大数据应用解决方案

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大数据应用解决方案范文第1篇

领先的技术实力

Sybase公司是数据管理、分析、移动讯息和企业移动领域的市场领导者,目前3.4万个企业客户及财富百强中的91个客户信赖并使用Sybase产品。从1984年涉足企业级软件至今,公司共获得148个数据管理与移动方面的专利,目前尚有185个专利在申请中。公司目前有4000多名雇员分布在60个国家。2007年,Sybase公司收入超过10亿美元,2008年继续增长了10%。在2008年的年度报告中,Sybase持有6.4亿美元的现金。

Sybase赢得了遍及世界各地的忠诚客户群,公司在金融服务、通信、制造和政府部门等主要垂直市场处于领先地位。全球排名前25家银行中的24家、全球排名前50家银行及证券机构的46家,都信赖并使用Sybase技术来进行当天的风险分析。每天,Sybase处理着几十万条从华尔街到东京、从香港到伦敦的实时金融交易数据。

通信行业也正在大量使用Sybase的移动服务,通过700多家移动运营商连接30多亿个用户,每年发送的信息达2000多亿条。利用Sybase公司的数据管理解决方案,处理着数十亿条的通话记录事务。在政府机构,职能部门利用Sybase解决方案移动化了供应管理系统,秒间访问数百万条记录,进行复杂分析,并安全管理关键数据资产。

在零售市场,百货商场使用Sybase企业移动解决方案来改善顾客的购物体验、管理收银系统,并在企业的后端与商场零售点之间提供数据的实时同步。

在信息领域, Sybase是全球领先的信息管理、分析和移动化的软件公司,无论这些信息是在何种系统、网络和设备上。

Sybase在中国

Sybase于1991年12月进入中国,并于1993年成立赛贝斯软件(中国) 有限公司。秉承“用户第一,市场第二;服务第一,销售第二”的市场发展策略,Sybase与用户共担风险,共同前进,稳步发展。如今,Sybase在中国的员工总数已近500人,成为Sybase全球发展最快的海外分支机构之一。为了更好地给国内用户提供一流的技术支持和服务,Sybase已在上海、广州、成都等地设立了分公司,在北京、上海、西安建立研发中心,合作伙伴遍布全国各地。

依靠先进而实用的技术和完善的服务,Sybase不断在中国赢得新的客户,这些客户遍及金融行业、电信行业、政府、交通及能源工业等行业,数量将近2000家。

经过十余载在中国市场不懈的耕耘和努力,Sybase的技术与服务赢得了业界的赞誉和用户的认可,于2007年8月荣膺中国电子信息产业发展研究院、中国信息化推进联盟颁发的中国“IT服务十年成就奖”。Sybase的技术与服务在中国软件市场的双重优势地位得到了进一步巩固和印证。

完善的解决方案

1. 数据管理

许多公司花费数百万美元管理关键信息。随着企业信息量增加,成本和复杂性也开始飚升。更重要的是,许多公司信息是通过硬连线方式接入信息孤岛的。信息被囚困于这样的孤岛上,很难在动态的业务流程中被访问和利用。Sybase公司的信息管理产品能够帮助用户管理复杂的信息,并冲破此类内部障碍,从而保证信息在利用及相关性方面的一致性,并可随时提供经济价值。

从推出第一个C/S架构上的分布式数据库服务器开始,大到数据仓库引擎,小到移动数据库,Sybase凭借领先的技术优势,结合用户的应用模式和需求,推出了适合各种各样的数据管理的解决方案,主要包括Sybase Adaptive Server Enterprise、Sybase ASE 集群版、Replication Server 、Sybase Mirror Activator以及Sybase Real-Time Data Services等。

Sybase的数据管理以“Always Available”(永远可用)信息体系结构为基础,通过可靠、安全和高效的工具,能够帮助企业更好地管理信息,更能够帮助企业从阻碍生产力和效率的传统技术的羁绊中解放信息。

