引论：我们为您整理了13篇企业大数据解决方案范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。
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二、企业客户关系管理的定义
客户关系管理（Customer Relationship Management，简称CRM）是企业为提高企业在整个行业中的竞争力，以一定的信息技术为手段，通过为客户提供个性化或有针对性的服务及改进对客户的服务水平，达到提高客户满意度与忠诚度而树立的一种以客户为中心的经营理念。企业进行客户关系管理的目的是为了寻找企业的潜在客户，洞悉客户的真实需求，为客户提供及时有针对性的服务，使客户满意，达到使客户成为企业的忠诚客户，不断为企业带来利润的目的。
三、用大数据进行企业客户关系管理的优势
顾名思义，大数据就是数据量庞大，线上线下大量的数据为企业进行客户关系管理节省了搜集数据的时间及成本。在庞大的数据中，企业根据客户的购买、搜索行为等对客户进行识别，洞悉客户的需求，为客户提供服务。大数据的信息处理速度极快，企业利用大数据技术抓住关键信息，要依据云计算构架，即时处理分析数据，了解客户信息，洞察客户需求，提供及时和个性化的服务。而网络的普及也使得客户分享信息便捷、快速和广泛。
四、基于大数据的企业客户关系管理策略
（一）基于大数据的企业客户价值分析
1.分析企业客户价值的意义
企业的利润是客户创造的，企业发展的主要动力之一是不断地获取新客户，在获取新客户的过程中，要合理进行资源分配。运用大数据技术分析客户的行为，识别企业的潜在客户，比较获得客户的价值，运用大数据技术处理大量的数据，选择有价值的客户。
2.识别潜在客户
为了节约成本，企业可直接安装大数据处理软件来实施企业的客户关系管理。根据庞大的数据量，利用大数据技术快速识别出哪些客户是企业的潜在客户。潜在客户是有可能购买企业的产品，成为企业的新客户，为企业带来利润的客户。识别企业的潜在客户的方法：
3.客户细分
客户细分是指企业根据客户对产品的需求及交易心理等的不同或根据客户的收入、年龄、性别等属性把客户细分为不同的群体，同一群体中的客户具有相似性，而不同群体间差异较大。客户细分可使企业制定对不同客户的管理策略，如大客户与小客户，优质客户与劣质客户。企业不可能使所有客户满意，这就需要企业区分客户的价值，留住有价值的客户，才能为企业带来大利润。
（二）基于大数据的企业客户获取策略
“以客户为中心”是企业客户关系管理的导向。 对线上线下收集到的数据整理筛选，通过语义引擎、可视化分析、数据质量与数据管理了解客户信息，然后预测性分析客户有什么需求。了解客户的需求后，即可为客户提供及时和个性化的服务。为客户提供服务，通常通过售前、售中、售后三个不同的阶段满足客户的需求。只有客户满意了，客户才会再次购买企业的产品。在向顾客销售产品时，时时要记住客户是上帝，满足客户的需求是关键。
（三）基于大数据的企业客户保持策略
（一）客户保持的重要性
企业80%的利润来自20%的老顾客。老顾客可为企业推荐新客户和传递好的口碑，为企业节约了大量的成本。老客户好的评价会吸引新客户而差评会让新客户流失。所以维持老客户，是企业进行客户关系管理必不可少的重要手段之一。
（二）加强与客户的双向沟通
企业加强与客户的沟通，可使客户更了解企业的产品和感受到企业的关怀，也可使企业更多的了解客户信息及客户需求。商业经验表明，一个对产品或服务不满的客户会向周围的11个人抱怨，但是抱怨结果如果处理的好，95%的人会再次购买公司的产品。
（三）捆绑销售
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集聚业界最强资源
正如很多业内专家所说的那样，存储和安全是大数据迫切需要考虑的首要问题。
从海量数据产生的角度，以前数据量都是以GB或者TB记的量级。但如今，情况发生了改变，过去可能多年才能累计产生的数据量，现在可能只用很短时间就会积累起来，一些单位每年产生的数据量就可能达到几十TB，甚至不久的将来就会升级到PB级的数据量，将会占用越来越多的存储空间。
在解决海量数据的存储问题的同时，企业还必须要解决数据的安全性和可靠性等问题。所谓数据的安全性是指数据在任何情况下的可访问性，不会因为人为或自然的因素导致数据不可访问；数据的可靠性意味着即便是在极端情况下，数据发生损坏或丢失，仍有数据可被恢复或直接访问。
显然，解决这些问题必须要靠质量过硬的产品与解决方案。为此，长虹佳华近年来持续在云计算安全和大数据方面进行探索和投入，并且取得了很大成果：
在产品方面，长虹佳华以存储和服务器类产品为主，涵盖HDS、博科、昆腾、EMC、IBM等十余家全球知名、领先的数据存储业务服务商；在解决方案方面，长虹佳华帮助商为多种特定的行业用户提供行业解决方案，并且可以针对用户的不同需求提供定制化的解决方案，从而更加凸显了长虹佳华的综合实力；
在服务方面，长虹佳华并不仅仅重视售后服务，而是为用户提供包括培训、环境测试、技术支持在内的售前、售中、售后的一站式服务。以存储产品为主导构建增值业务群，如今已成为长虹佳华的既定战略。
近几年来，长虹佳华在原有合作伙伴的基础上，进一步与赛门铁克、Radware、博世、迈普等国内外知名品牌紧密合作，集聚了强大的产品与解决方案资源，整体解决方案能力和产品组合能力大大增强，进一步提升了长虹佳华“以数据为核心”的增值分销业务的服务能力。
CDSClub与云计算体验
暨培训中心：为数据安家
CDSClub与云计算体验暨培训中心，一直是长虹佳华享誉存储分销行业的代表之作。CDSClub一方面从技术整合出发，另一方面从渠道伙伴支持出发，两者相结合，就为大数据的应用与销售安下了最好的“家”。
CDSClub是从长虹佳华成功运作数年的SANClub升级而来，其主要功能是给特定的行业提供定制化的数据方案。升级后的CDSClub并不是仅仅局限于SAN架构一种主流技术，而是实现了跨平台的技术整合，使最终的数据方案更贴近实际应用，服务更统一，并且更有针对性。同时，方案的适用性也得到了极大提高。
目前处于国内领先地位的长虹佳华云计算体验暨培训中心，为渠道合作伙伴的数据方案、系统集成提供了演示、测试的广阔平台，对于渠道合作伙伴需要的不同产品组合应用测试、各类定制方案演示等都可轻松实现，是对渠道技术需求的极大补充支持。同时，该中心还充当起长虹佳华对合作伙伴及行业客户进行技术培训、资质认证以及设备服务的支持平台角色。
