企業大數據解決方案精選(九篇)

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第1篇：企業大數據解決方案范文

聚焦核心技術 促進大數據應用落地

華為企業云戰略規劃部部長高明在分論壇上發表了“打造開放的云端大數據產業生態”的主題演講。

中國整個大數據產業，仍然處在發展初期階段。高明提到：“我們的數據積累還不夠，具有數據思維的人才方面積累也是不夠的，應用案例偏少，需要完善產業生態。可喜的是今天積累數據和以前積累數據的方式相比容易了，因為今天互聯網的發展，數據的積累會更加容易一些。”

據了解，在目前中國，應用大數據最多的是互聯網公司，進行廣告營銷；其次就是政府，現在政府數據確實比較多，包括在智慧城市，公安刑偵、輿情檢測這幾個領域應用比較多；再一個就是金融行業，在互聯網帶動下，金融行業在擁抱大數據方面非常積極。很多客戶都在探索構建自己的大數據平臺。“簡單地說中國的大數據主要集中在三個領域，政府、互聯網、公共事業，還有一小部分在其他領域。我們再看一下大數據應用需要的能力，實際上大數據是很專業、很復雜的工作，涉及到數據的采集，數據的處理、咨詢和應用等等，首先要從各個領域搜集到相關的數據，這個數據量非常大；其次要用很快的速度把它分析出來，應用到各種各樣的統計學模型，基于這個模型對業務進行預測。”高明總結說。

大數據的落地需要云的支撐，沒有云服務的技術很難落地大數據。今天人們談到大數據的時候，一定是全量的海量數據，能夠實時分析和預測，其實云計算服務是非常匹配大數據IT需求的。從另一個方面來看，云計算本身有開放平臺特性，有利于大數據的數據、共享、安全交易等等，完全可以作為承載體，來構建開放的大數據生態，促進大數據產業的應用落地。

據高明介紹，華為企業云專注于打造云基礎設施服務，發揮華為在技術方面的優勢，基于軟硬件平臺方面的優勢，去構建云平臺，為大數據產業落地提供技術和商業平臺。華為一直聚焦在技術的層面，是永不進行數據變現的，這是華為公司高層一直強調的觀念，華為的盈利不是通過客戶的數據變現去完成。

華為在全球布局了六大數據研究中心，持續投入大數據核心技術的研究。跟很多做公有云的服務商不太一樣，華為的企業云布局是三層架構，除了在北上廣深這些大城市構建了一級節點，還在自然條件比較好，成本比較低的地方，構建了一級節點成本中心，另外在每個省都構建二級節點，這主要是為了滿足當地IT的需求，以及當地的云計算和大數據產業的需求。

此外，華為還做了開放的大數據聯盟，聚合國內80%以上的大數據生態伙伴，了大數據企業年度排行榜等等相關的成果，也被很多企業廣泛的引用，開放聯盟里的成員從事以下幾大領域：數據價值咨詢、大數據源、數據整合、數據可視化以及商業應用。

大數據助推智能制造

美林數據技術有限公司是國內首個軍工制造業大數據落地提供商。美林數據營銷總監張鵬飛認為，實現工業大數據落地是一件非常困難的事情，工業大數據若想做好，應從以下三方面考慮。

第一做好頂層設計，兩化融合的架構圖中心就是數據，所有的流程和組織都是圍繞數據開展的。第二重視人才培養。中國大數據的技術環境還處于起步階段，需要培養一批懂業務、懂數據、懂分析的人才，企業也要做好人才培養工作。第三做好從數據流程化向數據資產化轉移。以前企業在生產過程中產生的數據，更多的是作為備份、歸檔、查閱使用，將來對生產過程中產生的數據，就要進行資產化的利用，發揮數據資產的價值。

利用大數據可以對產品的研發進行創新，幫助數字化車間更好地實現生產管控，提升產品質量，優化供應鏈以及更高效地完成產品維護。張鵬飛提到了在制造業做的典型案例：“當時客戶遇到了這樣一個問題，他們生產的鋼鐵缺陷率比較高，每年都在30%左右，客戶計劃用傳統的解決方案去解決。

傳統的解決方案一般有三種，一是對高爐進行改造，二是做原材料成分改進，三是做生產線的改造，這些方法不是時間長就是成本高。我們的團隊跟客戶一塊兒探討提出了解決方案，在定制了建模以后，給客戶提供了工藝控制的方案，客戶按照我們提供的模型去進行工藝參數的設置。缺陷率從原來的30%降低到了1.8%，每年大約節省2800萬元。”

在談到供應鏈優化時，張鵬飛說：“像航空領域的企業庫存占資金的比重非常高，每年大概有4個億左右的庫存資金。這對企業的影響非常大，由于采購的影響因素非常多，它的預測沒有辦法用線性方法去完成。我們給客戶提供了一個方案，構建了安全庫存的模型，縮短了10到15天的采購周期，另外也降低了庫存的資金占比，每年節省了大概1.2億元的資金占比。”張鵬飛如是說。

為大數據應用插上云的翅膀

英特爾大中華區行業解決方案總經理王加森在演講中提到：“英特爾CPO在數據中心市場目前占了95%的份額，不管是阿里巴巴還是亞馬遜，谷歌還是百度，它的數據中心絕大部分都是Intel的處理器，還有網卡技術，所以英特爾有責任做更多的努力，促進云計算和大數據的發展。”

