導語：如何才能寫好一篇大數據解決方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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“我們期待IBM信息管理軟件在即將到來的2012年呈現更加快速的增長，成為大數據時代中信息管理的利器。IBM一直提倡‘Think Big’，鼓勵自身深入思考、突破創新。在如今的大數據時代，我們對‘Think Big’有了嶄新的詮釋：Think of All Things That Big Data Makes Possible――深入思考并發掘大數據的無限可能，而這也正是IBM信息管理解決方案致力于為用戶創造的價值?！盜BM軟件集團大中華區信息管理軟件總經理盧偉權表示。

這是一個不折不扣的“大數據時代”。據統計，全球90%的數據都是在過去兩年中生成的。為了應對數據大爆炸的挑戰，IBM推出針對大數據的全面解決方案，徹底突破了傳統數據倉庫和單一的數據管理體系，能夠為企業組織提供實時分析信息流和Internet范圍信息源的能力，實現更為經濟高效的大數據管理，并為在此之上的業務分析和洞察奠定堅實基礎。

IBM中國開發中心信息管理首席架構師及大數據架構師陳奇博士表示：“洶涌而至的大數據時代帶來嚴峻的挑戰。然而，挑戰背后也蘊藏著無限的機遇。IBM可以幫助各行各業的客戶將其數據價值不斷延伸，為企業發掘發展動力。我們的大數據平臺愿景就是將大數據融入企業，通過IBM大數據解決方案和客戶端及合作伙伴解決方案，為用戶提供優化的大數據環境，更加積極及時、經濟高效地從規模化、多樣化和高速化數據中提取有效觀點，幫助用戶獲得突破性的洞察力和價值，化挑戰為機遇，化大數據為高價值?！?/p>

IBM大數據解決方案實現了針對大數據管理的企業級可靠性和適應性實時分析，在行業中具有突出的優勢。其最廣泛的平臺與數據倉庫、數據庫、數據集成、業務流程管理等組件充分集成，得以將大數據融入企業，充分滿足各種業務需求，幫助企業穩步發展。

IBM大數據解決方案跨多個行業，能夠幫助多渠道客戶分析其觀點和體驗。目前已有數千家新客戶正在轉到應用IBM的大數據解決方案上，以便從最廣泛的大數據中獲取可執行的洞見。丹麥能源企業維斯塔斯（Vestas）通過使用IBM大數據軟件分析PB級別的天氣數據，改善風力渦輪機的放置位置，從而獲得最佳能量輸出效果，以前需要數周方可完成的分析現在僅需不到1個小時就可完成。

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關鍵詞：物資信息系統；大數據；解決方案

中圖分類號：TP315 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0100-02

鐵路物資應用大數據管理系統首先構建物資專業數據庫，需要補充和完善需要的數據項，構建物資專業全量數據體系，例如增加重要物資的生產日期，技術證件（復印件或圖片），驗收記錄，復檢復驗業務數據，質量問題圖片數據，供應商的生產許可數據、生產資質（圖片）等數據；其次完善物資管理職能，豐富和增加基礎數據源，例如修舊利廢管理，廢舊物資管理等，在提高對廢、舊物資管理的同時，完善物資管理數據源；系統通過歸集處理，完成對物資專業產生的數據、與物資有關的其他數據、來自互聯網上的相關數據，還包括手工編輯導入的數據等集中處理，將這些數據（結構化、非結構化）歸集到大平臺數據庫中，形成數據源；數據存儲和處理，采用大數據技術對歸集的數據源進行清洗、轉換并存入不同的數據庫，并進行匯總、挖掘處理，形成對外統一的大數據接口；數據查詢、分析和預測系統對處理后的大數據根據業務需求進行各種統計、查詢和預測，達到讓數據張口，靠數據說話，減少因缺少數據支撐而帶來的偏差，降低決策風險。

1 物資管理數據體系

在物資管理信息系統中，增加物資的生產日期、入庫驗收信息，相關技術證件、復檢復驗數據等；在物資質量問題反饋管理中增加質量問題圖片；增加物資屬性圖片及供應商的詳細信息（如生產規模、信譽等級、資質、生產許可和認證等），建立物資專業基本信息庫，形成物資管理全量數據體。

1.1 完善物資管理職能

增加修舊利費管理子系統，對卸下的配件經過維修再利用，提高物資的使用率；增加廢舊物資管理子系統，將報廢的各類物資進行分類歸集，由物資處進行統一處置，清算處理，沖減成本；增加物資質量跟蹤管理子系統，與各專業的生產檢修系統進行互聯互通，實現對物資采購、檢驗、使用、維修、報廢等全過程管理。

1.2 數據采集

數據采集就是從數據源收集、識別和選取數據的過程，隨著業務的進行，各類數據的累積越來越大，如何有效地收集這些數據，保證采集數據的可靠性，避免重復數據，保證數據的質量，是數據采集這個環節需要解決的。

數據采集分為兩個來源：數據來自應用系統之外，簡稱為外部采集；數據來自引用系統內部，簡稱為內部采集。

外部采集主要來自物資經營的專業網站，例如東方財富網等其他一些網站，數據包括關注物資的價格變化數據，供應商的生產、銷售數據，價格數據；還包括國家統計部門的GDP、PPI和CPI等；包括總公司、路局專業處室的下一時間段的大修、更新項目計劃數據，主要用來分析和預測價格走藎下一階段的物資采購預測等。