2. 商务智能

Sybase商业智能(BusinessIntelligence)致力于为 新一代商业智能提供核心的解决方案。SybaseBI部门所提供的软件产品与专业服务将数据转化为信息、知识与智慧,以使企业提高市场份额、减少客户流失、向已有客户进行衍生销售等。BI部门与其他领先的商业智能供应商缔结合作伙伴关系,为各类行业市场提供完整的商业智能解决方案,包括金融服务、信用卡市场、保险、银行、通信以及互联网等。

Sybase IQ是全球领先的、基于列的分析服务器,它提供了最智能的方法,使企业能够通过分析,把原始数据变成可付诸行动的措施,从而增加收入、扩大客户群和提高利润。Sybase IQ是唯一能够基于企业的全部信息,按照任意条件,面向所有用户,提供更快速、更准确分析的分析服务器。凭借基于列的核心架构和创新功能,Sybase IQ从多个层面提供了灵活性和可扩展性,能够为最大的数据集、最为复杂的分析任务以及快速增长的BI用户群,提供非凡的查询性能。

Sybase RAP(风险分析平台)是为资本市场公司设计的新一代数据服务技术平台,既可以管理海量数据,又提供实时数据分析所需的速度。它可使资本市场公司及时全面地洞察市场风云,作出更好的低风险的交易和组合投资决策。美国航空、德意志银行等不同客户都已成功地将数据转换为利润,它们共同的特点就是使用Sybase信息流动解决方案。

Sybase 列式数据库机(Analytic Appliance)是一个集成的解决方案,专门用于高性能和 TB数量级的分析。Sybase列式数据库机结合各类领先的技术,包括 Sybase IQ、Sybase PowerDesigner、IBM Power Systems 和 MicroStrategy。它除了拥有所有量身定制的数据仓库功能外,还具有简单、快捷和经济实惠的特点。

3. 移动商务

显而易见,移动时代已经来临了。然而,许多企业仍在苦苦寻觅如何以最佳方式面向移动性重构自身。您所需要的移动解决方案应当能够随时随地将您的企业系统扩展至移动用户,以保持竞争优势。Sybase及其iAnywhere子公司在移动数据库和 移动中间件市场上占有最大的市场份额,而且,我们的移动服务拥有数十亿以上的注册用户,目前位居全球规模最大的移动应用之列。

Sybase Unwired Platform 是 Sybase 新一代支持企业实现应用程序移动化的体系架构。它提供一系列全面的服务,帮助企业将适当的数据和业务流程移动化到任何移动设备上。Sybase Unwired Platform利用一个综合平台,将 4GL 工具和标准开发环境集成而支持的快速开发、异构设备部署和市场领先的设备管理技术结合起来,从而满足企业的所有移动应用需求。而且,它通过推动企业战略化的移动部署,而非采用小规模或局部移动应用的方法,从而极大地降低了企业的总拥有成本。

iAnywhere Mobile Office强大而灵活的解决方案能安全地将电子邮件和业务流程扩展至移动工作人员的手中。她将对众多基础架构的支持、高度的设备安全性、可用性和高性能集成在一起。

SQL Anywhere所提供的数据管理和数据交换技术,使企业能快速开发和部署基于数据库的应用。为企业量身订制的SQL Anywhere数据库大可支持到数千用户在64位的服务器上使用,小可部署到精致的手持设备上。SQL Anywhere的数据交换技术将企业应用和企业系统的信息拓展到运行着前端关键业务的数据库中。

Information Anywhere Suite是一套安全、可扩展的移动软件平台,满足了新一代移动解决方案对融合IT应用的要求。Information Anywhere技术套件将移动电子邮件、设备管理、企业至终端前端的安全和企业应用激活结合在了一起,使企业客户可以安全地将后台企业应用和商业程序业务流程延伸至远方的一线工作人员。