對于大數據在云中存在的三個問題，一個是數據的規模問題，數據是爆炸性增長的，需要找到更有效的方法儲存數據，還有數據分析的速度以及安全性問題，王加森說：“Intel提供自己的CPO還有網卡，為云計算提供基礎架構，從而保障大數據分析的性能，半個月之前剛剛了一個新的CPO，性能提高了18%左右。這是講千兆網卡從萬兆網卡遷移以后，性能會提高1.4倍和1.8倍左右。還有安全性的優化，2014年以后我們投資了Cloudera公司，對AES進行加密，速度可以提高17倍。”

第2篇：企業大數據解決方案范文

中國作為制造業大國與人口大國，工業是基礎，必不可少，認為中國如美國一樣主要靠消費推動的想法，只能讓中國走向債務國的深淵，而中國的債務化解能力、轉嫁能力并不高。

在最近十年內，制造業先進國將會有大轉型，數字垂直消滅大規模的產能過剩，同時實現點對點精準定制。因為大數據與智能互聯，基于信息不對稱的產能過剩會大規模消失，根據客戶需求產生精確訂單，過剩的產品根本不會有出現的機會。

工業4.0解決方案的核心組件是能夠對數據集中分析和應用。通過分析，可以集中審視企業流程，從而能夠根據審視結果優化這些流程。有汽車供應商通過實施大數據解決方案提升了交付產品的質量和可靠性，基于復雜的分析（高達8000億數據條目以及50TB的年數據規模），此大數據方案實現了海量傳感器數據的互聯和處理。有了大數據方案，該公司能夠及時發現有缺陷的部件，從而在生產流程中盡早排除。

在2014年的漢諾威國際物流技術展覽會（CeMAT）上，英特諾首次向全球展示其新型內部物流模塊式輸送機平臺。根據不同的需求，英特諾可以為客戶量身定制應用于不同驅動裝置的輸送機模塊。雖然價格略高，但客戶節約了更多的成本。德國最大的港口漢堡和軟件開發商SAT進行合作，將卡車司機以及道路信息等連接起來，物流更高效，解決貨車空駛等難題。

技術支撐與訓練有素的工人是關鍵，在6月4 日下午召開的第七屆中國云計算大會上，德國聯邦外貿與投資署高級經理 Asha-Maria Sharma做了題為《德國政府在工業4.0的角色》的演講，指出德國的工業4.0中技術是重要的領域。智能工廠是德國工業4.0時代的先鋒。在德國的智能工廠中，企業希望一個部件的生產的成本能與多部件生產成本一樣。”CPS、傳感器以及機器通信等都是智能工廠中的關鍵部分。而在云計算領域，數據保護就是德國企業目前努力的方向。核心技術如機器人上的傳感器等，也是關鍵技術。

第3篇：企業大數據解決方案范文

大數據還是大忽悠?在上個月舉行的中關村大數據峰會上，中國大數據行業群雄畢至，中科院院士徐宗本向中國大數據行業的精英們拋出這個話題時，現場所有人都笑了。

大數據確實具有大價值，但它并不是萬能的，用好大數據必須具有大智慧，用得不好就是大忽悠。“大數據”公司不少，但大數據落地，最難的是商業模式，真正能接上地氣，將大數據產品化的公司不多。

受資本關注度極高的大數據產業，也無法逃脫泡沫周期的洗禮。而泡沫浪潮退去，才能看出誰在裸泳。一批中國大數據公司，正找到自己的商業模式，逐漸在細分領域站穩腳跟。近期的《中國大數據企業評級白皮書》，首次對中國近400家大數據企業進行了評級。在一共7個維度的評級榜單上，數據堂、BBD (數聯銘品)、美林數據、華院數據這四家公司表現突出，分別至少在其中2個維度上被評為“五星級”(最高級)。可以說，中國大數據行業的“四大”格局正初步顯現。

可以說，大數據“四大”所代表的，是當前大數據行業的幾種典型模式。高端的金融征信，時髦的數字營銷，傳統的工業、制造業，以及圍繞數據本身的數據交易，每一種方式，都在努力釋放數據的價值。我們就以這“四大”為代表，來看看它們如何在各自領域接上地氣。

數據交易

代表：數據堂

數據堂成立于2011年，總部位于北京，它其實最開始是由科研和人工智能大數據服務商發展而來的，是國內首家專注于互聯網綜合數據交易和服務的公司。提供數據定制、數據云服務、數據交易等服務，致力于融合和盤活各類大數據資源，實現數據價值最大化，推動相關技術、應用和產業的創新。

目前，數據堂的業務領域拓展到包括到智慧交通、健康醫療、金融征信、政府大數據運營等諸多領域，逐漸形成多業務多模式立體化的集團式發展。已成功為國內外多家企業提供數據定制服務，包括百度，騰訊，阿里巴巴、奇虎360、聯想、Microsoft、NEC、Canon、Intel、Samsung、Nuance、Fujitsu等。

產品分析：

數據堂的產品可以概括為兩個方面，一是面向B端客戶提供定制化數據源服務，二是大數據交易平臺。數據堂的B端客戶包括百度、騰訊、阿里巴巴等，主要業務有代采集、處理和制作數據或出售和租賃數據。數據堂的C端客戶是需要數據的個體，可以通過數據交易平臺購買和租賃數據。