1.3 數據挖掘

數據挖掘作為一種決策支持過程，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。針對歸集的大量相關業務數據，進行清洗、刪除和處理，保證數據的有效性和正確性，然后分析物資專業所關注各項內容（或關鍵指標）之間潛在的關系，找出影響分析結果的主、次因素，作為數據挖掘的基礎。

2 數據分析和展現

在大數據分析與業務協同的基礎上，利用基本分析引擎驅動的圖形信息顯示功能，建立管理儀表盤跟蹤、分析、監控、預測關鍵指標和目標，實現對物資價格預測、需求和采購分析、質量跟蹤、廉政風險防控等業務決策模型的最終分析運用結果進行展現。

2.1 重要物資價格變化趨勢

根據每月產生的采購價格，形成價格的直觀圖表，同時可以關聯相關數據預測未來一段時間內的價格走勢；也可以顯示歷史（一年前過兩年前的）變化，作為比較依據。

2.2 重要物資需求預測分析

根據物資大數據，可以分析預測出下年度的重要物資的需求數量，以便根據市場情況，提前做出采購預算，保證供應；分析結果可以通過報表或柱狀圖展示。

2.3 物資采購綜合分析

根據物資大數據，對物資采購的各項指標進行綜合分析，包括采購周期、采購方式、物資使用方向、采購金額、供應商反饋及問題投訴，從中發現可能存在的廉政風險，強化陽光采購。

2.4 庫存周轉與采購周期分析

根據物資專業大數據，對全局的庫存物資的周轉天數（能夠按照物資小類、物資大類等）及相對應的采購周期進行分析，查找周轉天數差異，找出問題所在，提高庫存的周轉率，杜絕庫存積壓、減少庫存資金占用；分析結果通過報表或圖形展現。

3 技術方案

總體架構。整個架構分為5層：

數據源層，處于整個架構的最底層，包含物資管理系統及與之關聯的全部業務數據：結構化、半結構化和非結構化。

獲取層：數據采集（ETL），負責對源數據的采集、清洗、轉換和加載，包括：把原始數據加載到Hadoop平臺。

數據層：包括主數據倉庫、分布式數據庫及Hadoop云平臺，Hadoop云平臺負責存儲海量的單據數據，提供并行的計算和非結構化數據的處理能力，實現低成本的存儲和低時延、高并發的查詢能力；主數據倉庫（與MPP合設）負責存儲指標數據、KPI數據和高度匯總數據；分布式數據庫（MPP）負責存儲加工、關聯、匯總后的業務數據，并提供分布式計算、支撐數據深度分析和數據挖掘能力，向主數據倉庫輸出KPI和高度匯總數據。

能力層：負責向上層的應用方提供大數據平臺能力，同時提供統一的數據開放接口，使多方大數據應用方享用。

應用層：為用戶提供大數據平臺的數據分析、查詢、挖掘等功能，實現對物資管理專業的需求預測、采購預期、價格走勢、物資質量跟蹤、供應商績效考核等綜合分析。

4 安全方案

基于信息安全等級保護二級要求落實安全措施的要求，結合本系統的具體需求，在系統設計時，應重點考慮應用安全、數據安全和網絡安全三個方面。

4.1 應用安全

應用安全是信息系統整體防御的最后一道防線。在應用層面運行著信息系統的基于網絡的應用以及特定業務應用。基于網絡的應用是形成其他應用的基礎，包括消息發送、web瀏覽等，可以說是基本的應用。業務應用采納基本應用的功能以滿足鐵路物資管理信息系統的要求。由于各種基本應用最終是為業務應用服務的，因此對應用系統的安全保護最終就是如何保護系統的各種業務應用程序安全運行。

4.2 數據安全

系統處理的各種數據（用戶數據、系統數據、業務數據等）在維持系統正常運行上起著至關重要的作用。一旦數據遭到破壞（泄漏、修改、毀壞），都會在不同程度上造成影響，從而危害到系統的正常運行。由于物資應用大數據管理系統的各個層面（網絡、主機、應用等）都對各類數據進行傳輸、存儲和處理等，因此，對數據的保護需要物理環境、網絡、數據庫和操作系統、應用程序等提供支持。各個“關口”把好了，數據本身再具有一些防御和修復手段，必然將對數據造成的損害降至最小。

另外，數據備份也是防止數據被破壞后無法恢復的重要手段，而硬件備份等更是保證系統可用的重要內容。

4.3 網絡安全

網絡安全為物資應用大數據管理系統在網絡環境的安全運行提供支持。一方面，確保網絡設備的安全運行，提供有效的網絡服務，另一方面，確保在網上傳輸數據的保密性、完整性和可用性等。該系統納入鐵路總公司、鐵路局網絡和信息安全保障體系中。

4.4 關鍵技術

大數據并非一項新技術，其前身是商務智能BI，是一系列信息技術的集合。怎樣將數據中的價值挖掘出來，并以直觀、清晰地方式展現在人們面前，是大數據解決的基本問題。數據展現通過借助表格、圖片等手段，揭示隱藏在數據背后的模式與數據之間的關聯關系，它以簡單、友好的方式將這種關系呈現給用戶，可以有效地提升數據的使用效率。該系統包括數據采集、數據管理、計算處理、數據分析和數據展現5個技術環節。

