系統的支持成為它的短板。
3.3兩種技術的異同點比較
從硬件集成角度上看，大數據技術與數據庫一體機基本相同。兩種技術最核心的區別在軟件體系上，具體比較如下表：
四、企業大數據的存儲架構建設思路
針對企業大數據的存儲與應用需求，大數據技術與關系型數據庫架構技術是相輔相成的，而不是互相替代的。它們針對不同的應用場景設計，可以相互補充與合作。
數據庫一體機較適用于存儲關系復雜的數據模型，如企業核心業務數據，并且需要限制為基于二維表的關系模型；同時適合進行一致性與事務性要求高的計算，以及復雜的BI計算。大數據技術則更適合于存儲較簡單的數據模型，并且可以不受模式的約束，因而其可存儲管理的數據類型更豐富。大數據技術同時適合進行一致性與事務性要求不高的計算，如NoSQL的查詢操作等，以及對超大規模海量數據的、批量的分布式并行計算。
篇9
做好國家信息化頂層――《國家信息化發展戰略綱要》和《“十三五”國家信息化規劃》在浙江省的宣貫工作；
做好《浙江省信息化發展“十三五”規劃（“數字浙江2.0”發展規劃）》和《浙江省信息化和工業化深度融合國家示范區建設“十三五”規劃（2016-2020年）》的實施工作，指導督促各地、各部門落實規劃目標任務相關工作，推進全省信息化領域中重大工程、重大平臺和重大項目的實施；
開展信息化發展水平考核評價和全省區域兩化整合發展水平評估工作，繼續做好對全省各市、縣（市、區）信息化發展水平評價工作。進一步完善指標體系，優化工作流程，更加科學高效地開展區域兩化融合水平評估工作，以評估為抓手，形成地區間比學趕超發展氛圍。在此基礎上，年度信息化發展和全省區域兩化融合發展水平評估報告。
以制造業與互聯網融合為主線，深入推進信息化與工業化深度融合國家示范區建設
深化“兩化”深度融合國家示范試點區域建設。抓好26個“兩化”深度融合國家示范區、6個試點區、160家兩化融合綜合示范試點企業建設，進一步按照示范區建設實施方案的內容加緊實施機聯網、數字工廠、綠色制造等項目。加強對首批18個振興實體經濟（傳統產業改造）財政專項激勵的工業大縣兩化融合推進工作的指導，確定兩化融合的相關考核內容，推動示范區開展制造業與互聯網融合的相關示范試點工程。制定兩化深度融合國家示范區驗收管理辦法，并對首批8個兩化融合國家綜合示范區和4個專項示范區開展檢查驗收工作。組織開展示范試點典型案例總結宣傳推廣。
積極推動制造業互聯網“雙創”平臺建設。引導大型制造企業、互聯網企業、電信運營商開放技術、人才、渠道等資源，構建基于互聯網的制造業“雙創”新生態，支持內外部創業創新。在全省創建20個制造業互聯網“雙創”示范平臺，其中振興實體經濟（傳統產業改造）財政專項激勵的工業大縣至少創建1個“雙創”示范平臺。引導龍頭企業結合特色小鎮、高新園區、開發區，建設“雙創”空間，力爭創建1個國家級制造業互聯網“雙創”示范平臺。組織舉辦中國產業互聯網“雙創”大賽。
大力發展基于互聯網的制造業新模式。引導制造業企業建立網絡化制造資源協同平臺，開展協同制造；推動傳統生產模式向大規模個性定制轉變，發展C2M個性化定制和柔性生產模式；推進企業運用互聯網開展在線增值服務，鼓勵企業發展面向智能產品和裝備的產品全生命周期管理和服務。重點在服裝、家電、家具等消費品行業和汽車、機床、叉車、船舶、電梯等裝備制造行業培育100個個性化定制和一批協同制造、服務型制造等示范試點企業。鼓勵企業申報國家有關基于互聯網的制造新模式示范試點項目。
大力推進工業互聯網、工業云和工業大數據應用。推進全省2000家重點工業企業開展工業互聯網、工業云和工業大數據應用，發展智能制造。建成10個省級智能制造試點示范區，培育100家數字工廠（智能制造）示范企業。利用工業互聯網、工業云、RFID（射頻識別）與圖像識別等智能識別技術，實現工廠內人與機器、機器與物料、機器與機器之間的互聯和數據實時采集，運用大數據技術構建數據鏈，促進基于數據的生產、物流、倉儲等環節高效協同，提升柔性化生產能力、精細化管控能力和智能化決策能力。