其中大數據交易平臺的目標是打通數據擁有方和需求方的需求，通過數據擁有方合作，積累了征信、交通、健康、醫療等數十個領域的數據集。第二步數據加工處理分析，把分析結果放到云上，當前服務BAT在內的一千家企業以上。

金融大數據

代表：BBD(數聯銘品)

BBD(數聯銘品)成立于2013年，至今才2年多時間，但發展勢頭迅速。作為大數據金融風險管理專家，這家公司還是商業大數據行業標準COSR的制定者。除了位于成都的總部，還在北京、上海、深圳和杭州設有分支機構，并在香港和新加坡設有子公司。2015年，BBD被評為國家高新技術企業，還拿到中國人民銀行審批通過的《企業征信業務經營備案證》。

在大數據領域，有“南周北孫”的說法。“南周”就是指BBD創始人兼首席科學家周濤。這位27歲時就當上教授的明星科學家，剛剛當選央視年度科技創新人物，與屠呦呦一同獲獎。

截至目前，BBD已覆蓋2300萬家企業法人主體的基本數據，建立了最全面的工商、訴訟、專利、招聘、社交、招中標數據庫，尤其是對訴訟數據進行了深度挖掘，所采集的數據全部來自于公開數據。

服務對象包括銀行、會計師事務所、律所、投資機構、征信評級機構、金融信息終端、媒體和咨詢機構等，典型客戶有畢馬威、普華永道、長沙銀行、重慶銀行、中證信用、中經社、《財富》(中文版)、財新傳媒、四川省旅游局等。

產品分析：

目前國際上領先的金融服務機構缺少標準的方法論和模型，對輕資產高研發高成長的新經濟企業進行評級和分析。BBD提供可靠且可驗證的金融大數據和技術方案，基于大數據框架和國際標準建立中國特色的Fin-Tech，建設新經濟框架下，中小企業信用體系尤其是輕資產高研發高成長企業信用體系。

數據科學家和金融科學家組成的團隊，研究了一套新經濟企業的行為模型，建立了一個企業行為數據庫，模型分為七個維度：企業的基本信息;行業數據信息;法人治理結構信息;關聯方信息;財務和非財務KPI;社交媒體信息;無形資產和資產質押數據。

BBD旗下的明星產品HIGGS Credit是一款企業全息畫像搜索引擎，依托于全面的企業數據庫，可以提供企業DNA全息畫像、企業行為KPI數據與行業比對、實時動態的企業盡職調查數據、關聯方異動數據監測等數據服務。公司還有BBD Finance，BBD Index，BBD Anti-Fraud， BBD Innovation、BBD Credit等針對不同領域的多條產品線。

工業大數據

代表：美林數據

如果要給美林貼上一個標簽的話，應該是“工業大數據”。這家公司位于西安，旗下有數據分析產品、行業大數據解決方案、數據運營服務三大核心業務。公司深耕大數據行業應用，面向電力、軍工制造、金融領域提供定制化大數據落地解決方案。深度參與國家“中國制造2025”、“一帶一路”、“大數據”戰略計劃，并成立國內首家“一帶一路大數據交易所”，主要客戶群為電力、軍工制造、金融等相關領域，是國內首家軍工制造業大數據落地方案提供商。

產品分析：

去年5月，美林數據國內首款集數據可視化探索與數據深度發掘功能于一體的大數據分析平臺(Tempo-DataAnalysis)，面向企業不同領域和不同層級的數據分析、價值應用人員，提供數據可視化探索、數據深度分析和數據應用開發的一體化服務，持續為用戶打造“專業、敏捷、易用“的產品體驗。

該平臺的特點在于可視化(分析過程可視化、分析結果可視化、高維數據可視化)、智能化(數據模型自動識別、數圖智能匹配)、增值化(發掘數據規律、獲取商業洞察力、創造商業價值)、大數據支持(分布式并行計算、內存計算)、多數據源接入支持(文件數據格式、關系型數據庫、HDFS、H )等。

美林的大數據產品線還包括數據挖掘平臺、統計分析平臺、企業門戶平臺、數據資源管理平臺等。

營銷大數據

代表：華院數據

華院數據位于上海，提供基于數據挖掘的面向營銷分析和管理、客戶關系管理和決策支持的應用軟件和咨詢解決方案。

這家成立于2002年的企業，一直為傳統運營商、銀行、保險、航空等具有海量數據的機構提供數據挖掘和分析解決方案。幾年前，隨著數據采集、存儲和傳輸技術的發展，華院開始了以數據分析為核心的多元化嘗試，將足跡延伸到電商、制造業、醫療、安防、物流等更多的新興行業。

華院也著力于產業大數據生態孵化，培育了數云、數創、數真等十余家圍繞垂直行業的大數據企業。

產品分析：

第4篇：企業大數據解決方案范文

2016新年伊始，IBM首席執行官羅睿蘭（Ginni Rometty）以一場《未來是認知的》演講，提到IBM不再是一家硬件公司或軟件公司，而已經轉型為一家認知解決方案云平臺公司。