數據存儲是大數據時代需要解決的重要問題。目前，鐵路物資系統保存了大量的結構化數據，然而亟待解決的是海量半結構化和非結構化數據的存儲問題。非結構化的數據主要采用對象存儲系統或分布式文件系統進行存儲，本文采用Hadoop分布式文件系統。Hadoop基于一種_源的理念實現的分布式文件系統；半結構化數據可以使用NoSQL數據庫HBase中存放；結構化數據存放在關系型數據庫Oracle或SQL Server中。HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心模塊之一，具有如下特點：

在一個多節點塊集群存儲文件；在節點間復制模塊；主從架構；沒有文件更新；一次寫，多次讀；大數據塊順序讀模式；為批處理設計。

大數據時代的數據有以下幾個特征：大體量（Volume）、多樣性（Variety）、大價值（Value）、時效性（Velocity）、準確性（Veracity）的5V特點。常規的數據分析僅僅是對己有數據的靜態分析，并不能進行動態的預測，而物資系統要求動態實時的反應生產實際，所以該系統大數據分析的難點是動態化、多維化和深度化。

適用于大數據的技術，包括大規模并行處理（Mpp）數據庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式數據庫，云計算平臺，互聯和可擴展的存儲系統。

5 結語

5.1 實施策略

大數據平臺的建設工作量大、周期長、涉及部門多，系統的實施應遵循統一指揮、統一規劃的原則，系統實施過程采用分步建設、試點先行的原則，在明確分工的基礎上，大力協同，科學實施，確保各項工作的有序推進。

5.2 項目實施組織

成立物資應用大數據管理信息系統項目工作組，按照本方案有序推進實施工作。項目工作組負責總體指導和統籌協調，解決系統工程建設中的重大問題，確保按統一規劃和建設標準進行實施；協調設計單位、相關接口系統的設計開發單位、業務處室和站段直接的分工協作。

成立專家組負責業務指導和技術把關，為項目開發和實施過程中出現的問題提供咨詢支持。

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為何副本數據管理（CDM）和數據虛擬化對企業來說很重要？因為數據虛擬化解決方案緩解了生產數據副本造成的數據散亂現象。

由于應用程序開發、質量保證、用戶驗收、生產環境支持、報告和備份，企業通常為每個生產數據源生成8到10個副本。因此，一個5 TB的生產數據庫會形成40TB到50TB的下游副本，而一家《財富》500強企業可能會有1000多個生產數據庫生成PB級的副本數據。有效管理副本數據所需的存儲量大得驚人。而數據虛擬化消除了所有的冗余數據副本，同時、而且更為重要的是縮短了生成副本所需的時間，這就縮短了應用程序開發時間、質量保證時間和恢復時間。

如今，只有少數幾家公司致力于這個領域，更多的公司在進入這個市場，因而很難辨別廠商營銷炒作的真偽。

在概念證明（POC）階段，先要搞清楚哪些問題？可以通過哪些測試來證明？

POC之前先搞清楚這五大問題

1.支持我的環境？

第一個也是最明顯的目標是，找到一款很容易與貴公司的基礎設施、數據源和應用程序架構棧整合起來的解決方案。這包括內部部署環境以及可擴展到遠程環境或云環境。你還應該確保自己不被只支持單一源環境的解決方案牢牢鎖定。你是否需要不止一種類型的數據庫，比如Oracle、SQL Server、Sybase或MySQL等？是否需要支持某應用程序，比如Oracle EBS或SAP？是否需要多個主機操作系統，比如Linux、AIX、HP/UX、Solaris和Windows？該解決方案是需要專門硬件，還是可以在現有的系統資源上運行？

2.擁有必需的功能？

該解決方案是否擁有特定的內置功能，以滿足預期的業務目標和要求，比如

■加快應用程序的周期

■是否有特定的接口和功能來支持應用程序開發人員

■確保數據的隱私性和安全性

■包括屏蔽、審計和監管鏈

■加快集成測試

■該解決方案是否支持快速質量保證環境和專門側重質量保證的功能，比如破壞性測試所需的回滾（恢復原狀）。

■將數據遷移到云環境

■該解決方案是否支持云計算基礎設施？該解決方案是否支持從內部數據源復制到云數據源，反之亦然？

■改進備份和災難恢復策略

■該解決方案是否支持長遠和精細的恢復點目標（RPO）和快速的恢復時間目標（RTO）？

3.可擴展到新的使用場合

該解決方案通過在整個公司帶來其他應用場合，從而降低總體擁有成本、提供更高的投資回報率方面做得多好。比如，如果我的虛擬化數據與生產數據同步，以便用于集成測試這一應用場合，那么現在我能屏蔽該數據，將它遷移到公有云，讓分析團隊能夠對相同的數據集執行商業智能分析嗎？

4.推薦相關客戶

該廠商有沒有與我企業規模和業務需求相似的客戶？我是否要幫助廠商開拓新領地、因而經歷發展初期的困難，還是說廠商已經有金融、零售、制造、政府、高科技及其他行業垂直領域的領軍企業如今在使用其解決方案？

5.根據證明階段簡易又快速

該廠商是否愿意在實際的POC過程中向我展示所有這些功能？對方是否能夠在現場POC過程中做到所有的銷售和營銷宣傳名副其實，并有定義明確的成功標準？

POC過程中運行的五大測試

1.時間點配置

根據確切的時間點配置環境。用什么方法找到確切的時間點？該解決方案讓我可以具體根據分鐘、秒鐘或事務來配置數據環境有多容易？最終用戶（比如開發人員或業務分析人員）只要按一下按鈕就可以完成配置，還是說需要自定義腳本和多個人員（比如存儲管理員、數據庫管理員和系統管理員）才能完成？