大数据应用解决方案范文第2篇

如何充分利用大数据，挖掘大数据的商业价值，从而提升企业的竞争力，已经成为企业关注的一个焦点。这也是甲骨文公司努力的方向。

全面解决方案才能奏效

当前，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的依据。同时，传统的商业预测逻辑正日益被新的大数据预测所取代。但是，我们要谨慎管理大家对大数据的期望值，因为海量数据只有在得到有效治理的前提下才能进一步发展其业务价值。

最广为人知的大数据定义是Gartner给出的大数据的3V特性：巨大的数据量（Volume）、数据的快速处理（Velocity）、多变的数据结构和类型（Variety）。根据这一定义，大家首先想到的是IT系统中一直难以处理却又不容忽视的非结构化数据。也就是说，大数据不仅要处理好交易型数据的分析，还把社交媒体、电子商务、决策支持等信息都融入进来。现在，分布式处理技术Hadoop和NoSQL已经能对非结构化数据进行存储、处理、分析和挖掘，但未能为满足客户的大数据需求提供一个全面的解决方案。

事实上，普遍意义上的大数据范围更加广泛，任何涉及海量数据及多数据源的复杂计算，均属大数据范畴，而不仅局限于非结构化数据。因此，诸如电信运营商所拥有的巨量用户的各类详细数据、手机开关机信息、手机在网注册信息、手机通话计费信息、手机上网详细日志信息、用户漫游信息、用户订阅服务信息和用户基础服务信息等，均可划归为大数据。

与几年前兴起的云计算相比，大数据实现其业务价值所要走的路或许更为长远。但是企业用户已经迫不及待，越来越多企业高层倾向于将大数据分析结果作为其商业决策的重要依据。在这种背景下，我们必须找到一种全面的大数据解决方案，不仅要解决非结构化数据的处理问题，还要将功能扩展到海量数据的存储、大数据的分布式采集和交换、海量数据的实时快速访问、统计分析与挖掘和商务智能分析等。

典型的大数据解决方案应该是具有多种能力的平台化解决方案，这些能力包括结构化数据的存储、计算、分析和挖掘，多结构化数据的存储、加工和处理，以及大数据的商务智能分析。这种解决方案应具有以下四个特性：软硬集成化的大数据处理、全结构化数据处理的能力、大规模内存计算的能力、超高网络速度的访问。

软硬件集成是必然选择

我们认为，大数据解决方案的关键在于如何处理好大规模数据计算。过去，传统的前端数据库服务器、后端大存储的架构难以有效存储大规模数据并保持高性能数据处理。这时候，我们让软件和硬件更有效地集成起来进行更紧密的协作。也就是说，我们需要软硬一体化的专门设备来应对大数据的挑战。

坚持开放的战略

大数据应用解决方案范文第3篇

面对大数据时代愈加复杂的应用环境和特点，同有科技针对不同的用户需求和市场，率先提出“应用定义存储”和“定制”两大革命性战略。通过专业、高效的产品及解决方案，帮助各行业用户积极应对大数据时代新兴应用的挑战，在业界掀起了一场新型数据中心变革的热潮。

EDC引领中高端市场新变革

大数据时代，各种具备大数据特征的新兴应用需求逐渐增多，中高端用户对数据中心的性能、效率、安全等各方面的需求都有了革命性的变化。针对新型需求，同有科技提出划时代的“数据改变未来，应用定义存储”战略，对数据中心存储架构进行了重新定义。通过一系列“E”型产品和“E”型解决方案，帮助用户构建EDC（Efficient Data Center）高效能数据中心，满足大数据时代各种新应用对数据中心存储的不同需求。

与传统的数据中心不同，同有科技EDC高效能数据中心，对数据中心存储架构进行重新规划、设计与定位。它涵盖产品、解决方案、咨询与服务三个层面，为用户规划了先进的产品和贴近应用的解决方案，帮助用户构建高效能大数据存储架构。