認知是能夠學習的系統

IBM的認知到底如何理解？羅睿蘭說，她所說的認知指的并不是人工智能，它不是運行軟件的系統，而是能夠學習的系統。

在去年12月份的2015中國大數據技術大會上，IBM副總裁、大中華區硬件部總經理郭仁聲分享了IBM在大數據領域的IT基礎架構的最新成果。他表示：“認知時代的到來標志著信息技術的發展步入全新階段，也對企業的IT基礎架構提出更為嚴苛的要求。為了幫助企業更好地處理、分析數量龐大的結構化和非結構化數據，IBM Power將憑借扎實的硬件基礎和深入的行業洞察，幫助企業構建全新的IT基礎架構，更好地應對當前和未來包括大數據在內的種種挑戰。”

IBM Power滿足企業大數據分析需求

伴隨互聯網與移動互聯網技術的進一步發展，數據量激增，數據類型也愈發多樣且復雜。如何快速處理這些數據、使其產生價值，如何結合結構化與非結構化數據分析進行預測、推理、感知的判斷并采取相應行動，成為了企業急需思考的難題。面對當前挑戰，企業需要能夠處理和分析大量結構化與非結構化數據、具備高可靠性和經濟效益的認知系統。未來，隨著數據量的進一步增長，企業將需要一個具備更強事務處理能力、更靈活調配系統架構的領先IT基礎架構。

郭仁聲在演講中還表示，IBM為實現“面向大數據分析領域的IT基礎架構”這種商業模式，要滿足這樣一種認知工作的負載，在基礎架構方面需要一個完全不一樣的構建方向，其中有三個重要的指標：一是生態系統的整合，像面向開源等更多更開放的整合。二是IBM對事務分析處理方面的能力，需優化更快、更節能，用更多技術去實現。三是進入到認知計算時，對基礎架構的要求是7x24小時，而且是不間斷的，不但具有容災，而且有豐富的動態調配系統，去應付突然發生的波峰波谷的計算能力要求，這都是針對基礎設施出現的不同要求。

從IBM最新Power Systems LC服務器，再到基于POWER8的Power Systems的產品，IBM始終致力于為企業應對大數據挑戰提供有力的基礎架構支撐。

IBM大中華區硬件系統部Power Systems產品總監李紅表示：“針對企業在不同時期的種種挑戰，IBM Power始終以不斷革新的硬件平臺和在前沿科技領域的投入，從IBM最新Power Systems LC服務器，再到基于POWER8的Power Systems的產品，為企業應對大數據挑戰提供強有力的保障。”

針對大數據應用的不同需求，IBM推出了包括Power Systems S812LC、用于商業計算的Power Systems S822LC和用于高性能計算的Power Systems S822LC在內的三款Power LC系列產品，將能為企業提供更加可靠的保證，幫助其及時獲得商業洞察。

李紅稱：“Power LC系列產品基于Linux的集群式解決方案。在大數據環境中，這是構建大數據應用的最基本結構。產品名字的誕生，也說明IBM的定位特別專注在這個方面。

她提到Power Systems S812LC服務器，是1插座2U系統，配備最多10個核、1TB內存、115GB/s內存帶寬及最多14個磁盤。作為針對Spark和Hadoop等內存和存儲密集型工作負載而優化的Linux系統，S812LC將以更高效率為客戶提供即時洞察。

Power LC模式代表的不僅是IBM的解決方案，更是聯合很多其他廠商，包括Canonical、Mellanox、英偉達、泰安、緯創等多家OpenPOWER基金會成員企業的技術研發成果而設計，可以針對企業不同需求的大數據分析工作負載制定如存儲密集型或計算密集型等各種方案，LC服務器能夠提供比同等x86服務器更快的速度及更低的成本，并幫助客戶實現便捷、快速的部署。

Power生態系統的合作伙伴能力

IBM大中華區提升客戶體驗委員會成員、Linux服務器總監林燦輝表示：“IBM Power一直致力于通過服務器產品的更新換代為IT行業注入新的活力。如今，企業對Linux工作負載與性能的要求日益嚴苛，而IBM最新推出的基于POWER8技術的LinuxLC型號服務器便是專門針對大數據應用的成果。可以幫助用戶發展新興應用，還通過企業級高性能Linux分區服務器為用戶的關鍵應用提供支持，幫助企業發展新興工作負載、實現業務轉型。面向市場需求，IBM也將聯合OpenPOWER基金會其他成員企業推出更多更強、更具行業特性的Linux服務器，以更快的速度為客戶提供先進的產品及解決方案，從而為客戶創造出更為廣闊的發展空間。”

IBM針對大數據的解決方案從底層架構到上層的應用在全面發展。林燦輝表示：“第一，在硬件技術上，IBM還在不停地豐富產品線，比如，剛推出的PowerLC模式，未來和中國合作伙伴基于POWER芯片，還將推出不同層次的產品，豐富產品型號，包括定制機（海下勘探等）。第二，軟件平臺，IBM和國內、國外廠商合作提供越來越多的平臺選擇，例如與新華軟件平臺的合作。再看軟件系統，IBM和Red Hat、 SUSE，以及國內的Linux操作系統廠商都深度合作。第三，在數據庫層面，IBM和南大通用在底層上的開發和對接。同時，IBM也會盡快地協助本土合作伙伴提高他們的服務能力。IBM要做的不是簡單賣一個License，要讓客戶有一個真正放心使用的大數據環境，包括IBM的硬件、軟件、研發實驗室等技術支持，這是逐步發展的過程。”