實施中小企業上云計劃。聚焦中小企業云應用，依托產業集群和龍頭企業，建設一批專業或行業性云平臺，培育10萬家上云企業。鼓勵中小企業在研發、生產、管理、銷售、服務等環節使用云技術，開展個性化定制、網絡化協同制造、服務型制造和網上銷售等活動，實現客戶、供應商資源共享和產業鏈協同。發展工業電子商務，推進中小制造企業與電商企業、物流企業和金融企業的合作，基于電商云平臺整合線上線下資源，打造制造、營銷、物流和金融服務等高效協同的一體化新生態。組織召開云計算應用和產業推進大會，辦好云棲大會，開展企業上云專項培訓。
深入推進“機器換人”和智能裝備發展。堅持“分類指導、典型示范、資金扶持、機制保障”的原則，大力推進機器換人、機器聯網，推進30家機器換人行業試點，舉辦百場現場交流會，新增培育省級工程服務公司20家以上。落實“機器人+”行動計劃，編制重點行業機器人應用指導意見，完成新增工業機器人1萬臺目標任務。推進感知互聯的智能新產品新裝備的研發，大力發展智能傳感器、網絡終端、工業機器人、數控裝備、智能成套裝等高端裝備產業。
繼續實施企業信息化“登高”計劃。推動企業信息化從單向應用向綜合集成、協同創新階段登高，從內部縱向集成向企業之間橫向集成和產業價值鏈端到端集成延伸，提升全產業鏈的要素資源配置效率。全省2000家重點工業企業資源計劃普及率達到85%，制造執行系統普及率達到50%，機器聯網率達到35%，供應鏈管理普及率達到70%，產品全生命周期管理系統普及率達到60%，裝備數控化率達到50%，企業電子商務采購額和銷售額占總采購額和總銷售額的比例分別達到40%和55%以上，進入兩化融合集成創新階段的企業達到35%以上。
扎實推進兩化融合管理體系貫標工作。重點抓好工信部批復的118家企業管理體系貫標試點，積極爭取新增30家企業列入今年的工信部貫標試點。在振興實體經濟（傳統產業改造）財政專項激勵的工業大縣、兩化深度融合國家示范區，分別確定10家和5家貫標試點企業。貫標通過評定的企業數力爭突破60家。加快培育互聯網環境下的企業創新能力，依托兩化融合咨服務平臺，開展企業兩化融合自評估、自診斷、自對標，力爭在工信部的兩化融合發展地圖上有新突破。以兩化融合管理體系標準為指導，推動企業業務流程再造和組織方式變革，提升企業管理能力。
以應用需求為引向，大力發展軟件和信息技術服務業
提升兩化融合的服務支撐能力。以提升行業系統解決方案設計、集成和應用能力為重點，支持重點行業工業互聯網、信息物理系統（CPS）開發和應用試點。培育一批行業系統解決方案提供商，加快優秀解決方案的推廣普及；培育一批服務于重點行業智能工廠建設的工業信息工程公司，新創建10家云工程云服務和工業信息工程省級重點企業研究院。加強兩化融合產業鏈企業的合作，構建服務于兩化融合的產業生態。發展集聚工業信息工程公司的產業互聯網小鎮。配合工信部召開全國兩化融合系統解決方案現場會。
加快軟件和信息技術服務業的創新發展。抓好《浙江省“十三五”軟件和信息服務業發展規劃》的實施，出臺支持軟件業發展的政策意見，落實好軟件企業和軟件產品稅收優惠政策，完善產業統計制度。加快推進軟件和信息服務業9個示范基地、10個特色基地和15個創業基地建設，提升杭州中國軟件名城建設水平。加強工業軟件支撐能力建設，開展工業技術軟件化行動，重點發展以自動控制與感知技術、核心工業軟硬件、工業互聯網、工業云和智能服務平臺“新四基”為核心的技術體系，推進人工智能、區塊鏈、虛擬現實和增強現實等新興產業的培育，全面提升制造業與互聯網融合的有效供給能力。