通过全系列 “E”型产品和方案，同有科技EDC为用户部署的高效能数据中心，能让数据中心拥有极高的IT资源、存储资源利用率；NCS虚拟交换技术和固态存储系统，保证数据中心整体性能无瓶颈；物理机与虚拟机之间的自动漂移技术，实现数据中心业务无缝闪电接管；深度条带技术，让数据中心具备超强自愈功能。

EDC理念为用户构建新型数据中心提供了全新的思路，在市场应用以来，受到了众多用户的青睐，引发了新一轮中高端存储用户在大数据时代数据中心建设的革新热潮。

定制化引爆中小存储新理念

大数据时代，作为中国存储行业最具成长性的领域，中小存储市场迎来了爆发增长期，传统的单一产品和方案已远远不能满足用户需求。作为同有科技专为中小存储市场和安防市场打造的独立子品牌，存储小金刚了划时代的“存储，从定制开始”战略。通过“定制”的产品及解决方案、渠道政策、供应链管理和服务政策，满足各行业用户的个性化需求，全面开启定制时代。

全面区别于业界单一产品行天下的模式，存储小金刚针对中小存储市场和安防监控市场的不同行业与应用，为用户打造量身定制的产品及解决方案；根据业务模式、市场拓展、培训支持、价格体系等方面的不同需求，为合作伙伴提供定制的渠道政策；同时，更为不同类型的用户及合作伙伴，定制不同的供应链管理和服务政策，满足不同行业、不同应用的个性化需求。

目前，存储小金刚已经成功为政府、教育、医疗、企业以及安防行业等用户提供定制的存储服务，成为了中小存储市场和安防市场当仁不让的领导品牌。

坚持自主创新 推动国产化

大数据应用解决方案范文第4篇

大数据业务值得期待

在云计算方面，曙光多年的努力已经看到了成效。在曙光自己建设和运维的云数据中心里，存储容量基本都超过10PB，承载了大量来自地质勘探、视频监控、电子政务等方面的数据。其中，结构化数据与非结构化数据的存储比例是1∶4，大量非结构化数据存储主要存储的是图片和视频，这也为下一步的数据挖掘奠定了基础。曙光为企业级客户提供的云存储解决方案涉及公安云、税务云、教育云、医疗云等。

在大数据产品方面，曙光已经成竹在胸。针对结构化、非结构化和半结构化数据，曙光都能提供匹配的存储解决方案。比如，针对非结构化和半结构化数据，曙光的ParaStor就是一个非常好的存储平台。再比如，曙光利用自己的文件系统对Hadoop平台进行了优化，可以更好地发挥Hadoop的优势。惠润海表示：“当前，虽然大数据带来的直接收入并不如预期，但是大数据市场的前景十分广阔。”

不赶一体机的时髦

在大数据市场上，一体机越来越流行，曙光却一直按兵不动。“我们一定要透过现象看本质。一体机的核心还是软件。”惠润海表示，“将相关硬件拼凑在一起，再加上Hadoop就能构成一个简单的一体机，但是这样的产品会有竞争力吗？我们只要推出一个新产品，就希望这个产品具有一定的竞争力，能够在市场上取得较高的占有率，而不是搞噱头。”

在大数据业务方面，曙光的核心竞争力主要体现在它有一支强大的技术服务团队，可以为用户提供代码级开发的服务能力。由于自身的复杂性以及存在Bug，Hadoop通常不能直接使用，这就需要大数据解决方案厂商在Hadoop平台上进行相关调整和优化。“由于数据种类繁多，数据量又大，如何快速将大数据导入到大数据挖掘系统中是一个难题。如果厂商没有过硬的技术服务团队，不能根据数据的情况对解决方案进行调整和优化，那么大数据应用落地就将成为一句空话。大数据应用之所以难普及，一个重要的原因就是具有代码级开发能力的专业技术人才太少了。”惠润海表示。

在推广大数据解决方案时，曙光并没有与某一个应用软件厂商签定产品捆绑协议。不过，曙光还是针对一些主流的应用软件进行了方案的优化。举例来说，在结构化数据处理方面，曙光主要针对Oracle数据库进行了方案优化。曙光利用基础的硬件，结合自己的大数据挖掘系统，可以将Oracle数据库的查询速度至少提升50倍，而成本只有传统的“小型机+高端存储”解决方案的十分之一。