大数据浪潮正汹涌来袭，与互联网领域其他变革一样，这绝不仅仅是一场信息技术领域的革命，更是在全球范围内加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言：预测未来最好的方法，就是去创造未来。瞄准大数据的存储业务，长虹佳华正在向最强营销服务提供商迈进……
分销业务业绩骄人
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HDS是一家典型的技术型厂商，一贯奉行“少说多做”的原则，所以人们很少听说或看见HDS在跟风炒作某个新概念。闪存、软件定义存储、云计算等，HDS都不是第一个推出相关产品或解决方案的。但是，一旦产品后，HDS就一定能保证这些产品是具有HDS特色的、成熟且可以大规模商用的，能够给企业客户带来实实在在的价值。
在存储虚拟化技术领域，HDS基于存储控制器的虚拟化技术在业界一枝独秀，尽管当时基于存储网络的虚拟化技术风光正劲，但HDS始终“我行我素”。最终结果表明，HDS的存储虚拟化技术是过硬的，其存储虚拟化产品一直保持着很高的用户认可度。在很多用户的印象中，HDS一直是一家专业的存储厂商。
但是进入云计算时代，一向比较谨慎、低调的HDS开始变得活跃起来。从技术和产品的角度看，HDS很快便采纳了“融合”的理念，推出了业界影响力可与其经典的存储产品相媲美的统一计算平台。如今，在亚太地区，HDS统一计算平台已经成了最受企业客户欢迎的解决方案。
多在技术上下功夫，很少谈及理念的HDS如今也开始热衷于谈论新的概念，并陆续抛出了与云计算、软件定义等最新趋势相关的战略、技术框架和蓝图。许多人能够脱口而出的HDS“三朵云”战略――基础架构云、内容云、信息云，成了HDS云计算的行动纲领。HDS的新产品研发和市场推广策略都是围绕着“三朵云”展开的。
云计算是基础架构，是工具，它的价值在于可以更好地支持行业客户的应用。在以大数据、物联网、智慧城市等为代表的新一波应用浪潮兴起时，云计算开始慢慢走向后台，成为推动大数据、物联网、智慧城市等应用发展的幕后的那只手。云计算技术与大数据、物联网、智慧城市等应用之间的互相渗透、融合将成为IT市场发展的主旋律。
HDS全球解决方案、社会化创新营销副总裁Ravi Chalaka表示：“以前，人们都知道HDS是一家存储公司。但是今天，HDS的技术和解决方案已经跨越了多个市场和应用领域。HDS已经从一家专注于存储的厂商演变为提供融合性解决方案的厂商，产品包含服务器、存储、网络、嵌入式软件等。近几年，HDS一直在大力发展自己的软件，并取得了突破性的成果。HDS的软件解决方案主要包括虚拟化软件、管理软件和应用软件等。”
今天的HDS已经不再是人们印象中那个专注于存储的HDS了。特别是经过过去几年云计算、大数据的洗礼，HDS已经有了新的定位，制定了新的战略。
HDS的变化主要表现在以下几方面。第一，HDS最直接的竞争对手已经不再是EMC、IBM这样的存储厂商，而是像通用电气公司、西门子、Oracle这样在社会化创新领域有很大投入的企业。第二，HDS进一步明确了自己的目标市场，就是大中型企业客户。目前，HDS在全球拥有1.4万个客户。在“财富100强”企业中，81%是HDS的客户。第三，HDS公司内部软件和硬件的收入比重也发生了很大变化。最新的统计数据显示，HDS业务收入的54%来自于软件和服务，而三年前这一比例只有25%。在过去4年中，HDS进行了大大小小9次收购，被收购的厂商大部分是做软件、服务或大数据解决方案的。从收入比例来看，HDS不再是一家单纯的提供存储硬件的厂商，而是正慢慢转型为一家解决方案提供商。
为了配合解决方案的需要，HDS越来越重视与生态系统中的合作伙伴的合作，特别是与增值分销商、系统集成商的合作。通过这些合作伙伴，HDS可以更好地为企业级客户提供服务。
Pentaho是敲门砖
以前，HDS也能为大数据提供支持，但仅限于硬件和存储架构。以收购数据集成、可视化和分析软件厂商Pentaho为标志，HDS真正融入了大数据领域，并打开了通往物联网市场的大门。
在今年4月举行的HDS Connect 2015大会上，HDS对Pentaho的收购成了谈论最多的话题之一。当时，由于HDS还没有完成对Pentaho的收购，Pentaho这样一个很可能决定HDS未来大数据策略走向的产品是继续保持其独立性，还是完全融入HDS原有的产品中成了人们关注的焦点。
6月，尘埃落定，HDS正式完成了对Pentaho的收购。Pentaho成为HDS公司旗下一员，但原品牌名称保持不变。Pentaho平台除了继续独立提供服务以外，也会与HDS的其他相关分析软件结合，从而进一步扩展HDS的大数据解决方案。
以前，HDS的大数据解决方案主要集中在基础架构层面，为大数据分析提供平台支撑。有了Pentaho的分析软件以后，HDS可以深入大数据分析的核心，也更贴近客户的应用，可以把大数据分析的主动权尽量掌握在自己手中。
还记得HDS著名的“三朵云”吗？在HDS公布的大数据愿景中，基础架构云、内容云和信息云仍起到了核心的支撑作用，但也有了细微的变化，变成了相对应的软件定义基础架构、内容管理云架构和信息智能云。在这三层云架构之上是HDS通用的高端数据分析和访问平台。三层云架构与数据分析与访问平台合在一起，构成了HDS社会化创新的基石。
HDS倡导的社会化创新与物联网市场是遥相呼应的。在社会化创新方面，HDS选定了六大行业作为突破口，包括电信、医疗、商业分析、公共安全、石油和天然气、汽车。“物联网是下一轮技术革新的重点。”Ravi Chalaka分析说，“一台大型机可以支持数百个客户，一台小型机可以支持数千个客户，而在物联网时代，数以十亿计的设备被连接在一起，每个设备，甚至每双鞋都在产生数据。这就是物联网的能量。在未来的20～30年中，大部分的数据分析和计算都会围绕着由物联网产生的数据和信息进行。HDS关注的只是物联网中能够产生价值的那部分数据。只有通过对这些有价值的数据和信息进行分析，才能产生洞见，才能让整个社会变得更加健康、安全、美好。HDS希望更快速地交付能够达到上述目标的物联网解决方案。”
确立主导地位
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从应用推广看，随着大数据在各行业和各领域应用不断丰富，具有溢出效应的应用明显增多，使大数据的社会价值和经济效益得到充分体现。政务应用需求和应用场景被逐步挖掘，消费市场的个性化需求和企业级应用逐渐兴起，应用潜力巨大。
从企业发展看，2014年，互联网企业表现依旧强势，纷纷推出新的大数据发展战略，同时众多初创企业积极参与，为大数据发展注入了新的活力。大数据相关产品和服务不断成熟，企业越来越多的基于云计算面向大规模分析和应用开发大数据服务，传统IT巨头不再限于在原有解决方案基础上拓展大数据业务，而是通过一系列并购投资来提升大数据解决方案服务能力。