2.環境的重置、分支和回滾

鑒于我已經配置好了父環境（生產環境的副本），我想做一些變化，配置該環境的分支（即子環境）。對子環境做一些變化后，現在我想讓子環境恢復到1個小時或6個小時之前。這如何完成？最后，我想把這兩個環境都重置到原來狀態。

3.用最新數據更新父環境和子環境

我已建立了許多父環境，又從這些父環境另外建立了許多子環境。有什么方法將最新數據從生產環境遷移到父環境和子環境？這個過程可以由開發人員或分析人員來完成嗎？要是有影Ⅱ向的話，會對生產數據有何影響？

4.根據同一時間點配置多個源環境

我有多個使用場合（商業智能、集成和災難恢復等），我需要根據某一個時間點來對齊和配置多個不同的數據源。（比如說，根據當地時間下午5點對齊我的所有源數據集）。這該如何實現？

5.自動化，自助服務，審計功能

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11月25日，國內領先的軟件基礎平臺與解決方案提供商普元信息技術股份有限公司在北京隆重召開了普元政務大數據解決方案會。在此次會上，普元還推出了《共享、開放、融合政務大數據平臺最佳實踐》這一普元政務領域大數據平臺解決方案白皮書，將實踐提升到方法論層面，用“三級規劃、五層能力”助力政府在國家戰略下搭建政務大數據生態，推進政務大數據開啟“共享、開放、融合”時代。

普元此次的政務大數據解決方案，涵蓋“三級規劃、五層能力”，能夠有效幫助政府客戶全面掌控與運營政務大數據。普元政企事業部副總經理王克強在演講中提到，按照政務大數據現狀及發展趨勢，“三級規劃”即按步調實現政務大數據平臺的共享共用、開放服務、融合應用大階段建設。在共享共用階段，建立并完善數據標準，梳理并搭建共享主題庫，依據標準實施數據集成，建立動態信息資源目錄，實現先主后次、先易后難的政務數據共享體系建設落地；在開放服務階段，支撐數據服務集成管理，建立政務數據開放平臺，實現自主可控、逐項開放的政務數據開放生態構建；在融合應用階段，提供全端數據可視化，建立實時響應機制，建設智慧生態政府，實現精準集約、動態敏捷的應用融合形態。

那么，如何達成上述三個階段的發展目標呢？普元大數據產品線總經理王軒如此說道，圍繞業務、技術和管理策略，政府大數據的落地需要存儲、質量、共享、開放、應用五層實施能力提供支撐。這五層能力具體是指存儲處理是根基，數據質量是底線，共享共用是關鍵，數據開放是趨勢，融合應用是目標。通過這五大核心能力，可以充分挖掘數據價值，提升政府大數據技術服務能力，促進大數據與各行業應用的深度融合，以應用帶動大數據技術和產品研發，從而形成成熟的大數據解決方案。

在產品支撐體系上，普元圍繞五大核心能力，提供包括存儲與處理、大數據集成、大數據治理、大數據運營和大數據應用五部分內容的一系列政務大數據平臺，為政府客戶提供最為有利的技術支撐。目前，普元擁有政府、金融和電信等多行業數據治理經驗，能夠長期為政府客戶提供專業產品和服務，協助政務大數據可視化應用創新。

普元CTO焦烈焱進一步表示，普元成熟的解決方案，不僅能夠在政務大數據領域全方位滿足政府用戶的深層需求，提供安全可靠、共享開放融合的政務大數據解決方案，還能夠提供SOA、大數據、云計算三大系列產品以及相關的一站式解決方案。這個全面、高度集成的軟件平臺體系，可以為客戶IT管理提供堅實支撐，幫助客戶采用大平臺、微應用模式建設新一代IT架構，實現“互聯網+”時代的業務轉型，提高核心競爭力。

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在通信展上，亨通推出一系列新品，其中有涉及信息通信安全的優網科技大數據、安全、通信軟件解決方案和量子保密通信行業級解決方案，海洋業務板塊的海底觀測系統以及江河湖泊水質監測系統解決方案，以及軌道交通通信的高鐵無線覆蓋解決方案等。

亨通之所以能在本屆展會上在多個領域推出一批新產品，是因為其多元化、全產業鏈的發展思路。

近年來，亨通立足光通信主業、突破產業關鍵核心技術，不斷完善“光棒-光纖-光纜-光器件-光網絡”的光纖通信全產業鏈。與此同時，亨通瞄準產業尖端前沿，不斷延伸產業鏈，調整結構，轉型升級，積極拓展互聯網+發展新空間，布局量子通信產業，進入寬帶接入網、智慧社區、通信工程的建設運營，并構建大數據應用及網絡安全等業務體系，“形成‘產品+平臺+服務’的綜合服務模式?！焙嗤ü怆娍偨浝硪o成表示。

布局網絡安全

網絡安全是當下互聯網領域最突出的問題，受到人們的廣泛關注，也是本屆通信展上一項重要的展示內容。而在這一背景下，亨通適時推出了優網科技大數據、安全、通信軟件解決方案和量子保密通信行業級解決方案這兩套保障網絡信息安全的解決方案。