存储服务器已获认可

软件定义的网络也好，软件定义的存储也罢，无非都是在强调一个重点：软件将成为未来IT架构和应用的核心。“从存储的研发上看，除了少量的硬件研发以外，我们90%的研发人员从事的都是软件研发。”惠润海表示，“曙光在软件研发上强调的是精英文化，近百人的研发团队具有代码级的开发实力。未来，我们研发的重点将放在海量存储、大数据挖掘和云存储上，而对于传统的磁盘阵列不会有太大的研发投入。”

大数据应用解决方案范文第5篇

“我特别担心有客户对我说，请富士通来帮我做一个大数据解决方案，帮我解决包括研发、生产和销售在内的所有问题。说实在的，富士通真的做不到。大数据解决方案的形成是一个过程，是IT厂商与用户一道在分析企业自身运营状态与所在行业发展趋势过程中不断改进的过程。”富士通（中国）信息系统有限公司副总裁兼市场战略总部解决方案服务战略事业部总经理黄邦瑜7月11日在贵阳大数据国际年会上接受采访时表示。

数据决策的5个阶段

黄邦瑜在接受采访时强调，大数据应该是一个帮助企业决策的工具，企业管理者千万不要认为IT能代替他们做出决策。他介绍说，富士通把企业的决策分为五个阶段：

第一个阶段，以传统的根据企业管理层的经验来做决策为特征。这其中涉及一些数据，这些数据可能是管理者的纸面记录和报告，或者新闻媒体的一些信息。管理者认为该怎么做，于是拍脑袋就做出决策了。

第二阶段，以办公软件中的Excel等表格中的数据为依据进行决策。这种表格可能很大，横向纵向都有好几页。

第三阶段，为了把企业管理层从各种各样的电子表格和电子表格中庞杂的数据中解放出来，IT部门会用IT手段把重要的信息及时提炼出来，并且每天早上发给管理层供其决策使用。这一阶段的数据来源是多样化的，如ERP、财务、人力资源、生产等系统产生的结构化数据。经过提炼后，这些数据会以图形化的方式呈现。还有一些来自网络、媒体等的外部数据。所以，管理者会看到结构化与非结构化两种数据。

第四阶段，借助IT手段从大量的数据中找出规律并提醒管理层，而不是要管理者针对各种数据做出快速反应。

第五阶段，根据内外部各种数据对未来的一些业务场景进行模拟，以评估决策的效果。

“因为管理层的时间和精力有限，这就要求IT能够采集企业运营过程中产生并积累的大量准确的数据，并且从外部海量数据中摄取相应的辅助数据，然后通过数据挖掘和分析等方式，将其规律找出来，并且比较精炼地展现在决策者面前，使其能够在短时间内做出精准的判断和决策。”黄邦瑜说，“当然，前提是企业的信息化基础要足够好。如果企业没有存储运营过程中产生的大量的有价值数据，一切也都无从谈起。”

大数据对决策的辅助支持不仅适用于管理层。企业会遇到战略、市场或技术等各种不同层面、不同范围的决策问题。黄邦瑜举例说，富士通众多业务中包括医药领域的基因与新药研究。以往的新药开发主要凭借科研人员的智力和经验。如今，研究人员如果有了一个灵感或者设想，可以在高性能计算机上进行模拟和验证。大数据已经颠覆了传统的新药开发模式。

企业必须参与其中

科学与技术之间一个基本的区别在于，科学是去发现自然界中原本就存在的规律，而技术则是为了发明自然界中原本不存在的东西。就目的而言，大数据更像科学，它要做的是去发现原本存在于海量数据中的关联性规律，只不过先前IT的存储与计算能力难以胜任。