培育大數據產業。貫徹落實《浙江省促進大數據發展實施計劃》，扶持并培育一批大數據分析、大數據應用服務的龍頭企業、一批創新型大數據應用類中小企業，加快形成協調發展的大數據產業體系。組織開展第二批大數據產業應用示范企業培育試點工作，建立一批大數據省級重點企業研究院，推動創建一批大數據應用示范工程，拓展大數據應用領域。培育數據資源交易市場試點。
加強工業控制信息安全保障。按照《工業控制系統信息安全防護指南》，指導企業做好工業控制系統信息安全防護，明確工業企業主體責任，提高安全防護意識，細化信息安全防護措施。加快完善網絡與信息安全基礎設施，研究建立面向工業領域的信息安全技術支撐、檢查評估綜合保障體系，開發并鼓勵企業使用自主可控、安全可靠的工業控制系統。開展工業領域重點行業工業控制系統及相關信息系統安全檢查和風險評估。
深化智慧城市建設與農業信息化發展
組織開展對20個省級智慧城市示范試點項目的檢查驗收及績效評價工作。重點加快智慧政務、智慧高速、智慧交通、智慧車聯網、智慧安防、智慧安監、智慧環保、智慧能源、智慧旅游、智慧健康服務、智慧物流、智慧消防等示范試點項目在全省推廣與覆蓋。
加快9個省級農業信息化示范試點建設，并籌備建O一批示范試點區。重點圍繞農業產業集聚區與現代特色農業強鎮建設，在溫室大棚、畜禽養殖、大田生產、生態環境監控等重點領域與關鍵環節，推進信息技術應用。引導互聯網企業建立一批農業銷售服務平臺，加強產銷銜接。
強化城鎮光網覆蓋，城市全面具備100M以上接入能力。4G網絡實現城鄉全覆蓋，爭取5G試驗網建設。實施農村海島“掃盲除點”工程，基本具備50M以上接入能力。推進中國互聯網絡信息中心浙江分中心建設。細化落實省政府與中國電信、中國移動、中國聯通和中國鐵塔的戰略合作協議，推進新技術產業應用示范項目，推進杭州國家互聯網骨干直聯點建設。全面推進全省三網融合。推進數據中心集約化綠色化，推廣公眾云計算和大數據服務。推進中小企業信息網絡提速降費。
以營造發展氛圍為目標，積極組織各類活動
牽頭做好第四屆世界互聯網大會信息化工作部工作，組織籌備好大會期間的新技術新產品、浙江分論壇和互聯網之光博覽會、雙創熱土項目對接活動等重大活動；
籌辦好中國產業互聯網大會，充分發揮制造業和互聯網雙重基礎優勢，力爭把大會打造為國內外有影響力的產業互聯網新平臺。
篇10
搭大數據平臺
“不管是在IT層面還是在業務層面，IBM在大數據方面彰顯的優勢都能夠以‘全面’來充分涵蓋，這包括‘全面的戰略理論’、‘全面的解決方案’以及‘全面的落地實踐’。”IBM軟件集團大中華區業務分析洞察及智慧地球解決方案總經理卜曉軍表示。在IBM看來，通過整合IBM在軟件、硬件、咨詢服務、研發等方面針對大數據的獨有技術，結合IBM深厚的市場經驗和前瞻的創新理念，能夠為大數據時代的行業客戶帶來最大價值。
今年5月，IBM正式了智慧分析洞察“3A5步”動態路線圖，并結合信息管理、業務分析等領先的軟件，在業界率先提出“大數據平臺”架構。“這一平臺突破了傳統數據倉庫和數據管理理念，能夠為企業提供實時分析信息流和網絡信息源的能力，實現更經濟高效的大數據管理，并為業務分析奠定基礎。”IBM軟件集團大中華區信息管理軟件總經理盧偉權介紹，平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理。
IBM在Hadoop系統的代表產品是InfoSphere BigInsights。盧偉權表示，“在Hadoop平臺里，沒有管理工具和一些匯總數據的功能，IBM針對它開發了超過100種功能，將IBM在數據庫領域三四十年的經驗，移植到大數據管理的平臺上。比如，IBM可以幫助客戶將DB2和Hadoop結合，把DB2上部分不常使用的數據遷移到Hadoop，在降低數據倉庫成本的同時提高效能。”
IBM的InfoSphere Streams是目前業界獨有的流數據處理技術；分析型數據倉庫Netezza克服了傳統數據倉庫在面臨大數據挑戰時的瓶頸；近期推出的信息整合與治理產品Guardium 9能夠將如DB2這樣的傳統關系型數據倉庫和基于Hadoop的分布式存儲系統進行統一管理，并提供完整的數據生命周期管控。