第5篇：企業大數據解決方案范文

面向應用的整合及優化

面向工作負載的一體化解決方案能夠讓IT人員從應用的角度看問題。戴爾中國有限公司全球云計算市場經理張建新舉例說，用戶在考慮VDI、私有云或者ERP等不同的應用系統時，需要的并不是計算、存儲、網絡等零散的硬件組件，他們真正需要考慮的是服務水平的級別。例如VDI服務于多少個席位的客戶，整個基礎架構的安全水平是怎樣的。

“實際上融合基礎架構顛覆和改變了傳統的看待基礎架構的角度，給用戶提供了一個從一體化的角度去看問題的方式。” 張建新表示，“融合基礎架構在市場中越來越受關注，這實際上與虛擬化和云計算這樣的IT行業大背景密不可分。” 融合類的基礎架構解決方案非常適合于私有云、遠程辦公和分支機構、應用程序托管平臺等。整個融合架構可以成為一個資源池，讓用戶動態地、非常敏捷地部署和運行應用。

數據中心的價值最終要通過應用實現，應用性能的表現和交付水平直接關系到用戶體驗，因此面向應用的負載均衡和優化至關重要。應用的性能直接關系企業的生意。Riverbed大中華區產品市場總監丁偉介紹，以世界知名的B2C網站為例，其頁面響應速度每下降0.1秒，單日成交量就會減少1%，全球化的經濟活動和營銷體系更對應用交付的性能提出了一致性和高規格的體驗要求。曾有人做過這樣的形象比喻，經過優化的網絡，猶如脫掉了冬天的棉衣換上夏天的輕裝一樣輕便。“應用交付控制器（ADC）已發展成為數據中心架構的一個重要組件。一款虛擬ADC產品，能提供軟件及虛擬化配置，為托管在各個服務器上的企業應用提供加速管理點，并為網絡運營商和應用開發者提供腳本編寫和企業級功能。”丁偉表示。

降低數據中心隱性成本

談到數據中心，人們想到的往往是機柜、服務器、存儲、網絡、綜合布線等，實際上這并不是數據中心的全部，而只是一部分。在美國泛達大中華區技術總監梁俊看來，數據中心的大量投資集中在空調、電源、監控等容易被人忽視的地方，而它們正是降低數據中心建設和運維成本的關鍵所在。

“物理層的整體解決方案包括對機柜、布線、空調、供電系統等一系列物理基礎設施的監理，這能有效幫助用戶降低數據中心的建設和運維成本。”梁俊表示，“通過冷熱通道封閉技術和煙囪式機柜的氣流組織方式，可有效解決在冷熱通道里面存在的冷熱空氣干擾問題。同時，通過一整套的軟件和硬件，幫助用戶去實時發現數據中心的熱點和熱源。”在今天的數據中心里，應用可能隨時部署在不同的設備上，因此熱點是不固定的，機房的制冷管理也需要具備動態響應的能力。通過整體解決方案，用戶可以實時監控整個機房的熱點、機架空間、電源使用和分配情況等，從而提高整個機房的使用率，降低能耗水平。

第6篇：企業大數據解決方案范文

數字化轉型的味道

SingularityU預計，在未來10年內，40%的財富500強公司將不復存在。這并不是聳人聽聞，你可不要低估數字化變革的顛覆力量。

戴爾全球資深副總裁、大中華區總裁黃陳宏博士對IT前后30年進行了一番對比：過去15年，企業以IT為中心，主要處理的是交易型數據和報表，仿佛互聯網就是一切；而未來的15年呢，企業將以業務為中心，主要處理的是數據分析流，應用以云原生為主，是一個萬物互聯的新世界。處于數字化的十字路口，企業將何去何從？這又是一道選擇題，但答案似乎已經是確定的――數字化轉型。

對于企業數字化轉型這個話題，人們樂此不疲，但是又有多少人知道，數字化企業究竟是什么樣子？IDC給出了它理想的形象：數字化企業必須擁有數字化領導力、數字化的客戶體驗、數字化的信息、數字化的運營和數字化的創新。按照IDC給出的評判指標，60%的公司收入將來自基于信息的產品和服務，20%的企業營運流程將實現自動優化，75%的企業將通過其生態系統和變革管理支持創新。

在這場注定轟轟烈烈的數字化變革大潮中，CIO被賦予歷史重任。企業業務的快速更迭，將導致CIO角色的進一步細分，并且與業務緊密聯系。原來單純的首席“信息”官，今后可能身肩四職：首席“基礎架構”官，核心任務是保持企業系統的正常運行，并管理現有的系統；首席“集成”官，主要負責集成企業內外部的數據和系統；首席“智能”官，負責打造商業智能，把正確的數據提供給正確的人；首席“創新”官，時刻關注顛覆性技術，推動企業的創新。

針對中國企業而言，數字化變革的基本原則是，將國家的發展戰略與企業自身的發展戰略相結合，從最底層IT的變革做起，構建穩健、敏捷的數據中心，因為穩定的核心系統才是通過企業業務數字化提高研發、采購、生產、銷售、交易、服務等全鏈條效率的關鍵，最終目標是實現“全業務數字化”；接下來要實現“全渠道數字化”，積極實現向云的平滑演進，滿足云原生應用的需求，通過移動互聯實現營銷管理能力的最大化，既而實現全球化發展；最后，數字化要從企業這個“小家”推廣到產業這個“大家”，即實現“全產業數字化”，加速培育新業態，提高基于大數據、物聯網等新技術的產品創新能力，加速產業升級。