“企业在上马大数据之前首先要练好内功。以制造业为例，企业要从研发、生产、营销等流程上进行审视，看这些流程中的数据是封闭在各自的流程中，还是可以被其他流程共享，因为在从产品研发到销售的整个业务流程中，某个流程上产生的数据可能会对其他流程产生影响。上大数据应用的前提是打破企业的信息孤岛。”黄邦瑜说。

在之前的企业信息化建设中，IT供应商与用户的职责很清晰。系统集成商要根据用户的应用需求，结合企业所在行业的属性，制定并实施相应的解决方案；系统建成后，交由用户使用。而大数据应用则要求打破甲方、乙方泾渭分明的界限，要求用户与系统集成商一道完成大数据解决方案。

“现在大数据非常火，以至有的企业认为大数据就是一副灵药，马上能够解决企业存在的所有问题。实际上这是一种认识误区。”

黄邦瑜说，制造企业拥有大量的各种类型的数据，不可能找到一种解决方案把企业经营者想找的规律一下子都找出来。富士通会根据用户的需要找一个主题，用户从业务分析着眼，让数据与业务关联；而富士通则从IT入手，分析如何从海量数据中找出与该主题相关的规律，然后制定并实施相应的解决方案。

“当前，大数据尚处于起步阶段，中外企业最大的差别在于，国外企业信息化应用更成熟一些，他们会针对大数据提出自己的问题和需求。”黄邦瑜说。

云计算，特别是SaaS应用的普及，使得企业的数据越来越多地向云迁移，企业的数据安全问题因此凸显出来。黄邦瑜因此特别强调云计算下大数据应用的安全问题：“现在，企业的云应用还处于初步阶段，如办公系统、人力资源等，一旦企业的ERP等核心应用迁移到云上，而相关的法律、法规和行业监管没有及时跟上的话，企业的核心数据就有可能被他人恶意盗用，或者被服务供应商为了商业目的而滥用。”

“欧美日在这方面的监管非常严格，市场准入门槛非常高，需要企业具备多种资质。如果不能在机制上有效地保护用户数据不被滥用，那么企业会因为出于对数据安全的担心而对云计算乃至大数据应用裹足不前。”

贵在理解用户的业务

传统上，日本IT厂商比较低调，不像美国IT企业那样通过强势的市场营销开辟新的市场，并借助合作伙伴的力量迅速进行市场扩张。日本的IT厂商通常会与客户保持长期而密切的合作关系。比如说，富士通现在提倡的精益IT理念就源自几十年来与丰田汽车在生产管理方面的合作。

“传统日资IT企业与德国企业比较接近，都比较务实，注重产品品质和细节。而且日资企业的员工流动率没有美国企业那么高，技术队伍的稳定使得日资IT企业对其客户所在行业的知识和经验积累得更多。这些因素使得日资IT企业与他们的客户保持密切的长期合作关系。”黄邦瑜说，“今天看来，在与客户长期合作中形成的对用户业务深刻的理解，以及由此形成的良好的用户体验非常重要，因为大数据的实施既要尽可能理解用户的业务，又要与用户一道持续不断地对解决方案进行改进。”

黄邦瑜说：“富士通既是IT企业，也是制造行业企业，因此我们会基于自己的最佳实践，为不同的客户提供更细致的产品和服务。从产品上看，富士通的特点是比较全，包括后台的服务器、存储、网络、中间件，以及客户端的智能手机、平板电脑、笔记本电脑等。因此，富士通的整体解决方案会更加优化。

“从系统整体上规划、设计和实施大数据解决方案是富士通的优势所在。比如说，在医疗影像领域，有的美国影像设备供应商会在卖设备时附送该设备的处理软件，但它并不能满足医院除了医疗影像设备之外的其他需求。”黄邦瑜说，“而作为IT厂商，富士通更关心如何用IT系统来支撑医院的整个影像业务，即在包括挂号、门诊和影像科检查等在内的整个流程中，不同科室如何分享影像数据，如何分门别类地存储这些数据，如何与医院的信息系统对接等。”