正如盧偉權所說，“IBM的獨到之處在于，其將數據庫領域里多年積累的經驗和用戶需求融合到大數據平臺中，通過‘增強’的理念把大數據解決方案有機整合到客戶現有的數據平臺上。”
行業從中受益
無論是移動互聯等新興產業，還是銀行、電信、制造等傳統行業，大數據的挑戰都在不斷增強。那么針對大數據，IBM有哪些產品和策略與之對應，如何在各個行業里實踐？
9月21日，在主題為“大數據·大洞察·大未來”的年度大數據戰略會上， IBM展示了如何幫助各行業企業量身打造大數據策略，利用優化的解決方案有效處理大規模、多樣化、高速流動的企業數據，確保數據的真實性。
“目前的制造業已經發展成為供應鏈核心模式，隨著從需求到采購、生產、配送、履行、銷售一系列的環節不斷加深，需求的細微變化就能夠嚴重影響終端零售。”IBM軟件集團制造事業群總經理蕭丁瑞列舉了汽車行業兩個最主要的需求——面對內部的生產優化和面對客戶的回應，因為客戶開始懂得選擇，只有賺了錢才有能力去研發和創新。
寶馬汽車通過跟IBM的合作，利用車載電腦把數據回傳并進行分析，分析不同路況、天氣和開車模式下，對車子各方面的耗損率，不僅可以做到故障預警，還能作為改善下一代產品設計的參考。菲亞特汽車則通過IBM SPSS解決方案來預測客戶行為及改善客戶關系，提高生產力并降低成本。集中式的分析報表及模型系統使營銷計劃的客戶響應率提高了15%～20%，客戶忠誠度提高了7%。
卜曉軍透露，今年第四季度，IBM還將就大數據進行一系列重大，使更多的行業用戶從中獲益。
ELS高效整合
篇11
UBA市場何時才能爆發？
現在一提起大數據，總感覺它無處不在，無所不能。其實，從存儲與計算分離的那一天起，人們已經開始有意識地存儲、處理和分析數據。只不過因為技術和需求所限，人們對數據的分析和利用在廣度和深度上都遠遠不及現在。如今，云計算、大數據、機器學習等技術手段不斷豐富，讓人們有了進一步挖掘數據價值，將數據分析與各種不同的應用深度結合的強烈愿望，于是才有了用戶行為分析、大數據的風險管控等。
大數據除了在金融、電信、能源、醫療、制造等垂直行業有了更多用武之地以外，在橫向的一些技術應用領域，特別是安全方面，也能發揮更加重要的作用。
用戶與實體行為分析（UBA/UEBA）就是大數據安全的一個新的爆發點。Gartner的《用戶與實體行為分析指南》中的數據顯示，近年來，機構和單位對用戶行為分析功能的需求上漲了近10倍，2017年全球UEBA市場營收將達到兩億美元。
UBA是大數據安全領域的新寵。Gartner認為，UBA將是未來全球信息安全領域支柱性、方向性的技術，它利用機器學習、用戶畫像等技術可以對用戶的異常行為進行檢測。
在歐美市場，UBA頗受各方資本的青睞。全球第一個上市的大數據企業Splunk以1.9億美元的價格收購了安全初創企業Caspida。Caspida是一家提供實時網絡安全與威脅檢測的初創企業，它可以利用機器學習技術自動對企業內外各種環境下的隱藏威脅進行檢測和防護，具備未知威脅的識別與防護能力。
微軟收購了云安全公司Adallom。在全面布局公有云市場的同時，微軟急需增強云的安全性，而Aldallom的定位是企業的身份管理，能夠監控用戶在多個SaaS云服務上的行為，并對異常行為發出警報。這些正是微軟所需要的。
據HanSight瀚思創始人兼首席執行官高瀚昭介紹，HanSight瀚思潛心研究推出的用戶行為分析系統（HanSight UBA）可以媲美國外先進的UBA產品，提供基于實際安全場景的多維度異常檢測功能，并可通過其獨特的“儀表盤”功能，將機器學習和算法產生的各種數值結果翻譯成用戶能夠理解的安全場景。