从产业投融资看，2014年，我国大数据领域融资并购活动逐渐兴起，呈现持续升温的态势。据不完全统计，已披露融资并购事件20余起，涉及金额约为355亿元。投资主体呈现多元化发展态势，互联网龙头企业、传统IT巨头、云计算企业、大数据企业等都成为大数据领域的投资主体。资本更热衷于投向掌握行业应用产品和服务的企业，或具有行业应用开发潜力的公司。
从政策环境看，2014年，我国大数据相关政策、项目、技术和应用等逐步进入实际落地阶段。各有关部门和地方政府的重视程度逐步升级，相关的政策措施和规划方案处于高密度时期。工信部、发改委、科技部、财政部等通过电子信息产业发展基金、云计算工程、863计划、973计划和国家科技支撑计划等对大数据技术研发、应用示范、服务推广进行支持。
大数据发展面临新的挑战
在新一轮科技革命和产业变革的背景下，我国大数据发展既受到技术创新滞后、应用模式不成熟、人才供血不足和信息安全等方面的挑战，又面临着应用需求强劲增长、资本投入加速、新模式新业态不断涌现等发展机遇。
赛迪智库就2015年我国大数据发展形势提出五条基本判断：一是国家层面的战略规划有望出台，数据标准规范体系将逐步建立，大数据发展将继续维持高速增长态势；二是合作协同发展成常态，技术和产品在应用需求的推动下完成创新和突破；三是数据资源的开放共享逐步深入，行业应用逐步成熟，推动应用模型加速迭代，工业大数据应用将成为热门领域；四是数据采集和跨界竞争越发白热化，数据存储和交易呈现平台化竞争趋势，数据分析和可视化呈现多样化、定制化发展；五是创业企业不断涌现，融资并购事件频发，成熟的大数据应用或掌握海量数据的公司备受青睐，大数据行业解决方案和可视化也将成为资本追逐的热点领域。
为更好地抓住发展机遇，把握发展态势，助推我国大数据快速健康发展，赛迪智库提出了抓紧关键技术突破创新、推动政府数据资源开放共享、加快协调推进大数据应用、提升政府大数据管理水平、增强信息安全保障能力、加强法律法规和标准规范建设等对策建议。
2015我国大数据发展态势
根据工业和信息化部赛迪智库最新的《大数据发展白皮书（2015版）》研究报告，2014年，我国大数据市场规模增速略有提高，但与全球增速差距仍较大，初步形成互联网企业、传统IT企业和大数据企业为核心的三角形供给结构，其中，互联网企业表现强势。京津冀、长三角、珠三角和中西部等区域产业集聚效应开始显现，合作协同发展成为常态。
工业和信息化部赛迪智库认为2015年我国大数据发展将呈现六方面态势：
一是大数据发展将继续维持高速增长态势，基础设施建设和数据中心对规模增长的拉动作用减弱，数据价值和应用创造的经济效益更加明显，并在市场规模中占据重要比重，一些企业将会把大数据业务作为单独的营收进行统计。
二是应用创新将成为大数据发展的主要驱动力，技术和产品在应用需求的推动下完成创新和突破，商业模式伴随着连接层次的加深不断创新。
三是数据资源的开放共享逐步深入，行业应用逐步成熟，推动应用模型加速迭代，工业大数据应用将成为热门领域。在多种数据的融合过程中，政府应用场景更加丰富，应用也将更加高级，数据挖掘和分析的结果对管理决策的辅助作用开始显现。
四是数据采集和跨界竞争越发白热化，数据存储和交易呈现平台化竞争趋势。数据分析和可视化呈现多样化、定制化发展，中小企业能够获得更多的市场发展空间。
五是创业企业不断涌现，融资并购事件频发，成熟的大数据应用或掌握海量数据的公司备受青睐，大数据行业解决方案和可视化也将成为资本追逐的热点领域。
六是国家层面的战略规划有望出台，数据标准规范体系将逐步得到完善，国家试点示范工作有望全面开展，各部委和地方政府将继续加大扶持力度。
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从建立大数据存储、管理和查询平台入手，嘉和美康不断优化应用软件和解决方案，以帮助医疗单位跨过大数据这道门槛。“大数据在医疗行业的前景和收益是嘉和美康最根本的驱动力，作为医疗行业信息系统的开发者和建设者，嘉和美康必须在产品上、技术上、应用上迈上一个大的台阶。”试想，小到辅助临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策或帮助医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助研究机构实现突破性的医疗方法和药物革新或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，这些美好规划实现的前提即是大数据好好为医疗行业所用。
“嘉和美康在电子病历的基础上，推出了新一代的临床数据中心系统――基于CDR的临床信息系统。” 范可方介绍，这个系统是面向临床的深度应用，基于CDR平台借助大数据处理技术推出的新一代产品。
携手英特尔
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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
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“互联网+”时代越来越多的企业认识到数据是企业很重要的核心资产，并开始通过信息应用来改造传统行业。许多传统企业开始探索互联网化转型之路，企业数据爆炸性增长，随之而来出现了“存”、“管”、“用”这三个方面的难题：“存”――如何解决PB 级别海量数据的存储问题？“管”――如何解决结构化、非结构化数据并存的管理问题？“用”――如何解决这种大规模复杂结构下的实时应用问题？
传统关系型数据库系统与新兴的大数据技术平台是两条技术解决路线，本文将通过对比这两种技术，为企业大数据的存储与应用提供一个技术解决思路。
二、企业大数据的组成与技术支持
企业的传统数据主要来自于业务运营支撑系统、企业管理系统等，主要是结构化数据；企业当前爆炸式增长的新数据主要来源于互联网、移动互联网上的图片、文本、音频、视频等非结构化数据；结构化传统数据和非结构化新数据一起构成了企业的大数据。目前业界对大数据还没有统一的定义，但各大研究机构与国际组织对大数据的定义都至少包含这2层意思：一是要能对大体量、多类型的数据进行快速的处理，二是在成本可接受的前提下从大数据中提取有用的价值。概括的说，企业的大数据具备“4V”的特征：超量（Volume），需要存储的数据量越来越大；多样（Variety），存储的数据类型种类越来越多；高速（Velocity），数据处理速度与应用速度要求越来越快；价值（Value），从低密度的数据中提取有价值的信息。因此，在技术层面上面临3大挑战：（1）海量数据存哪里，才能既满足高效率存储和访问的需求，又使存储成本可控制？（2）如何满足海量数据的高并发、实时动态获取和更新数据？（3）如何保障数据库系统的高可扩展性和7*24小时不间断服务的高可用性需求？目前有两条技术解决路线：一是将传统关系型数据库系统进行整合升级，如Oracle、EMC等企业设计了采用Shared-Nothing与MPP体系架构的数据库一体机作为解决方案；二是专门设计了NoSQL数据库系统，以Apache的Hadoop、IBM PureData为代表的大数据平台为主要的解决方案。
