企业大数据解决方案精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的企业大数据解决方案主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：企业大数据解决方案范文

聚焦核心技术 促进大数据应用落地

华为企业云战略规划部部长高明在分论坛上发表了“打造开放的云端大数据产业生态”的主题演讲。

中国整个大数据产业，仍然处在发展初期阶段。高明提到：“我们的数据积累还不够，具有数据思维的人才方面积累也是不够的，应用案例偏少，需要完善产业生态。可喜的是今天积累数据和以前积累数据的方式相比容易了，因为今天互联网的发展，数据的积累会更加容易一些。”

据了解，在目前中国，应用大数据最多的是互联网公司，进行广告营销；其次就是政府，现在政府数据确实比较多，包括在智慧城市，公安刑侦、舆情检测这几个领域应用比较多；再一个就是金融行业，在互联网带动下，金融行业在拥抱大数据方面非常积极。很多客户都在探索构建自己的大数据平台。“简单地说中国的大数据主要集中在三个领域，政府、互联网、公共事业，还有一小部分在其他领域。我们再看一下大数据应用需要的能力，实际上大数据是很专业、很复杂的工作，涉及到数据的采集，数据的处理、咨询和应用等等，首先要从各个领域搜集到相关的数据，这个数据量非常大；其次要用很快的速度把它分析出来，应用到各种各样的统计学模型，基于这个模型对业务进行预测。”高明总结说。

大数据的落地需要云的支撑，没有云服务的技术很难落地大数据。今天人们谈到大数据的时候，一定是全量的海量数据，能够实时分析和预测，其实云计算服务是非常匹配大数据IT需求的。从另一个方面来看，云计算本身有开放平台特性，有利于大数据的数据、共享、安全交易等等，完全可以作为承载体，来构建开放的大数据生态，促进大数据产业的应用落地。

据高明介绍，华为企业云专注于打造云基础设施服务，发挥华为在技术方面的优势，基于软硬件平台方面的优势，去构建云平台，为大数据产业落地提供技术和商业平台。华为一直聚焦在技术的层面，是永不进行数据变现的，这是华为公司高层一直强调的观念，华为的盈利不是通过客户的数据变现去完成。

华为在全球布局了六大数据研究中心，持续投入大数据核心技术的研究。跟很多做公有云的服务商不太一样，华为的企业云布局是三层架构，除了在北上广深这些大城市构建了一级节点，还在自然条件比较好，成本比较低的地方，构建了一级节点成本中心，另外在每个省都构建二级节点，这主要是为了满足当地IT的需求，以及当地的云计算和大数据产业的需求。

此外，华为还做了开放的大数据联盟，聚合国内80%以上的大数据生态伙伴，了大数据企业年度排行榜等等相关的成果，也被很多企业广泛的引用，开放联盟里的成员从事以下几大领域：数据价值咨询、大数据源、数据整合、数据可视化以及商业应用。

大数据助推智能制造

美林数据技术有限公司是国内首个军工制造业大数据落地提供商。美林数据营销总监张鹏飞认为，实现工业大数据落地是一件非常困难的事情，工业大数据若想做好，应从以下三方面考虑。

第一做好顶层设计，两化融合的架构图中心就是数据，所有的流程和组织都是围绕数据开展的。第二重视人才培养。中国大数据的技术环境还处于起步阶段，需要培养一批懂业务、懂数据、懂分析的人才，企业也要做好人才培养工作。第三做好从数据流程化向数据资产化转移。以前企业在生产过程中产生的数据，更多的是作为备份、归档、查阅使用，将来对生产过程中产生的数据，就要进行资产化的利用，发挥数据资产的价值。

利用大数据可以对产品的研发进行创新，帮助数字化车间更好地实现生产管控，提升产品质量，优化供应链以及更高效地完成产品维护。张鹏飞提到了在制造业做的典型案例：“当时客户遇到了这样一个问题，他们生产的钢铁缺陷率比较高，每年都在30%左右，客户计划用传统的解决方案去解决。

传统的解决方案一般有三种，一是对高炉进行改造，二是做原材料成分改进，三是做生产线的改造，这些方法不是时间长就是成本高。我们的团队跟客户一块儿探讨提出了解决方案，在定制了建模以后，给客户提供了工艺控制的方案，客户按照我们提供的模型去进行工艺参数的设置。缺陷率从原来的30%降低到了1.8%，每年大约节省2800万元。”