UBA是極度耗費計算資源的。因此，HanSight UBA進行了深度優化和整合，采用專門的GPU、通信加速器。HanSight瀚思公布的實測結果顯示，在普通的服務器上，HanSight UBA利用GPU優化的高速算法，一分鐘內即可完成大部分企業業務場景下的行為數據分析工作。“我們曾經利用HanSight UBA幫一個客戶從70萬條賬號登錄信息中發現了7萬個異常賬戶，其中包含幾百個高危賬戶。我們的偵測成功率超過99%。”HanSight瀚思聯合創始人兼首席科學家萬曉川介紹說。HanSight UBA解決方案不僅利用機器學習技術讓潛在威脅浮出水面，而且在威脅發現速度和準確率方面遠高于傳統的網絡威脅發現解決方案。
“確定哪些用戶行為是異常的，與確定哪些用戶行為是正常的一樣困難，因為沒有一個統一的標準。”萬曉川舉例說，“HanSight UBA解決方案從多個不同的維度對用戶行為進行分析和比對，然后再將從不同維度獲得的結果綜合起來進行分析，從中發現用戶的異常。在開發HanSight UBA的過程中，我們曾仔細研究了國外20多個UBA產品。國外做UBA產品的廠商大多是從大數據分析的角度切入，而我們是從安全的角度切入。”
HanSight瀚思在宣布完成A輪投資的同時，還與亞信安全、漢柏科技、先進數通、清華大數據聯合會、華為等合作伙伴簽訂了合作協議。HanSight瀚思將與合作伙伴一起推出全面的安全解決方案，建立大數據安全生態系統。“我們希望HanSight UBA這一基于用戶異常行為的安全分析引擎，能夠幫助中國最頂尖的互聯網公司、政府、電信運營商、銀行等找到以前最難發現的內部威脅和外部威脅。”高瀚昭表示。
數據驅動安全
大數據安全是萬能的嗎？它能一勞永逸解決企業面臨的所有安全問題嗎？HanSight瀚思主做安全的預測和偵測，而其他的安全防御工作還可以依靠原有的安全解決方案提供商。對于企業的整體安全防護來說，大數據安全是錦上添花，它不是取代傳統的安全防御工具，比如防火墻等，而是一種有益的補充。正如高瀚昭經常所舉的例子，傳統的安全防御手段就像是門、窗、鎖，而大數據安全則像是攝像頭，只有上述這些安全措施齊備，才能更好地保證企業安全。
最新推出的HanSight瀚思安全威脅情報（HanSight TI）有別于傳統的安全分析系統，它是通過對網絡數據、主機數據、登錄認證數據和威脅情報數據的聯動分析，將這些用戶環境中的所有行為足跡統一處理，最終將威脅情報和解決辦法交付給用戶。HanSight TI使用自然語言處理技術（NLP），從各種結構化和非結構化信息中抽取安全事件，并匯總成為威脅情報，還能與HanSight UBA等HanSight瀚思的其他產品集成。
“HanSight UBA和HanSight TI與瀚思大數據安全分析平臺HanSight Enterprise高度集成，為客戶打造一套完整的海量數據安全解決方案。”HanSight瀚思聯合創始人兼首席運營官董昕介紹說，“我們致力于打造行業大數據安全體系。針對不同行業威脅情報類型的特點，HanSight TI并非將原始粗糙的威脅情報顯示給用戶，而是將信息加工處理后，并結合用戶的行業應用場景，確定威脅的可信性和關聯性，再將威脅情報推送給用戶。”
“兩年前，我們和用戶談到大數據安全時，很多人還一頭霧水。但是現在，很多客戶已經意識到，大數據分析平臺是必需的。金融、電信、政府等數據量比較大的客戶對大數據安全的需求比較迫切，通常會借鑒互聯網企業的大數據應用經驗，有的已在生產系統中使用大數據安全工具。”HanSight瀚思聯合創始人兼銷售副總裁沈海輝告訴記者。
IDC指出，由大數據和威脅情況驅動的大數據安全分析市場是未來信息安全領域最重要的細分市場。大數據安全解決方案可以解決IT安全、業務安全、物聯網安全等問題，基于安全的復雜分析、模型和預測都可以由大數據來完成。只有認識到這一點，用戶才有上馬大數據安全解決方案的動力。
SaaS安全服務一鳴驚人