三、关系型数据库系统与大数据技术平台的比较
3.1关系型数据库如何应对大数据
工程师们对关系型数据库系统进行升级与优化，通过分库、分表，缓解数据增长压力；采用主从数据库分离、读写分离思路，缓解写压力，增强读库的可扩展性；采用主从结构Master-Slave，增强读库的可扩展性，并采用MMM（Master-Master Replication Manager for MySQL）技术来解决分布式存储问题。在产品支持上主流数据库厂商纷纷推出数据库一体机产品，如Oracle Exadata、IBM Netezza、EMC GreenPlum等。
数据库一体机的核心是SQL体系，可以兼顾企业中OLTP和OLAP两类系统的应用要求，但这条技术路线仍有瑕疵：如分库、分表受业务规则影响，维护变得十分复杂，系统数据访问层代码需要大量修改；Master-Slave架构在实时性很高的场合Slave实时性保障存在瓶颈，在高可用性上Master容易产生单点故障；MMM本身扩展性差，一次只能允许一个Master写入，只能解决有限数据量下的可用性。
3.2大数据技术如何应对大数据
相对于传统关系型数据库的行存储模式，大数据技术采用列存储模式满足海量数据的高效存储和访问要求，以NoSQL体系的非关系型数据库服务器架构应用而生。其中Hadoop是一个典型代表，海量的数据交给Hadoop处理后，Hadoop提供一个分布式文件系统（HDFS）及分布式数据库（Hbase）用来存储或部署到各个计算点上，最终在内部采取MapReduce的模式对其数据进行分布式并行计算与合并处理，然后输出处理结果。
NoSQL数据库大都只是提供了海量数据的分布式存储与基于索引的快速读取机制，对复杂Join的操作性能低下，因此对OLTP系统的支持成为它的短板。
3.3两种技术的异同点比较
从硬件集成角度上看，大数据技术与数据库一体机基本相同。两种技术最核心的区别在软件体系上，具体比较如下表：
四、企业大数据的存储架构建设思路
针对企业大数据的存储与应用需求，大数据技术与关系型数据库架构技术是相辅相成的，而不是互相替代的。它们针对不同的应用场景设计，可以相互补充与合作。
数据库一体机较适用于存储关系复杂的数据模型，如企业核心业务数据，并且需要限制为基于二维表的关系模型；同时适合进行一致性与事务性要求高的计算，以及复杂的BI计算。大数据技术则更适合于存储较简单的数据模型，并且可以不受模式的约束，因而其可存储管理的数据类型更丰富。大数据技术同时适合进行一致性与事务性要求不高的计算，如NoSQL的查询操作等，以及对超大规模海量数据的、批量的分布式并行计算。
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做好国家信息化顶层――《国家信息化发展战略纲要》和《“十三五”国家信息化规划》在浙江省的宣贯工作；
做好《浙江省信息化发展“十三五”规划（“数字浙江2.0”发展规划）》和《浙江省信息化和工业化深度融合国家示范区建设“十三五”规划（2016-2020年）》的实施工作，指导督促各地、各部门落实规划目标任务相关工作，推进全省信息化领域中重大工程、重大平台和重大项目的实施；
开展信息化发展水平考核评价和全省区域两化整合发展水平评估工作，继续做好对全省各市、县（市、区）信息化发展水平评价工作。进一步完善指标体系，优化工作流程，更加科学高效地开展区域两化融合水平评估工作，以评估为抓手，形成地区间比学赶超发展氛围。在此基础上，年度信息化发展和全省区域两化融合发展水平评估报告。
以制造业与互联网融合为主线，深入推进信息化与工业化深度融合国家示范区建设
深化“两化”深度融合国家示范试点区域建设。抓好26个“两化”深度融合国家示范区、6个试点区、160家两化融合综合示范试点企业建设，进一步按照示范区建设实施方案的内容加紧实施机联网、数字工厂、绿色制造等项目。加强对首批18个振兴实体经济（传统产业改造）财政专项激励的工业大县两化融合推进工作的指导，确定两化融合的相关考核内容，推动示范区开展制造业与互联网融合的相关示范试点工程。制定两化深度融合国家示范区验收管理办法，并对首批8个两化融合国家综合示范区和4个专项示范区开展检查验收工作。组织开展示范试点典型案例总结宣传推广。
积极推动制造业互联网“双创”平台建设。引导大型制造企业、互联网企业、电信运营商开放技术、人才、渠道等资源，构建基于互联网的制造业“双创”新生态，支持内外部创业创新。在全省创建20个制造业互联网“双创”示范平台，其中振兴实体经济（传统产业改造）财政专项激励的工业大县至少创建1个“双创”示范平台。引导龙头企业结合特色小镇、高新园区、开发区，建设“双创”空间，力争创建1个国家级制造业互联网“双创”示范平台。组织举办中国产业互联网“双创”大赛。
大力发展基于互联网的制造业新模式。引导制造业企业建立网络化制造资源协同平台，开展协同制造；推动传统生产模式向大规模个性定制转变，发展C2M个性化定制和柔性生产模式；推进企业运用互联网开展在线增值服务，鼓励企业发展面向智能产品和装备的产品全生命周期管理和服务。重点在服装、家电、家具等消费品行业和汽车、机床、叉车、船舶、电梯等装备制造行业培育100个个性化定制和一批协同制造、服务型制造等示范试点企业。鼓励企业申报国家有关基于互联网的制造新模式示范试点项目。
大力推进工业互联网、工业云和工业大数据应用。推进全省2000家重点工业企业开展工业互联网、工业云和工业大数据应用，发展智能制造。建成10个省级智能制造试点示范区，培育100家数字工厂（智能制造）示范企业。利用工业互联网、工业云、RFID（射频识别）与图像识别等智能识别技术，实现工厂内人与机器、机器与物料、机器与机器之间的互联和数据实时采集，运用大数据技术构建数据链，促进基于数据的生产、物流、仓储等环节高效协同，提升柔性化生产能力、精细化管控能力和智能化决策能力。