據了解，優網科技大數據、安全、通信軟件解決方案包括用于通信網絡維護的綜合性能監控解決方案、重點場景保障解決方案、客服支撐解決方案，用于網絡安全領域的信息安全態勢感知解決方案、網絡安全態勢感知解決方案、大數據云防護解決方案、云安全防護解決方案及運營，用于大數據運營的大數據平臺解決方案、互聯網綜合服務平臺解決方案等一系列的維護、安全、大數據解決方案，為通信、互聯網等數據運營提供全方位的支撐。

今年8月份，亨通光電與安徽問天量子科技股份有限公司共同投資設立江蘇亨通問天量子信息研究院有限公司，雙方強強聯合、優勢互補，積極布局量子通信產業，加快啟動量子網絡建設，并在本屆展會上推出了政務網解決方案、電力調度保密通信解決方案、數據中心信息安全解決方案等一系列量子保密通信解決方案，為通信及互聯網的信息安全保駕護航。

聚焦高鐵通信

國內高鐵建設正加快推進，乘客對于乘坐高鐵時手機上網和通話的需求量逐漸增加，因此運營商在高鐵沿線的基站建設方面將進一步加大投資力度。

據了解，高鐵沿線無線信號覆蓋主要依靠沿線的通信基站，為高鐵列車提供無線信號。由于高鐵列車的運行速度較快，導致基站的密集程度高，投資費用較高。同時，在大部分偏遠地區，高鐵沿線基站僅用于列車信號覆蓋，功能單一，并且用戶量少，運營商的投資收益率低，資金回收周期長。

針對現有情況，亨通推出高鐵無線覆蓋解決方案，為客戶提供建設效率高、投資費用低、運維便捷的產品和方案。據介紹，該方案采用銅合金導體作為主要供電電纜，可選配1-144芯光纖，能夠同時為高鐵沿線基站提供電力和通信接入服務。銅合金導體相比傳統銅芯電纜產品，產品施工難度低，相同重量長度更長，抗強風能力好，同時由于導體采用銅合金導體，無法回收利用，具有防盜效果。高鐵無線覆蓋解決方案采用100V-600V可變直流電遠程集中供電，通過鐵路信源站取電后，能夠雙向輻射，最遠可滿足8個基站的供電需求。因此減少了用戶的取電費用和協調難度。在基站端僅需要配置對應的終端設備即可完成快速建站，節約用戶建站時間，降低客戶無形建設成本。

目前，亨通的高鐵無線覆蓋解決方案已經在蘭新線鐵路中大范圍使用，為客戶提供了更優質的產品和解決方案。

深耕海洋業務

海洋板塊是亨通近兩年頗為重視的業務板塊，同時也是今年上半年營業收入增幅最大的業務之一。據亨通2016年上半年報告，亨通海洋電力通信產品營收2.43億元，同比增長249.12%。

在本屆通信展上，亨通重點推出了海底觀測系統以及江河湖泊水質監測系統解決方案。

海底觀測系統是主要基于海底光電纜構建的具備觀測和數據采集、供能和數據傳輸、交互式程控制，數據管理和分析等功能的軟硬件集成系統，實現對海底地殼深部、海底界面到海水水體及海面的大范圍、全天候、綜合性、長期、連續、實時的高分辨率和高精度的觀測。而在系統中起到關鍵作用的就是構成整個系統核心的接駁盒以及SIIM基站等節點設備。

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大數據時代，豐富的數據和管理技術給人們帶來諸多便利的同時，也給國家信息安全帶來日益嚴峻的挑戰。今年3月29日，奧巴馬政府投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，旨在增強收集海量數據、分析萃取信息的能力，保障美國國家信息安全。

“十二五”時期是我國全面推進經濟和社會信息化的關鍵時期，國家信息安全尤為重要。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，這將對國家信息安全構成重大隱患。

保障大數據時代的國家信息安全，打造大數據中心一站式解決方案是必要手段。近兩年來，IBM、Oracle、SAP等國際IT巨頭先后共花費超過15億美元收購數據管理和分析相關廠商，以應對大數據的挑戰。在此背景下，作為國產數據庫企業，人大金倉同樣緊跟國際行業趨勢，收購專注于商業智能領域的廣州思邁特公司。思邁特公司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，該團隊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。

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“大數據是當下最熱門的一個IT話題，隨著移動終端和電子商務的普及，人類社會已經進入了數據打包站的時代，如何應對‘大數據’是每個行業和企事業單位都必須面對的機遇和挑戰?！睒s之聯公司董事長王東輝如是說。顯然，作為多年專注于行業用戶服務的IT方案商，榮之聯已經意識到“大數據”給整個IT產業帶來的變革和機會。

不過，知易行難。

尤其是隨著社交網絡、電子商務以及物聯網的發展，結構化數據和非結構化數據并存，無論是數據的類型、來源還是數量等方面，都已十分復雜。而依靠傳統的IT技術，已經很難對這些海量數據進行高效的分析。因此，是否能夠找到一套涵蓋業務、技術和IT基礎架構的全面的大數據解決方案，就成為IT服務商決勝大數據市場的關鍵因素之一。

而這也正是榮之聯公司與Alpine公司合作，共同拓展國內大數據市場的重要原因。“Alpine公司在大數據處理方面有著很多創新的技術和面向各個行業的解決方案，而這些可以幫助我們很好的解決國內行業用戶所面臨的大數據問題?！蓖鯑|輝說。