Infonetics Research的研究數據顯示，2015年，全球SaaS安全服務市場規模達到80億美元，復合年均增長率達到23%。SaaS安全服務市場前景廣闊。不過，當前SaaS安全服務的消費人群主要集中在北美和歐洲地區，在中國，最常見的SaaS安全服務可能就是在線殺毒，而能夠提供全面安全保障的真正意義上的SaaS安全服務在中國幾乎是空白。
現在，這種“一窮二白”的狀況有望得到改觀。HanSight瀚思在國內正式推出面向廣大中小企業的“安全易”SaaS安全服務。
高瀚昭表示，對于廣大中小企業來說，由于缺乏足夠的采購資金和專業的安全網管人員，他們面臨的安全威脅更加嚴重。而采取主動的安全分析和實時態勢感知技術，借助大數據存儲與分析的方法，可以實現針對安全大數據的長期有效存儲與實時分析決策的結合。這不僅對于大型企業來說至關重要，而且也是中小企業最迫切的需求。
以前，SaaS安全服務之所以沒有在中國市場上快速崛起，很重要的一個原因是，用戶對于云服務還有顧慮，不敢輕易將數據放到云中。但是現在，隨著人們對公有云服務的認同度和接受度不斷提升，SaaS安全服務有了適合其發展的土壤。Infonetics Research的數據顯示，2015年，全球已經有25%的企業采用SaaS模式進行電子郵件和Web保護。在歐洲，這一比例更高。
篇12
2015財年的年報顯示，聯想集團企業級業務的收入同比則大幅上升73%至45.53億美元。企業級業務已經成為聯想集團收入增長的最強勁引擎。
在互聯網日趨大發展的趨勢下，云服務、大數據等領域創新不斷，而技術創新風險控制和如何解決信息不對稱的問題，傳統企業大都需要得到系統化的解決方案。
在“互聯網+普惠金融”的大背景下，如何以信息技術為兼顧快速迭代和風險防控，已經成為了金融機構必須面對的課題。正是在這一趨勢下，聯想集團主動放下身段，快速貼近企業級客戶市場，并以“雙態IT”的理念搭載端到端的解決方案，以期借此全面切入非常龐大的金融設備供應市場。
在日前北京舉辦的中國國際金融展上，聯想的一系列前端場景化金融業務解決方案和后端數據中心建設解決方案驅動，與各級金融機構攜手打造以用戶為中心的金融服務，并確保金融客戶創新業務，一并亮相。公司推出的“雙態IT”旨在“互聯網+普惠金融”背景下，以信息技術為兼顧快速迭代和風險防控。
作為互聯網應用的主要領域之一，金融機構對IT的需求尤為明顯。互聯網理財、第三方支付等個性化金融平臺的興起，極大滿足了用戶在碎片化時間下的小微金融服務需求，但隨之而來的是一系列安全性和政策合規性的問題。
與此同時，傳統金融機構在嚴格的風控體系之下也在不斷探索創新業務模式，這當中IT技術的快速發展解決了傳統金融機構信息不對稱的問題，對支付、信貸、理財等業務的重塑發揮著重要作用，但IT系統任何細小的問題，都可能給用戶和金融機構帶來巨大的風險。
“十三五”期間，開展虛擬化、云計算、大數據、移動互聯領域的創新，提高信息數據的聯通，優化風控機制，大力發展“互聯網+普惠金融”將是金融機構信息科技發展的主體思路。而聯想“雙態IT”聚焦于金融機構業務的穩、敏分析，幫助金融機構IT部門系統地采用傳統的集中式和新興的互聯網分布式等IT技術手段，構建一套穩態、敏態和諧共存的新型IT架構。
聯想“雙態IT”將確保金融機構IT部門實現穩、敏雙態業務的IT精確匹配、提升IT貢獻率、降低運營風險等，打造一個隨需而變的數據中心，實現金融業務穩基業、敏突破的和諧發展。
聯想集團副總裁、中國區商用業務銷售總經理葉明表示：“傳統金融企業實施架構轉型和業務創新，最終目的是給用戶帶來更好的體驗，實現更大的價值。而要做到這點，需要銀行和高科技企業的協同創新，聯想雙態IT從金融業務的實際應用出發，對IT架構進行整體性規劃，將為金融機構的互聯網化轉型提供有效的參考。”