提出了問題就要解決問題。作為IT端到端解決方案供應商，戴爾如何幫助企業快速、平衡地實現數字化轉型呢？戴爾全球副總裁、大中華區企業級解決方案總經理曹志平用一句話做了概括：“以現代化IT推動數字化轉型。”

目前，戴爾可以提供從基礎設施層面到虛擬化、自動化、平臺，直至最終應用的完整的現代化IT解決方案。戴爾描繪的現代化IT轉型之路要分成五步走，即“五化”：簡單化，簡化以降低總體擁有成本；標準化，開放以減少技術禁錮；自動化，實現敏捷IT；智能化，加速創新；業務現代化，最終實現“實時企業”的目標。

何為實時企業？簡單說，就是利用基于大數據、物聯網等技術的全產業信息資源，實現實時決策分析，從而完成實時企業的數字化目標。

目前，戴爾可以提供數字化就緒的解決方案，主要包括五大方案：現代化數據中心、任意云解決方案、大數據與分析、物聯網應用、終端。曹志平補充介紹說：“戴爾可以提供面向數字化變革的咨詢服務、流程服務和部署支持服務。”

云中鮮

從虛擬化到云，這是戴爾提出的“五化”中最基礎的一環――簡單化需要完成的主要任務。

如今，混合云已經成為中國數字經濟時代的“IT新常態”。戴爾與VMware合推出三大混合云解決方案，針對不同場景和規模的客戶，提供穩定、易于快速部署及管理的混合云基礎架構：

第一，具有SDDC功能的企業混合云解決方案，基于全面的軟件定義的數據中心體系結構，提供應用程序優化的基礎架構，可以實現IT流程自動化，簡化維護、修改和更新，以更快的服務交付速度為客戶帶來更高的業務敏捷性。

第二，支持FC SAN的企業混合云解決方案，使企業可以按自身步調部署靈活且未來就緒的混合云架構。

第三，原生混合云解決方案致力于幫助企業開發者安全構建、部署與管理原生云應用，助力企業兼顧傳統與原生云應用。

曹志平表示，戴爾在優化傳統IT方案的同時，也十分注重企業向云的平滑演進，致力于讓客戶在一個統一的IT環境中實現跨云的運行、管理，并連接所有的應用。

三大

戴爾中國4.0戰略剛宣布時，戴爾就公布了與中科院在人工智能方面進行深入合作的消息。2015年11月，戴爾與中科院自動化所聯合成立的“人工智能與先進計算聯合實驗室”應運而生。在本次峰會上，雙方又推出了中國第一個企業級深度學習應用及服務公有平臺――諸葛?深知。

“諸葛?深知”實現了從最初的平臺基礎設施搭建支持，到共創平臺的深度參與。目前，深度學習、認知功能模擬多基于數據海量處理，人工智能的研究與開發需依托強大的計算平臺，而戴爾的高性能計算（HPC）解決方案，恰恰可以滿足科研領域對于高負載與效能的要求。

“諸葛?深知”為企業提供了深度學習工具包的統一接口，眾多中科院成熟的算法模型能夠輕松被調用，幫助企業實現基于深度學習的大數據分析，從容步入人工智能時代。戴爾與中科院致力于將“諸葛?深知”打造為業界領先的由中國孕育的先進人工智能深度學習平臺，以“諸葛”為名彰顯了其中國睿智之能。

在戴爾提出的“五化”之中，還有一化是自動化，戴爾與眾合作伙伴聯手成立的未來就緒企業云聯盟（Future Ready Enterprise Cloud Organization，F.R.E.C.O）在本次峰會上也有大動作，推出了為中國用戶開發的三大“飛云”系統解決方案，助力中國企業平滑上云。一體化云解決方案“飛云系統”首批系列主要聚焦三大應用場景：存儲云、災備云和混合云。

未來就緒企業云聯盟由戴爾主導，國內外知名廠商，包括東軟、FIT2CLOUD、航天云宏、Pivotal、UnitedStack有云、VMware、XSKY、英方、YottaCLOUD優特云等共同參與，致力于通過產業聯盟的方式打造領先的全棧式混合云解決方案。

未來就緒企業云聯盟在會上還宣布，將與東軟云科技有限公司展開云服務深度合作，為客戶提供量身打造的云實施和云護航服務，完善聯盟的端到端云解決方案。未來就緒企業云聯盟的使命是“建好云，管理云，用好云”。聯盟正通過產品、解決方案和服務的本地優化等多個維度，支持中國客戶快速向云邁進。

目前在中國，安防行業生產商規模參差不齊，存在著在產品質量、市場宣傳、服務質量和供應鏈等多方面的問題。戴爾戰略攜手全球安防行業領先企業大華，希望在中國智慧安防領域有所作為。雙方在產品和解決方案端具有互補性：戴爾在后端基礎架構，如服務器、存儲、網絡方面具有勢，可以提供從采集、傳輸、處理、存儲、分析到視頻云的完整的企業級視頻監控解決方案；大華則在攝像頭、工業傳輸、定制化NVR、DVR、VMS軟件和大屏顯示等前端產品方面具有領先技術。雙方聯手可為中國客戶提供因地制宜的完備服務。