实施中小企业上云计划。聚焦中小企业云应用，依托产业集群和龙头企业，建设一批专业或行业性云平台，培育10万家上云企业。鼓励中小企业在研发、生产、管理、销售、服务等环节使用云技术，开展个性化定制、网络化协同制造、服务型制造和网上销售等活动，实现客户、供应商资源共享和产业链协同。发展工业电子商务，推进中小制造企业与电商企业、物流企业和金融企业的合作，基于电商云平台整合线上线下资源，打造制造、营销、物流和金融服务等高效协同的一体化新生态。组织召开云计算应用和产业推进大会，办好云栖大会，开展企业上云专项培训。
深入推进“机器换人”和智能装备发展。坚持“分类指导、典型示范、资金扶持、机制保障”的原则，大力推进机器换人、机器联网，推进30家机器换人行业试点，举办百场现场交流会，新增培育省级工程服务公司20家以上。落实“机器人+”行动计划，编制重点行业机器人应用指导意见，完成新增工业机器人1万台目标任务。推进感知互联的智能新产品新装备的研发，大力发展智能传感器、网络终端、工业机器人、数控装备、智能成套装等高端装备产业。
继续实施企业信息化“登高”计划。推动企业信息化从单向应用向综合集成、协同创新阶段登高，从内部纵向集成向企业之间横向集成和产业价值链端到端集成延伸，提升全产业链的要素资源配置效率。全省2000家重点工业企业资源计划普及率达到85%，制造执行系统普及率达到50%，机器联网率达到35%，供应链管理普及率达到70%，产品全生命周期管理系统普及率达到60%，装备数控化率达到50%，企业电子商务采购额和销售额占总采购额和总销售额的比例分别达到40%和55%以上，进入两化融合集成创新阶段的企业达到35%以上。
扎实推进两化融合管理体系贯标工作。重点抓好工信部批复的118家企业管理体系贯标试点，积极争取新增30家企业列入今年的工信部贯标试点。在振兴实体经济（传统产业改造）财政专项激励的工业大县、两化深度融合国家示范区，分别确定10家和5家贯标试点企业。贯标通过评定的企业数力争突破60家。加快培育互联网环境下的企业创新能力，依托两化融合咨服务平台，开展企业两化融合自评估、自诊断、自对标，力争在工信部的两化融合发展地图上有新突破。以两化融合管理体系标准为指导，推动企业业务流程再造和组织方式变革，提升企业管理能力。
以应用需求为引向，大力发展软件和信息技术服务业
提升两化融合的服务支撑能力。以提升行业系统解决方案设计、集成和应用能力为重点，支持重点行业工业互联网、信息物理系统（CPS）开发和应用试点。培育一批行业系统解决方案提供商，加快优秀解决方案的推广普及；培育一批服务于重点行业智能工厂建设的工业信息工程公司，新创建10家云工程云服务和工业信息工程省级重点企业研究院。加强两化融合产业链企业的合作，构建服务于两化融合的产业生态。发展集聚工业信息工程公司的产业互联网小镇。配合工信部召开全国两化融合系统解决方案现场会。
加快软件和信息技术服务业的创新发展。抓好《浙江省“十三五”软件和信息服务业发展规划》的实施，出台支持软件业发展的政策意见，落实好软件企业和软件产品税收优惠政策，完善产业统计制度。加快推进软件和信息服务业9个示范基地、10个特色基地和15个创业基地建设，提升杭州中国软件名城建设水平。加强工业软件支撑能力建设，开展工业技术软件化行动，重点发展以自动控制与感知技术、核心工业软硬件、工业互联网、工业云和智能服务平台“新四基”为核心的技术体系，推进人工智能、区块链、虚拟现实和增强现实等新兴产业的培育，全面提升制造业与互联网融合的有效供给能力。
培育大数据产业。贯彻落实《浙江省促进大数据发展实施计划》，扶持并培育一批大数据分析、大数据应用服务的龙头企业、一批创新型大数据应用类中小企业，加快形成协调发展的大数据产业体系。组织开展第二批大数据产业应用示范企业培育试点工作，建立一批大数据省级重点企业研究院，推动创建一批大数据应用示范工程，拓展大数据应用领域。培育数据资源交易市场试点。
加强工业控制信息安全保障。按照《工业控制系统信息安全防护指南》，指导企业做好工业控制系统信息安全防护，明确工业企业主体责任，提高安全防护意识，细化信息安全防护措施。加快完善网络与信息安全基础设施，研究建立面向工业领域的信息安全技术支撑、检查评估综合保障体系，开发并鼓励企业使用自主可控、安全可靠的工业控制系统。开展工业领域重点行业工业控制系统及相关信息系统安全检查和风险评估。
深化智慧城市建设与农业信息化发展
组织开展对20个省级智慧城市示范试点项目的检查验收及绩效评价工作。重点加快智慧政务、智慧高速、智慧交通、智慧车联网、智慧安防、智慧安监、智慧环保、智慧能源、智慧旅游、智慧健康服务、智慧物流、智慧消防等示范试点项目在全省推广与覆盖。
加快9个省级农业信息化示范试点建设，并筹备建O一批示范试点区。重点围绕农业产业集聚区与现代特色农业强镇建设，在温室大棚、畜禽养殖、大田生产、生态环境监控等重点领域与关键环节，推进信息技术应用。引导互联网企业建立一批农业销售服务平台，加强产销衔接。
强化城镇光网覆盖，城市全面具备100M以上接入能力。4G网络实现城乡全覆盖，争取5G试验网建设。实施农村海岛“扫盲除点”工程，基本具备50M以上接入能力。推进中国互联网络信息中心浙江分中心建设。细化落实省政府与中国电信、中国移动、中国联通和中国铁塔的战略合作协议，推进新技术产业应用示范项目，推进杭州国家互联网骨干直联点建设。全面推进全省三网融合。推进数据中心集约化绿色化，推广公众云计算和大数据服务。推进中小企业信息网络提速降费。
以营造发展氛围为目标，积极组织各类活动
牵头做好第四届世界互联网大会信息化工作部工作，组织筹备好大会期间的新技术新产品、浙江分论坛和互联网之光博览会、双创热土项目对接活动等重大活动；
筹办好中国产业互联网大会，充分发挥制造业和互联网双重基础优势，力争把大会打造为国内外有影响力的产业互联网新平台。
篇10
搭大数据平台
“不管是在IT层面还是在业务层面，IBM在大数据方面彰显的优势都能够以‘全面’来充分涵盖，这包括‘全面的战略理论’、‘全面的解决方案’以及‘全面的落地实践’。”IBM软件集团大中华区业务分析洞察及智慧地球解决方案总经理卜晓军表示。在IBM看来，通过整合IBM在软件、硬件、咨询服务、研发等方面针对大数据的独有技术，结合IBM深厚的市场经验和前瞻的创新理念，能够为大数据时代的行业客户带来最大价值。
今年5月，IBM正式了智慧分析洞察“3A5步”动态路线图，并结合信息管理、业务分析等领先的软件，在业界率先提出“大数据平台”架构。“这一平台突破了传统数据仓库和数据管理理念，能够为企业提供实时分析信息流和网络信息源的能力，实现更经济高效的大数据管理，并为业务分析奠定基础。”IBM软件集团大中华区信息管理软件总经理卢伟权介绍，平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理。