擁有了好的產品，如何使其落地是為企業服務的關鍵一步。聯想集團中國區商用業務首席架構師畢巍表示，聯想憑借在金融行業的多年深耕經驗，會結合金融機構發展戰略，評估其業務敏捷度需求和業務系統敏捷度中長期發展目標，通過差異性（GAP）分析，規劃出“雙態IT”戰略設計，包括雙態應用系統概念性架構設計、演進路線規劃、資源投入計劃、IT組織與管控模式、項目群（Portfolio）規劃等。
此外，聯想端到端的全價值鏈產品和全自主可控的技術服務能為“雙態IT”提供有力支撐。首先，聯想擁有業界最完整的產品線，核心硬件實現全生命周期的自主可控，管理軟件通過中國可信云服務認證，安全可靠；聯想COC企業級售前技術支持團隊，擁有各領域的技術專家，能夠為金融機構信息化建設提供包括云服務、大數據、超融合等領域的全方位技術支持。
其次，在“Open+”策略指引下，聯想攜手業界伙伴進行協同創新，能為銀行、證券、保險等全業務流程的解決方案，涵蓋了工商銀行、中國銀行、建設銀行、中信銀行、人壽、太保、PICC、中信證券、銀河證券等。
發力企業級業務
4月初，聯想集團進行了重大組織架構調整，公司成立了四個新的、相對獨立的業務集團。
四個業務集團分別包括個人電腦與智能設備集團（PC&SD）、移動業務集團（MBG）、數據中心業務集團（DCG）、聯想創投集團（LCIG）。新的架構將取代原有的含消費電腦和移動產品的Lenovo業務集團和由商用電腦和企業級產品構成的Think業務集團。
聯想新成立的數據中心業務集團，相比起之前的企業級業務集團，業務范圍更大。聯想集團董事長兼CEO楊元慶表示，聯想將通過數據中心業務集團更加深入地推進下一代IT技術，加強其對規模為870億美元的數據中心技術市場的進攻。
不難發現，聯想已經不再局限于電腦業務，公司越來越多的開始布局云服務和大數據業務，由此，企業級業務正在成為聯想集團未來發展的重點。
僅以聯想此次推出的“雙態IT”為例，聯想集團提出了“雙態IT”的建設理念，分為“穩態IT”和“敏態IT”。“穩態IT”指的是傳統IT建設思路，強調系統安全、精準和高效。而“敏態IT”，更傾向于當下互聯網IT的建設思路，強調敏捷、靈活和彈性。
“雙態IT”可以有效幫助金融機構IT部門系統地采用傳統的集中式和新興的互聯網分布式等IT技術手段，構建一套穩態、敏態和諧共存的新型IT架構。聯想集團的“雙態IT”將確保金融機構IT部門實現穩、敏雙態業務的IT精確匹配、提升IT貢獻率、降低運營風險等，打造一個隨需而變的數據中心，實現金融業務穩基業、敏突破的和諧發展。
為此，聯想在國內專門成立了解決方案團隊，服務的團隊轉到大客戶商用是做首席架構師，并且在團隊里還包含像云服務、大數據等等相關的針對深度的行業應用，并且需要前后端多個部門包含研發機構、服務，包含售前、產品、綜合去整合的資源去支持行業，這也是專門針對這個行業有這個架構方面的調整。
從聯想集團財報可以看出這種明顯的變化。2014財年之前，聯想企業級業務的收入在公司總體業務收入中可以說是“微不足道”。2014財年和2015財年，通過并購等一系列手段，聯想集團企業級業務實現了跨越式發展。
尤其是2015財年，聯想集團企業級業務45.53億美元的收入，企業級業務的收入首次占到了公司收入的兩位數以上，達到10.14%，可以說，聯想的轉型已經初見成效。
在聯想集團最新的2016財年度第一季度業績報告顯示，公司的企業級業務在中國繼續表現強勁，收入同比上升14%。
篇13
大數據時代，在管理規模浩瀚的信息時代，中國企業面臨著與全球其他企業同樣的問題，但中國擁有其他國家所無法比擬的海量最終用戶，因而企業的系統規模往往更加龐大。多年來，許多中國企業通過甲骨文集成設計系統成功改造了他們的數據中心，這些集成優化讓企業以最低的總體擁有成本獲得業界無與倫比的領先性能。甲骨文的集成設計系統，旨在降低成本和IT基礎設施的復雜性，同時提高生產力、性能、可靠性和安全性。通過部署預集成和預裝配的硬件與軟件集成產品，客戶可以更快地組織生產，并減少用于采購、實施和支持IT環境的投資。