其實，對于大數據，榮之聯公司并不陌生?！斑^去幾年，我們幫助華大基因等企業建設了巨大的數據庫，計算量超過200萬億次，我們的生物云也馬上要，數據量將會更大。而如何在生物行業中結合大數據分析，也是過去一年多我們一直在討論的問題。”榮之聯公司總經理張彤介紹道。

而榮之聯公司多年積累的行業用戶基礎，以及良好的本地化服務能力，顯然對于Alpine公司也有著十分大的吸引力：這將幫助Alpine的大數據解決方案在國內行業用戶中迅速落地。

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DM系統具有固件升級、動態組件及應用管理、參數管理以及安全管理等核心功能，能夠為人與設備建立溝通的平臺。電信運營商可以通過DM系統對跨平臺移動終端進行管理，修復出現問題的終端，按照終端用戶的需求添加和刪除相關的應用服務，從而提升用戶的應用體驗。基于此，DM系統已被全球電信運營商廣泛應用，隨著中國移動智能終端的廣泛普及，中國電信運營商也開始關注DM業務，中國移動還對DM解決方案提出更高的要求。

目前，中國DM市場處于發展的初級階段，但未來的前景十分廣闊。中國DM解決方案提供商有一定的技術積累，提供定制化服務的能力較強，并且產品的性價比也較高，在中國DM市場中占據明顯優勢。雖然，目前DM市場作為細分領域，市場規模相對較小，但是基于政府對移動終端安全的重視、4G時代的到來以及移動終端普及率快速提升等因素，未來市場規模將快速增長，并呈現兩大發展態勢：

第一大趨勢是DM系統將成為大數據技術在移動終端平臺上應用的重要渠道。

隨著近年來企業信息化的快速發展，社會化網絡的興起以及云計算、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術的廣泛應用，信息數據以每年超過50%的速度爆發式增長，大數據成為“信息爆炸”背景下IT發展的必然。

目前，數據分析已經不再局限于結構化的歷史數據，而是更傾向于分析來自于社交網絡、在線交易記錄、視頻、電子郵件以及來電信息等非結構化的數據信息，而這些非結構化的大數據信息將會更多聚集在移動終端平臺上。DM系統可有效地探知移動終端的信息及用戶使用行為信息，這些信息最終會形成龐大的信息數據庫，大數據的應用將使這些有意義的數據信息得到專業化處理。因此，未來DM系統作為一種獲取移動終端信息數據的有效渠道，將會和大數據交融發展。

第二大趨勢是行業及個人用戶對DM解決方案的潛在需求將引導市場的拓展方向。

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數據創造價值

慧科成立于1998年，以香港中文大學的一個學術研究項目起步，利用新聞檢索技術采集信息，為企業提供媒體資訊和市場情報。由于當時互聯網技術剛剛起步，慧科在迅速推出第一代 WiseNews產品后，獲得20多家媒體伙伴提供轉載授權，并在香港設立的“創新科技基金”的贊助下，得以快速發展。目前，慧科已先后在北京、上海、深圳、南京等9處設立分公司，擁有逾1100名員工（包含合約分析師），服務全球超過2500家大型企業，包括阿里巴巴、中移動、興業銀行、三星等。多年來，慧科為客戶提供輿情監測分析和企業信息情報服務的創新產品解決方案，包括新聞數據庫、公關、媒體和市場情報方案、社交媒體方案、金融及風險信息方案、商業智能方案等，協助客戶隨時隨地掌握市場和行業信息、制定有效策略?；劭普詮妱诺膭蓊^迅速發展，成為知名中文資訊商業智能方案提供商之一。

慧科訊業有限公司研究總監何超博士表示：“慧科早期的商業模式是從公關服務的角度出發，將傳統中文媒體上的資訊電子化，也就是利用互聯網技術對資訊進行處理，分門別類，在第一時間送達給客戶。近年來，隨著大數據技術的發展，數據價值凸顯，采集數據、掌握數據、運用數據已成為企業的核心競爭力，大數據正在影響著商業模式的轉變，為企業帶來新的商業機會?；劭频纳虡I模式也從之前的媒體監測轉變為以客戶需求為導向的全媒體大數據商業情報和市場情報提供商，目前覆蓋全媒體智能檢索數據庫、媒體監測及輿情分析、金融風險輿情及資訊和商業大數據服務等四大核心業務范疇。”

全媒體大數據智能方案專家

慧科之前大部分的業務集中在PR方面，而現在拓展至綜合的數據供應商和解決方案供應商。

何超表示：“慧科從之前業務集中在公關方面，到現在拓展至綜合大數據，轉變是以點概面的。因為，數據無處不在，隨著計算機的處理能力日益強大，如果獲取的數據量越大，數據挖掘到的價值就越多?；劭频膬瀯菥褪窃谑畮啄甑陌l展中同中國、新加坡、美國等近2000多家媒體結成合作伙伴關系，建立起集信息數據資源、信息管理工具和信息增值服務為一體的全方位、多層次綜合服務數據庫系統。并且，隨著互聯網媒體、社交媒體的快速發展，信息和數據更是快速地積累和流動，需要更高計算處理速度和復雜模型來提煉相關信息，挖掘真實的信息。慧科通過對網絡、報紙、微博、微信、論壇等全媒體輿情信息進行監控、收集、處理、解析，提供一整套完善的市場情報，以及風險控制解決方案。”