IBM在Hadoop系统的代表产品是InfoSphere BigInsights。卢伟权表示，“在Hadoop平台里，没有管理工具和一些汇总数据的功能，IBM针对它开发了超过100种功能，将IBM在数据库领域三四十年的经验，移植到大数据管理的平台上。比如，IBM可以帮助客户将DB2和Hadoop结合，把DB2上部分不常使用的数据迁移到Hadoop，在降低数据仓库成本的同时提高效能。”
IBM的InfoSphere Streams是目前业界独有的流数据处理技术；分析型数据仓库Netezza克服了传统数据仓库在面临大数据挑战时的瓶颈；近期推出的信息整合与治理产品Guardium 9能够将如DB2这样的传统关系型数据仓库和基于Hadoop的分布式存储系统进行统一管理，并提供完整的数据生命周期管控。
正如卢伟权所说，“IBM的独到之处在于，其将数据库领域里多年积累的经验和用户需求融合到大数据平台中，通过‘增强’的理念把大数据解决方案有机整合到客户现有的数据平台上。”
行业从中受益
无论是移动互联等新兴产业，还是银行、电信、制造等传统行业，大数据的挑战都在不断增强。那么针对大数据，IBM有哪些产品和策略与之对应，如何在各个行业里实践？
9月21日，在主题为“大数据·大洞察·大未来”的年度大数据战略会上， IBM展示了如何帮助各行业企业量身打造大数据策略，利用优化的解决方案有效处理大规模、多样化、高速流动的企业数据，确保数据的真实性。
“目前的制造业已经发展成为供应链核心模式，随着从需求到采购、生产、配送、履行、销售一系列的环节不断加深，需求的细微变化就能够严重影响终端零售。”IBM软件集团制造事业群总经理萧丁瑞列举了汽车行业两个最主要的需求——面对内部的生产优化和面对客户的回应，因为客户开始懂得选择，只有赚了钱才有能力去研发和创新。
宝马汽车通过跟IBM的合作，利用车载电脑把数据回传并进行分析，分析不同路况、天气和开车模式下，对车子各方面的耗损率，不仅可以做到故障预警，还能作为改善下一代产品设计的参考。菲亚特汽车则通过IBM SPSS解决方案来预测客户行为及改善客户关系，提高生产力并降低成本。集中式的分析报表及模型系统使营销计划的客户响应率提高了15%～20%，客户忠诚度提高了7%。
卜晓军透露，今年第四季度，IBM还将就大数据进行一系列重大，使更多的行业用户从中获益。
ELS高效整合
篇11
UBA市场何时才能爆发？
现在一提起大数据，总感觉它无处不在，无所不能。其实，从存储与计算分离的那一天起，人们已经开始有意识地存储、处理和分析数据。只不过因为技术和需求所限，人们对数据的分析和利用在广度和深度上都远远不及现在。如今，云计算、大数据、机器学习等技术手段不断丰富，让人们有了进一步挖掘数据价值，将数据分析与各种不同的应用深度结合的强烈愿望，于是才有了用户行为分析、大数据的风险管控等。
大数据除了在金融、电信、能源、医疗、制造等垂直行业有了更多用武之地以外，在横向的一些技术应用领域，特别是安全方面，也能发挥更加重要的作用。
用户与实体行为分析（UBA/UEBA）就是大数据安全的一个新的爆发点。Gartner的《用户与实体行为分析指南》中的数据显示，近年来，机构和单位对用户行为分析功能的需求上涨了近10倍，2017年全球UEBA市场营收将达到两亿美元。
UBA是大数据安全领域的新宠。Gartner认为，UBA将是未来全球信息安全领域支柱性、方向性的技术，它利用机器学习、用户画像等技术可以对用户的异常行为进行检测。
在欧美市场，UBA颇受各方资本的青睐。全球第一个上市的大数据企业Splunk以1.9亿美元的价格收购了安全初创企业Caspida。Caspida是一家提供实时网络安全与威胁检测的初创企业，它可以利用机器学习技术自动对企业内外各种环境下的隐藏威胁进行检测和防护，具备未知威胁的识别与防护能力。
微软收购了云安全公司Adallom。在全面布局公有云市场的同时，微软急需增强云的安全性，而Aldallom的定位是企业的身份管理，能够监控用户在多个SaaS云服务上的行为，并对异常行为发出警报。这些正是微软所需要的。
据HanSight瀚思创始人兼首席执行官高瀚昭介绍，HanSight瀚思潜心研究推出的用户行为分析系统（HanSight UBA）可以媲美国外先进的UBA产品，提供基于实际安全场景的多维度异常检测功能，并可通过其独特的“仪表盘”功能，将机器学习和算法产生的各种数值结果翻译成用户能够理解的安全场景。
UBA是极度耗费计算资源的。因此，HanSight UBA进行了深度优化和整合，采用专门的GPU、通信加速器。HanSight瀚思公布的实测结果显示，在普通的服务器上，HanSight UBA利用GPU优化的高速算法，一分钟内即可完成大部分企业业务场景下的行为数据分析工作。“我们曾经利用HanSight UBA帮一个客户从70万条账号登录信息中发现了7万个异常账户，其中包含几百个高危账户。我们的侦测成功率超过99%。”HanSight瀚思联合创始人兼首席科学家万晓川介绍说。HanSight UBA解决方案不仅利用机器学习技术让潜在威胁浮出水面，而且在威胁发现速度和准确率方面远高于传统的网络威胁发现解决方案。
“确定哪些用户行为是异常的，与确定哪些用户行为是正常的一样困难，因为没有一个统一的标准。”万晓川举例说，“HanSight UBA解决方案从多个不同的维度对用户行为进行分析和比对，然后再将从不同维度获得的结果综合起来进行分析，从中发现用户的异常。在开发HanSight UBA的过程中，我们曾仔细研究了国外20多个UBA产品。国外做UBA产品的厂商大多是从大数据分析的角度切入，而我们是从安全的角度切入。”
HanSight瀚思在宣布完成A轮投资的同时，还与亚信安全、汉柏科技、先进数通、清华大数据联合会、华为等合作伙伴签订了合作协议。HanSight瀚思将与合作伙伴一起推出全面的安全解决方案，建立大数据安全生态系统。“我们希望HanSight UBA这一基于用户异常行为的安全分析引擎，能够帮助中国最顶尖的互联网公司、政府、电信运营商、银行等找到以前最难发现的内部威胁和外部威胁。”高瀚昭表示。
数据驱动安全
大数据安全是万能的吗？它能一劳永逸解决企业面临的所有安全问题吗？HanSight瀚思主做安全的预测和侦测，而其他的安全防御工作还可以依靠原有的安全解决方案提供商。对于企业的整体安全防护来说，大数据安全是锦上添花，它不是取代传统的安全防御工具，比如防火墙等，而是一种有益的补充。正如高瀚昭经常所举的例子，传统的安全防御手段就像是门、窗、锁，而大数据安全则像是摄像头，只有上述这些安全措施齐备，才能更好地保证企业安全。