過去的35年里，創新一直是甲骨文成功的能量源泉。甲骨文公司通過大量的研發努力和對Sun公司及其他各領域最出色公司的戰略性收購，甲骨文已經成為世界上唯一跨越整個技術產品堆棧——從服務器和存儲、數據庫和中間件到應用軟件，并可提供全面解決方案的IT公司。Oracle系統創造了破紀錄的性能、簡化了管理并提高了成本效益。
無論企業需要的是單獨的解決方案(包括與異構IT環境集成的解決方案)，還是完整的集成設計系統，甲骨文都可以提供最大的靈活性、最豐富的選擇和最大化的價值。甲骨文的開放架構及多種操作系統選擇可為IT架構的每一個層面提供超越同儕的最佳產品和解決方案，從而助力客戶構建對其企業而言最優的基礎設施。甲骨文的企業解決方案包括了商務智能與分析、客戶體驗、客戶關系管理、企業資源規劃、采購、風險和合規管理、供應鏈管理和可持續性，而技術解決方案則包括了整合、移動、安全、虛擬化以及云計算(私有云、公共云和混合云)等。
一、應用軟件
依靠甲骨文全面的企業與行業應用軟件，全世界逾7萬個客戶取得了出色的業務成果。這些企業應用軟件包括甲骨文電子商務套件、甲骨文融合應用軟件以及Oracle Siebel CRM、Hyperion、PeopleSoft和JD Edwards解決方案等。透過“Oracle應用無極限計劃”，我們承諾對現有應用軟件進行持續不斷的投資和創新，以保持客戶有充分的選擇空間——全面的解決方案和全面的選擇相結合，不僅強有力地促進了企業績效的提升，還有助于客戶調整企業業務和IT戰略，同時優化IT投資。
Oracle應用軟件為內部部署、私有云、公有云和混合云部署模式提供了全面的選擇，同時也為客戶利用最新技術進步增強企業實力提供了一條安全的途徑。Oracle行業應用軟件包括面向銀行、通信、教育和研究、醫療衛生、工業制造、保險、公共服務領域、零售、公用事業等行業的應用軟件。在中國的經濟和企業都處于持續增長之際，Oracle行業應用軟件可幫助中國滿足關鍵的發展需求。
二、技術產品
1.中間件
Oracle技術產品的中間件層為企業及Web應用的開發、部署和擴展提供了軟件基礎設施。Oracle融合中間件11g是今天搭建應用基礎設施時首選的軟件平臺，可幫助企業創建、運行靈活的商務智能應用，同時通過全面利用軟件和硬件架構實現IT效益的最大化。甲骨文還提供其他領先的中間件產品，包括Oracle Exalogic中間件云服務器——世界最大的云部署基礎、Oracle Exalytics商務智能云服務器——業內首個可為商務智能和規劃軟件提供最快性能的商務智能云服務器、Oracle企業管理器12c——唯一綜合的企業云計算管理解決方案和開發人員首選的Java開發平臺。
2.數據庫
Oracle數據庫是世界第一的企業級數據庫，在全球擁有超過30.5萬個客戶，并引領著安全、性能、可用性和可擴展性的行業標準。Oracle數據庫11g 通過集成和整合企業應用數據庫構成了快速、可靠和可擴展的私有云，實現了更低成本和更高服務質量，還通過壓縮低成本存儲區的數據，實現了存儲性能的加速與提升，同時消除了閑置的數據中心冗余，從而有助于企業雙倍提升數據庫管理員的工作效率，降低了改變數據中心的風險。而且Oracle數據庫11g 可在所有行業標準的平臺上運行，并無需改變任何一行代碼，即可從單一實體遷移到網格計算。
甲骨文還提供優化的集成系統，如Oracle Exadata數據庫云服務器，這是世界上唯一一個能夠在企業層面同時為數據倉庫和在線交易處理提供極致性能的數據庫云服務器；Oracle大數據機，這是業界第一個可處理全方位企業大數據需求的全面、集成的解決方案；Oracle數據庫機，這是一個面向中型企業，簡單、可靠和成本較低的數據庫系統。