戴爾“合家歡”

黃陳宏博士在擔任戴爾大中華區總裁之初，便提出了“戴爾中國4.0”戰略。此戰略得到了邁克爾?戴爾本人和戴爾高層的高度認可和支持。戴爾進入中國21年以來，中國已成為戴爾在全球的第二大市場。

2015年9月，邁克爾?戴爾來華親自宣布“在中國，為中國”的戴爾中國4.0戰略，表示將在未來5年內向中國市場投入1250億美元。從創投基金到合作伙伴聯盟，從產品和解決方案的更新到與中國科研院所的合作，戴爾正一步步踐行“在中國，為中國”。

第7篇：企業大數據解決方案范文

自去年提出“大平臺+微應用”將成為未來企業軟件的主流架構以來，普元軟件受到越來越多的關注。在今年的“PWorld2015軟件架構&平臺創新大會”上，普元再次以“大平臺、微應用”為主題，聚焦企業軟件的發展趨勢，希望幫助更多的中國企業擁抱互聯網，在“互聯網+”時代成功轉型。

商業功能虛擬化

面對互聯網推動傳統行業變革的大潮，人們都在思考如何將互聯網和傳統行業有機結合起來，如何讓傳統行業可以效仿互聯網的開發模式，變革企業內部的軟件平臺和業務邏輯。

普元軟件在本次大會上再次展示了對上述問題的思考，并進一步提出“商業功能虛擬化（Business Function Virtualization，BFV）”的企業軟件新架構。

在普元看來，BFV是SOA的延伸和演進，相對于SOA，BFV架構更加適合目前企業云化、移動化的開發環境，能夠幫助企業開發出更加具備互聯網特性的企業應用。普元CTO焦烈焱解釋說，企業信息化現在已經跨越了自動化、集成化的時代，突破了狹義互聯網的限制，邁進新的數字化時代。在這個時代，所有的個人、組織、事件、物體都將進行數字化并連接，對于企業而言，就面臨著商業功能虛擬化的挑戰。

普元董事長兼CEO 劉亞東認為，目前企業軟件架構正在從 SOA 向BFV演進，BFV架構模式正好可以滿足企業的需求，它是一種開放、彈性、以服務為導向的混合型企業軟件架構，是SOA在“互聯網+”環境下的升級。

支撐微服務

普元認為，現在的企業面對互聯網和移動互聯網的應用環境，為了快速響應市場和業務需求，需要把軟件寫“碎”，把業務功能拆分，通過云端部署將更小、更具體的業務功能進行快速交付，這就是所謂的微應用、微服務。

普元資深架構師顧偉表示，微服務是一種更靈活、更可靠、更開放的架構，它的特點集中體現為：開放、輕量、松耦合、易遷移、易伸縮、容錯性、自監控、語言中性等。微服務的“零散”特征使得企業能夠快速應對服務擴容、業務開放、業務變化、服務整合等需求。通常，微服務的解決方案會與當下比較流行的Docker、OpenStack等技術結合在一起。

“支撐微服務的就是能夠快速迭代的微應用，在微應用之下則是一個以各種技術標準進行兼容和統一為基礎，并提供多類型的業務平臺，需要有效、高效支撐上層的微應用繁衍生態的大平臺。”焦烈焱說。

聚焦三大領域

無論是微服務還是微應用，其碎片化的背后都需要一個更加強大的平臺支撐，這個平臺就是普元所稱的大平臺。

普元軟件平臺體系繼2013年加快戰略布局，2014年推出服務開放、快速交付、安全部署、應用云化四大革新后，今年在戰略布局上再度提升，強化其平臺產品，聚焦云計算、大數據和移動分別推出了三款軟件平臺產品。焦烈焱介紹，這三款軟件平臺產品著眼于企業軟件架構模式未來的微服務發展方向，全方位滿足企業用戶云計算、大數據和移動互聯領域的深層需求，幫助企業快速擁抱新技術，快速實現互聯網化。

第8篇：企業大數據解決方案范文

盡管2013年第一季度全球及中國IT市場出現調整，全球PC市場出現了自1994年以來最大的單季度下滑，出貨量下降13.9%。而且中國PC市場的出貨量在2013年第一季度也出現了12.3%的下降。但在5月底召開的中國ICT市場趨勢論壇上，IDC中國區總經理霍錦潔告訴記者，這一現象在2013年下半年會有所好轉，未來5年中國IT市場將依然穩步增長。

雖然中國一季度經濟增長創新低，但IDC認為下半年經濟會有所好轉，未來5年依然維持相對高速增長。全球及中國一季度IT市場增長創新低，但下半年及未來IT市場增長依然樂觀。

造成中國PC市場下滑的原因包括：中國2012年四季度和2013年一季度宏觀經濟增長乏力，中央和地方政府換屆對IT硬件采購產生較大影響，政府降低三公經費和反腐敗的舉措對市場也造成了較大影響。