最新推出的HanSight瀚思安全威胁情报（HanSight TI）有别于传统的安全分析系统，它是通过对网络数据、主机数据、登录认证数据和威胁情报数据的联动分析，将这些用户环境中的所有行为足迹统一处理，最终将威胁情报和解决办法交付给用户。HanSight TI使用自然语言处理技术（NLP），从各种结构化和非结构化信息中抽取安全事件，并汇总成为威胁情报，还能与HanSight UBA等HanSight瀚思的其他产品集成。
“HanSight UBA和HanSight TI与瀚思大数据安全分析平台HanSight Enterprise高度集成，为客户打造一套完整的海量数据安全解决方案。”HanSight瀚思联合创始人兼首席运营官董昕介绍说，“我们致力于打造行业大数据安全体系。针对不同行业威胁情报类型的特点，HanSight TI并非将原始粗糙的威胁情报显示给用户，而是将信息加工处理后，并结合用户的行业应用场景，确定威胁的可信性和关联性，再将威胁情报推送给用户。”
“两年前，我们和用户谈到大数据安全时，很多人还一头雾水。但是现在，很多客户已经意识到，大数据分析平台是必需的。金融、电信、政府等数据量比较大的客户对大数据安全的需求比较迫切，通常会借鉴互联网企业的大数据应用经验，有的已在生产系统中使用大数据安全工具。”HanSight瀚思联合创始人兼销售副总裁沈海辉告诉记者。
IDC指出，由大数据和威胁情况驱动的大数据安全分析市场是未来信息安全领域最重要的细分市场。大数据安全解决方案可以解决IT安全、业务安全、物联网安全等问题，基于安全的复杂分析、模型和预测都可以由大数据来完成。只有认识到这一点，用户才有上马大数据安全解决方案的动力。
SaaS安全服务一鸣惊人
Infonetics Research的研究数据显示，2015年，全球SaaS安全服务市场规模达到80亿美元，复合年均增长率达到23%。SaaS安全服务市场前景广阔。不过，当前SaaS安全服务的消费人群主要集中在北美和欧洲地区，在中国，最常见的SaaS安全服务可能就是在线杀毒，而能够提供全面安全保障的真正意义上的SaaS安全服务在中国几乎是空白。
现在，这种“一穷二白”的状况有望得到改观。HanSight瀚思在国内正式推出面向广大中小企业的“安全易”SaaS安全服务。
高瀚昭表示，对于广大中小企业来说，由于缺乏足够的采购资金和专业的安全网管人员，他们面临的安全威胁更加严重。而采取主动的安全分析和实时态势感知技术，借助大数据存储与分析的方法，可以实现针对安全大数据的长期有效存储与实时分析决策的结合。这不仅对于大型企业来说至关重要，而且也是中小企业最迫切的需求。
以前，SaaS安全服务之所以没有在中国市场上快速崛起，很重要的一个原因是，用户对于云服务还有顾虑，不敢轻易将数据放到云中。但是现在，随着人们对公有云服务的认同度和接受度不断提升，SaaS安全服务有了适合其发展的土壤。Infonetics Research的数据显示，2015年，全球已经有25%的企业采用SaaS模式进行电子邮件和Web保护。在欧洲，这一比例更高。
篇12
2015财年的年报显示，联想集团企业级业务的收入同比则大幅上升73%至45.53亿美元。企业级业务已经成为联想集团收入增长的最强劲引擎。
在互联网日趋大发展的趋势下，云服务、大数据等领域创新不断，而技术创新风险控制和如何解决信息不对称的问题，传统企业大都需要得到系统化的解决方案。
在“互联网+普惠金融”的大背景下，如何以信息技术为兼顾快速迭代和风险防控，已经成为了金融机构必须面对的课题。正是在这一趋势下，联想集团主动放下身段，快速贴近企业级客户市场，并以“双态IT”的理念搭载端到端的解决方案，以期借此全面切入非常庞大的金融设备供应市场。
在日前北京举办的中国国际金融展上，联想的一系列前端场景化金融业务解决方案和后端数据中心建设解决方案驱动，与各级金融机构携手打造以用户为中心的金融服务，并确保金融客户创新业务，一并亮相。公司推出的“双态IT”旨在“互联网+普惠金融”背景下，以信息技术为兼顾快速迭代和风险防控。
作为互联网应用的主要领域之一，金融机构对IT的需求尤为明显。互联网理财、第三方支付等个性化金融平台的兴起，极大满足了用户在碎片化时间下的小微金融服务需求，但随之而来的是一系列安全性和政策合规性的问题。
与此同时，传统金融机构在严格的风控体系之下也在不断探索创新业务模式，这当中IT技术的快速发展解决了传统金融机构信息不对称的问题，对支付、信贷、理财等业务的重塑发挥着重要作用，但IT系统任何细小的问题，都可能给用户和金融机构带来巨大的风险。
“十三五”期间，开展虚拟化、云计算、大数据、移动互联领域的创新，提高信息数据的联通，优化风控机制，大力发展“互联网+普惠金融”将是金融机构信息科技发展的主体思路。而联想“双态IT”聚焦于金融机构业务的稳、敏分析，帮助金融机构IT部门系统地采用传统的集中式和新兴的互联网分布式等IT技术手段，构建一套稳态、敏态和谐共存的新型IT架构。
联想“双态IT”将确保金融机构IT部门实现稳、敏双态业务的IT精确匹配、提升IT贡献率、降低运营风险等，打造一个随需而变的数据中心，实现金融业务稳基业、敏突破的和谐发展。
联想集团副总裁、中国区商用业务销售总经理叶明表示：“传统金融企业实施架构转型和业务创新，最终目的是给用户带来更好的体验，实现更大的价值。而要做到这点，需要银行和高科技企业的协同创新，联想双态IT从金融业务的实际应用出发，对IT架构进行整体性规划，将为金融机构的互联网化转型提供有效的参考。”
拥有了好的产品，如何使其落地是为企业服务的关键一步。联想集团中国区商用业务首席架构师毕巍表示，联想凭借在金融行业的多年深耕经验，会结合金融机构发展战略，评估其业务敏捷度需求和业务系统敏捷度中长期发展目标，通过差异性（GAP）分析，规划出“双态IT”战略设计，包括双态应用系统概念性架构设计、演进路线规划、资源投入计划、IT组织与管控模式、项目群（Portfolio）规划等。
此外，联想端到端的全价值链产品和全自主可控的技术服务能为“双态IT”提供有力支撑。首先，联想拥有业界最完整的产品线，核心硬件实现全生命周期的自主可控，管理软件通过中国可信云服务认证，安全可靠；联想COC企业级售前技术支持团队，拥有各领域的技术专家，能够为金融机构信息化建设提供包括云服务、大数据、超融合等领域的全方位技术支持。
其次，在“Open+”策略指引下，联想携手业界伙伴进行协同创新，能为银行、证券、保险等全业务流程的解决方案，涵盖了工商银行、中国银行、建设银行、中信银行、人寿、太保、PICC、中信证券、银河证券等。