對公司來說，情報中與業務相關的信息才是最關鍵的，通過數據洞察將信息添加到業務策劃過程，可有助于公司制定一個多維度的可操作性的戰略。

何超表示，在技術方面，慧科引入大規模分布式“網絡爬蟲技術”，提升信息精準獲取和有效整合應用能力，并根據客戶個性化的需求，為其提供高效的信息管理工具、定制化的信息情報系統，提供準確及時的情報，輔助客戶作出商業決策。

在產品方面，慧科之前注重在傳統紙媒上，主要從公關的角度出發，提供精準的簡報服務，以人工為主，技術為輔，但傳統媒體缺乏時效性、有效性，隨著每天都有海量資訊在網絡、微博、微信、論壇上傳播，收集這些信息、理解這些信息成為大數據文本挖掘的重點。因為消費者在哪里，企業的營銷方式就需要做出變化。當前，慧科緊隨信息傳播渠道的步伐，配合客戶不斷銳變的需求，從全媒體角度出發，以大數據技術和人工服務相結合的方式提供四條產品線：一是全媒體智能檢索數據庫，通過智能媒體資訊搜索，幫助企業相關部門、研究咨詢機構、高校等，快速鎖定精準的商業資訊；二是專為公關及市場人員量身定制的全媒體監測洞察解決方案，包括WiseEnterprise輿情監測分析、WiseSocial社交媒體營銷評估及品牌洞察、以及WiseInsight全媒體研究報告體系三大板塊，幫助企業時刻掌握最新輿情，即時發掘重要商業資訊和情報，做出明智的決策；三是WiseSignal，提供全面的金融財經信息，一站式監測和管理風險；四是WiseBI商業大數據服務，慧科透過大數據分析，準確掌握業務狀況，制定最佳決策。

慧科訊業有限公司 BI產品總監李曉偉表示，慧科未來將構建基于互聯網大數據的生態系統，除了對文本數據進行語義分析和情感分析以外，還將對行為、交易、CRM等數據進行擴展，目前正在與上下游的合作伙伴合作來打通相關數據鏈路，從而實現更精準的企業競爭情報分析和消費者刻畫，為企業的市場、營銷、品牌等經營決策提供數據支撐，實實在在為企業帶來價值。另外，將重點針對垂直行業提供解決方案，比如為汽車、快消、3C等行業提供品牌監測、產品體驗分析、用戶服務分析、營銷活動監測、消費者刻畫等有針對性的解決方案。在傳統業務上，也針對PR行業進行產品升級，提供更加及時快速和精準的分析工具、預警研判的平臺產品，真正實現大數據對業務的支撐。

更勝一籌的中文語義分析

有別于一般的大數據應用，慧科作為中文資訊服務商，在中文自然語言處理方面積累了豐富的經驗，多年來一直致力研發語言學及人工智能技術，并為了更好地服務客戶，對普通話和粵語的分析大力投入，使其在中文語意分析上更勝一籌?；劭篇毤已邪l的“排版轉換技術”系統 （ENMPS），將大量繁、簡體中文內容轉化至一個易于搜索并具彈性的數據庫?；劭频摹把挪┲形娜臋z索系統”（IPOC），融合了語意學與上下文的脈絡關系邏輯，用戶可以用詞語、詞句進行檢索，搜索的靈活性和準確性均大增。

何超表示：“大數據時代的資訊監測、分析與挖掘，離不開海量的數據存儲與處理，同時特別需要人工智能技術（如機器學習、深度學習、數據挖掘、自然語言處理、圖像識別等），及大規模分布式計算與存儲技術（如Hadoop、 Spark、流計算、圖計算、GPU加速等）作為支持大數據解決方案實現的技術基石?；劭谱⒅丶夹g的發展，成立了獨立的慧科研究院，目前團隊20人畢業于中國、英國、德國、丹麥、加拿大等知名高校，85%以上具有碩士或博士學位，專注中文智能化的分析，即在大數據的基礎上對中文自然語義進行智能的解析與挖掘，聚焦的研究方向有文本挖掘與社會媒體分析、自然語義分析與知識圖譜、情感分析、深度學習與機器學習等。”

何超舉例說，“敏感”一詞帶有情感意義，但是在不同行業中的極性不同。比如，在汽車行業提到“操控敏感靈活”是正面詞，但在化妝品中提到“皮膚敏感發炎”就是負面詞，這就需要結合具體的場景，才能給出正確的結果?；劭瞥宋谋就诰蛞酝?，在品牌識別、圖像識別等方面的成績也很不錯。

慧科通過行業知識和自然語言處理技術，進行數據整合、分類和分析，讓客戶可以透過慧科的解決方案掌握有價值的資訊，發掘各種資訊之間的關連性，洞悉危與機。慧科有專職的語言學編輯團隊維護行業知識；同時也為研究院提供標注數據供其訓練人工智能分析模型。

“慧科的定位不是純技術公司，也不是僅為公關公司提供簡報的人工服務公司，而是把人工和技術深度結合，并應用到企業業務場景去，從而成為提供專業精準的全媒體大數據智能解決方案的公司。公司的未來，媒體的提供渠道在不斷改變，慧科作為囊括傳統與新媒體可靠內容的中文媒體及商業情報公司，必須提供最全的數據，幫助客戶在第一時間獲取最相關、最重要的、及最有價值的東西，緊跟市場的變化，根據客戶的需求，提供一站式解決方案?！焙纬硎尽?/p>