IDC預計2013年中國IT市場的增長率雖然有所下調，但受到智能手機、平板、存儲、軟件及IT服務市場的拉動，整體IT市場依然將保持12.9%的增長率。IDC預計2013-2017年中國IT市場總和1.2萬億，復合增長率仍將超過GDP增長，達到8.6%。

第三平臺引領增長

中國IT市場增長體現在細分領域，第三平臺依舊引領市場增長。IDC中國助理副總裁武連峰認為：“中國總體IT市場的增長雖然有所放緩，但是未來眾多細分領域市場的商機仍然巨大。”

第一，第三平臺技術領域：以云計算、大數據、移動及社交等第三平臺為基礎的技術領域仍將不斷向各個行業滲透，其帶動的相關硬件、軟件及服務市場也將維持高速成長，中國這四個領域未來5年的復合增長率都在30%以上，依然引領中國IT市場增長。

第二，政府政策影響領域：由于中國政府行業及國有和國有控股企業總的IT花費占到總體IT市場的60%-70%，因此，政府政策對IT市場的影響巨大。中國未來10年經濟發展的推動力是新四化：新型工業化、信息化、城鎮化和農業現代化，而城鎮化是經濟發展的基石與紅利，它將有效帶動相關產業的發展。根據IDC的分析，中國城鎮化未來10年建設的總投資將超過40萬億元人民幣，與智慧城市相關的投資達到2萬億元，直接為IT市場帶來的機會超過1萬億元。另外，戰略新興產業、醫療改革、節能環保、水利建設、軌道交通等領域也投資巨大，未來5年每個領域都有超過萬億的投資，這也將拉動這些領域的IT市場高速增長。

第三，行業變革與轉型領域：中國粗放型經濟增長方式已經到了盡頭，各個行業都面臨變革與轉型，而變革與轉型需要IT的強力支撐，這也為中國IT市場帶來了巨大商機。如金融行業的電子渠道解決方案、風險管理解決方案、大數據分析解決方案，電信行業的增值業務解決方案、ICT服務解決方案，醫療行業的區域醫療平臺、醫保與健康管理解決方案，制造行業的產品生命周期管理方案、客戶關系管理方案，零售行業的電子商務解決方案、客戶管理解決方案等。

對此，武連峰告訴記者，其實移動已經滲透到人們生活的方方面面。目前像不少行業把云計算和移動結合得很好。如聯想跟可口可樂合作，以前可口可樂銷售終端基于諾基亞平臺，現在完全基于大終端平臺，把業務人員拜訪、客戶、訂單、冰柜、信息交互、KPI考核、考勤納入應用軟件里邊，這樣企業和應用系統得到很好的整合。

在銀行領域，通過IT系統分析用戶數據，為用戶提供個性化服務，如進行合規、防欺詐與全面風險管理，多樣化電子渠道與用戶體驗。在醫改方面，可以建立區域醫療平臺，不僅可以使醫療資源得到合理化應用，還可以降低老百姓看病的成本。

未來五年社會消費零售總額將超過160萬億，零售有很大的增長空間。零售行業大數據和移動以及社交都有很密切的關系，如何幫助用戶實現新產品、新業務開發？武總解釋道：“客戶買東西的時候很多零售企業根本不知道你是誰，賣服裝的企業有很多攝象頭，你進去拍下來，會看你面部表情知道你是不是喜歡這個衣服，停留多長時間。之后，后臺會做詳細分析，比如今天有200個顧客進來，其中80個對某款服裝眼神不一樣，后臺分析之后，馬上對價格、款式可以進行修改。但目前中國還遠沒有做到這點。因此，如何跟后臺大數據結合起來有很大的成長空間，一定要跟需求點結合在一塊。”

第9篇：企業大數據解決方案范文

NVIDIA是加速深度學習發展方面的先行者，多年來一直致力于開發深度學習軟件、庫和工具。曙光公司作為國內最早從事異構計算技術研究的機構，從2009年開始交付國內第一臺異構計算平臺至今，已然成為國內異構計算的領軍企業，并在國內率先推出了適用于深度學習的XSystem系統，從軟件XSharp、硬件XMachine兩個方面為用戶提供深度學習的硬件支撐和軟件優化。2015年，曙光公司在IDIC大會上宣布聯合NVIDIA成立“ICT-SUGON-NVIDIA深度學習聯合實驗室”。

依托于“ICT-SUGON-NVIDIA深度學習聯合實驗室”平臺，曙光公司第一時間設計開發XMachine Pascal系統，結合曙光XSharp深度學習開發框架，為國內市場提供更高性價比的深度學習一體化解決方案。

全新一代XMachine Pascal深度學習系統，在4U空間中放置4顆板載P100芯片，單機提供84.8T以上單精度計算能力，板載nvlink高速連接，采用和NVIDIA DGX-1完全相同的拓撲結構，既可以自身進行多機擴容，又可以很好地兼容DGX-1系統。

從計算的角度看，深度學習是在大數據時代背景下一種新興數據處理方式。通過對大量科學數據的分析，可以獲取更多的深層次信息以供參考，而這一過程則需要強有力的計算平臺來支撐各種維度的數據分析。今年4月，曙光公司“數據中國加速計劃”，重點部署“四大數據”――即科學大數據、政府大數據、安全大數據、工業大數據，并將“科學大數據”與自身傳統優勢高性能計算進行有效整合，為深度學習的再升級提供了全方位保障。