发力企业级业务
4月初，联想集团进行了重大组织架构调整，公司成立了四个新的、相对独立的业务集团。
四个业务集团分别包括个人电脑与智能设备集团（PC&SD）、移动业务集团（MBG）、数据中心业务集团（DCG）、联想创投集团（LCIG）。新的架构将取代原有的含消费电脑和移动产品的Lenovo业务集团和由商用电脑和企业级产品构成的Think业务集团。
联想新成立的数据中心业务集团，相比起之前的企业级业务集团，业务范围更大。联想集团董事长兼CEO杨元庆表示，联想将通过数据中心业务集团更加深入地推进下一代IT技术，加强其对规模为870亿美元的数据中心技术市场的进攻。
不难发现，联想已经不再局限于电脑业务，公司越来越多的开始布局云服务和大数据业务，由此，企业级业务正在成为联想集团未来发展的重点。
仅以联想此次推出的“双态IT”为例，联想集团提出了“双态IT”的建设理念，分为“稳态IT”和“敏态IT”。“稳态IT”指的是传统IT建设思路，强调系统安全、精准和高效。而“敏态IT”，更倾向于当下互联网IT的建设思路，强调敏捷、灵活和弹性。
“双态IT”可以有效帮助金融机构IT部门系统地采用传统的集中式和新兴的互联网分布式等IT技术手段，构建一套稳态、敏态和谐共存的新型IT架构。联想集团的“双态IT”将确保金融机构IT部门实现稳、敏双态业务的IT精确匹配、提升IT贡献率、降低运营风险等，打造一个随需而变的数据中心，实现金融业务稳基业、敏突破的和谐发展。
为此，联想在国内专门成立了解决方案团队，服务的团队转到大客户商用是做首席架构师，并且在团队里还包含像云服务、大数据等等相关的针对深度的行业应用，并且需要前后端多个部门包含研发机构、服务，包含售前、产品、综合去整合的资源去支持行业，这也是专门针对这个行业有这个架构方面的调整。
从联想集团财报可以看出这种明显的变化。2014财年之前，联想企业级业务的收入在公司总体业务收入中可以说是“微不足道”。2014财年和2015财年，通过并购等一系列手段，联想集团企业级业务实现了跨越式发展。
尤其是2015财年，联想集团企业级业务45.53亿美元的收入，企业级业务的收入首次占到了公司收入的两位数以上，达到10.14%，可以说，联想的转型已经初见成效。
在联想集团最新的2016财年度第一季度业绩报告显示，公司的企业级业务在中国继续表现强劲，收入同比上升14%。
篇13
大数据时代，在管理规模浩瀚的信息时代，中国企业面临着与全球其他企业同样的问题，但中国拥有其他国家所无法比拟的海量最终用户，因而企业的系统规模往往更加庞大。多年来，许多中国企业通过甲骨文集成设计系统成功改造了他们的数据中心，这些集成优化让企业以最低的总体拥有成本获得业界无与伦比的领先性能。甲骨文的集成设计系统，旨在降低成本和IT基础设施的复杂性，同时提高生产力、性能、可靠性和安全性。通过部署预集成和预装配的硬件与软件集成产品，客户可以更快地组织生产，并减少用于采购、实施和支持IT环境的投资。
过去的35年里，创新一直是甲骨文成功的能量源泉。甲骨文公司通过大量的研发努力和对Sun公司及其他各领域最出色公司的战略性收购，甲骨文已经成为世界上唯一跨越整个技术产品堆栈——从服务器和存储、数据库和中间件到应用软件，并可提供全面解决方案的IT公司。Oracle系统创造了破纪录的性能、简化了管理并提高了成本效益。
无论企业需要的是单独的解决方案(包括与异构IT环境集成的解决方案)，还是完整的集成设计系统，甲骨文都可以提供最大的灵活性、最丰富的选择和最大化的价值。甲骨文的开放架构及多种操作系统选择可为IT架构的每一个层面提供超越同侪的最佳产品和解决方案，从而助力客户构建对其企业而言最优的基础设施。甲骨文的企业解决方案包括了商务智能与分析、客户体验、客户关系管理、企业资源规划、采购、风险和合规管理、供应链管理和可持续性，而技术解决方案则包括了整合、移动、安全、虚拟化以及云计算(私有云、公共云和混合云)等。
一、应用软件
依靠甲骨文全面的企业与行业应用软件，全世界逾7万个客户取得了出色的业务成果。这些企业应用软件包括甲骨文电子商务套件、甲骨文融合应用软件以及Oracle Siebel CRM、Hyperion、PeopleSoft和JD Edwards解决方案等。透过“Oracle应用无极限计划”，我们承诺对现有应用软件进行持续不断的投资和创新，以保持客户有充分的选择空间——全面的解决方案和全面的选择相结合，不仅强有力地促进了企业绩效的提升，还有助于客户调整企业业务和IT战略，同时优化IT投资。
Oracle应用软件为内部部署、私有云、公有云和混合云部署模式提供了全面的选择，同时也为客户利用最新技术进步增强企业实力提供了一条安全的途径。Oracle行业应用软件包括面向银行、通信、教育和研究、医疗卫生、工业制造、保险、公共服务领域、零售、公用事业等行业的应用软件。在中国的经济和企业都处于持续增长之际，Oracle行业应用软件可帮助中国满足关键的发展需求。
二、技术产品
1.中间件
Oracle技术产品的中间件层为企业及Web应用的开发、部署和扩展提供了软件基础设施。Oracle融合中间件11g是今天搭建应用基础设施时首选的软件平台，可帮助企业创建、运行灵活的商务智能应用，同时通过全面利用软件和硬件架构实现IT效益的最大化。甲骨文还提供其他领先的中间件产品，包括Oracle Exalogic中间件云服务器——世界最大的云部署基础、Oracle Exalytics商务智能云服务器——业内首个可为商务智能和规划软件提供最快性能的商务智能云服务器、Oracle企业管理器12c——唯一综合的企业云计算管理解决方案和开发人员首选的Java开发平台。
2.数据库
Oracle数据库是世界第一的企业级数据库，在全球拥有超过30.5万个客户，并引领着安全、性能、可用性和可扩展性的行业标准。Oracle数据库11g 通过集成和整合企业应用数据库构成了快速、可靠和可扩展的私有云，实现了更低成本和更高服务质量，还通过压缩低成本存储区的数据，实现了存储性能的加速与提升，同时消除了闲置的数据中心冗余，从而有助于企业双倍提升数据库管理员的工作效率，降低了改变数据中心的风险。而且Oracle数据库11g 可在所有行业标准的平台上运行，并无需改变任何一行代码，即可从单一实体迁移到网格计算。
甲骨文还提供优化的集成系统，如Oracle Exadata数据库云服务器，这是世界上唯一一个能够在企业层面同时为数据仓库和在线交易处理提供极致性能的数据库云服务器；Oracle大数据机，这是业界第一个可处理全方位企业大数据需求的全面、集成的解决方案；Oracle数据库机，这是一个面向中型企业，简单、可靠和成本较低的数据库系统。