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隨著云計算、大數據的興起，數據中心內部需要處理的數據量不斷增加，數據處理的復雜度也在不斷提高，這就需要計算與存儲設備必須具備更高的性能、可靠性和更強的擴展能力。提升計算與存儲設備性能的途徑有很多，其中12Gb/s SAS解決方案因其在帶寬優化和保證數據可靠性等方面擁有獨特的優勢而逐漸贏得了數據中心用戶的青睞。

SAS重任在肩

SAS技術的演進一直比較平穩，從3Gb/s SAS到6Gb/s SAS再到今天的12Gb/s SAS，SAS技術的高性能、低成本給廣大行業用戶留下了深刻印象。為了滿足更大帶寬、更高處理性能的需求，LSI正推動行業用戶從現有的6Gb/s SAS升級到12Gb/s SAS。

LSI在業內率先推出了12Gb/s SAS HBA卡、 RAID-On-Chip （ROC）IC和I/O控制器IC，隨后又推出了12Gb/s MegaRAID SAS控制卡和擴展器，從而組成了端對端12Gb/s SAS解決方案。LSI長期致力于SAS技術的推廣和使用，目前擁有最廣泛的SAS產品組合，涉及SAS ROC、IO 控制器、擴展器、主機總線適配器、Nytro、MegaRAID和Syncro控制卡、SAS交換機、高級軟件選項和應用加速解決方案等。LSI的目標是持續滿足企業對存儲性能、連接功能、可擴展性和可管理性的要求。

LSI 12Gb/s SAS解決方案具有以下五大方面的優勢：12Gb/s SAS解決方案可以提升新一代數據中心、網絡和云的性能，提供企業級的數據保護能力，保護用戶對原有6Gb/s SAS和3Gb/s SAS驅動器的投資，支持LSI的高級軟件功能選項，連接多達240個3Gb/s、6Gb/s或12Gb/s的SATA和SAS設備。

IDC的研究顯示，在未來幾年中，Hadoop、橫向擴展文件系統、對象存儲等的發展將促進大數據市場的發展。12Gb/s SAS解決方案將在大數據的處理與分析方面扮演十分重要的角色。12Gb/s SAS技術可以滿足各類行業用戶對更高存儲性能和更大I/O帶寬的需求。與6Gb/s SAS解決方案相比，12Gb/S SAS將數據的傳輸速率提高了一倍。12Gb/s SAS擴展器與當下流行的Hadoop大數據平臺結合使用，可將整個系統的吞吐能力提升25%，更好地滿足大型的、具有更高擴展性的新一代服務器和存儲系統的需求。12Gb/s SAS與主流服務器普遍采用的英特爾至強E5-2600 v2系列處理器也是很好的搭檔，可以進一步提升服務器的整體性能。

性能優勢凸顯

LSI的12Gb/s SAS存儲解決方案基于創新型的帶寬優化和診斷技術，使得計算和存儲設備可以達到更高的性能、可靠性和可擴展性。舉例來說，LSI 12Gb/s SAS MegaRAID 9300控制卡系列包括6種型號，配備了4或8個端口和PCIe 3.0接口。這種新型的控制卡具有強大的診斷技術，可將驅動器置入隔離狀態，并可判斷驅動器是否出現故障或能否修復，從而為用戶節約管理的時間和成本。另外，12Gb/s SAS MegaRAID 9300控制卡還支持硬盤拓撲結構的擴展，并可實現固態硬盤（SSD）的應用加速。

輔以LSI獨有的DataBolt技術，LSI 12Gb/s SAS解決方案的性能優勢得到進一步增強，并且可以充分發揮6Gb/s SAS基礎設施的能力，滿足對I/O性能有較高要求的云數據中心、虛擬化服務器環境的要求。LSI DataBolt技術具備如下特性：可以使6Gb/s SAS系統的吞吐性能翻一番，將6Gb/s SAS和3Gb/s SAS終端設備的帶寬匯聚成12Gb/s數據流，可對數據進行數據智能緩沖，支持6Gb/s SAS和3Gb/s SAS硬盤驅動器或SSD驅動器，采用經實踐檢驗的LSI SAS/SATA橋接技術，與12Gb/s SAS T10規范全面兼容。

12Gb/s SAS技術可以用于高性能的企業級存儲解決方案。追求高性能的行業用戶如果還沒有使用SAS解決方案，那么現在就可以直接部署12Gb/s SAS解決方案；如果用戶已經使用了6Gb/s SAS解決方案，那么可以在相關廠商的幫助下從6Gb/s SAS逐步過渡到12Gb/s SAS解決方案，或者采用LSI獨有的DataBolt技術，在現有的6Gb/s SAS硬件基礎之上達到12Gb/s SAS的效果。

SAS生態系統

現在，人們一談起云計算、大數據，必定會提及生態系統。一項新技術必須擁有一個完善的生態系統，其商業化進程才能順利展開。雖然SAS技術的普及程度已經非常高，但對于SAS技術的主要推動者LSI公司來說，建立并維護一個SAS生態系統仍然是十分必要的。LSI已經與廣大的服務器、存儲系統和硬盤廠商建立了良好的合作關系。