在谈到供应链优化时，张鹏飞说：“像航空领域的企业库存占资金的比重非常高，每年大概有4个亿左右的库存资金。这对企业的影响非常大，由于采购的影响因素非常多，它的预测没有办法用线性方法去完成。我们给客户提供了一个方案，构建了安全库存的模型，缩短了10到15天的采购周期，另外也降低了库存的资金占比，每年节省了大概1.2亿元的资金占比。”张鹏飞如是说。

为大数据应用插上云的翅膀

英特尔大中华区行业解决方案总经理王加森在演讲中提到：“英特尔CPO在数据中心市场目前占了95%的份额，不管是阿里巴巴还是亚马逊，谷歌还是百度，它的数据中心绝大部分都是Intel的处理器，还有网卡技术，所以英特尔有责任做更多的努力，促进云计算和大数据的发展。”

对于大数据在云中存在的三个问题，一个是数据的规模问题，数据是爆炸性增长的，需要找到更有效的方法储存数据，还有数据分析的速度以及安全性问题，王加森说：“Intel提供自己的CPO还有网卡，为云计算提供基础架构，从而保障大数据分析的性能，半个月之前刚刚了一个新的CPO，性能提高了18%左右。这是讲千兆网卡从万兆网卡迁移以后，性能会提高1.4倍和1.8倍左右。还有安全性的优化，2014年以后我们投资了Cloudera公司，对AES进行加密，速度可以提高17倍。”

第2篇：企业大数据解决方案范文

中国作为制造业大国与人口大国，工业是基础，必不可少，认为中国如美国一样主要靠消费推动的想法，只能让中国走向债务国的深渊，而中国的债务化解能力、转嫁能力并不高。

在最近十年内，制造业先进国将会有大转型，数字垂直消灭大规模的产能过剩，同时实现点对点精准定制。因为大数据与智能互联，基于信息不对称的产能过剩会大规模消失，根据客户需求产生精确订单，过剩的产品根本不会有出现的机会。

工业4.0解决方案的核心组件是能够对数据集中分析和应用。通过分析，可以集中审视企业流程，从而能够根据审视结果优化这些流程。有汽车供应商通过实施大数据解决方案提升了交付产品的质量和可靠性，基于复杂的分析（高达8000亿数据条目以及50TB的年数据规模），此大数据方案实现了海量传感器数据的互联和处理。有了大数据方案，该公司能够及时发现有缺陷的部件，从而在生产流程中尽早排除。

在2014年的汉诺威国际物流技术展览会（CeMAT）上，英特诺首次向全球展示其新型内部物流模块式输送机平台。根据不同的需求，英特诺可以为客户量身定制应用于不同驱动装置的输送机模块。虽然价格略高，但客户节约了更多的成本。德国最大的港口汉堡和软件开发商SAT进行合作，将卡车司机以及道路信息等连接起来，物流更高效，解决货车空驶等难题。

技术支撑与训练有素的工人是关键，在6月4 日下午召开的第七届中国云计算大会上，德国联邦外贸与投资署高级经理 Asha-Maria Sharma做了题为《德国政府在工业4.0的角色》的演讲，指出德国的工业4.0中技术是重要的领域。智能工厂是德国工业4.0时代的先锋。在德国的智能工厂中，企业希望一个部件的生产的成本能与多部件生产成本一样。”CPS、传感器以及机器通信等都是智能工厂中的关键部分。而在云计算领域，数据保护就是德国企业目前努力的方向。核心技术如机器人上的传感器等，也是关键技术。

第3篇：企业大数据解决方案范文

大数据还是大忽悠?在上个月举行的中关村大数据峰会上，中国大数据行业群雄毕至，中科院院士徐宗本向中国大数据行业的精英们抛出这个话题时，现场所有人都笑了。

大数据确实具有大价值，但它并不是万能的，用好大数据必须具有大智慧，用得不好就是大忽悠。“大数据”公司不少，但大数据落地，最难的是商业模式，真正能接上地气，将大数据产品化的公司不多。

受资本关注度极高的大数据产业，也无法逃脱泡沫周期的洗礼。而泡沫浪潮退去，才能看出谁在裸泳。一批中国大数据公司，正找到自己的商业模式，逐渐在细分领域站稳脚跟。近期的《中国大数据企业评级白皮书》，首次对中国近400家大数据企业进行了评级。在一共7个维度的评级榜单上，数据堂、BBD (数联铭品)、美林数据、华院数据这四家公司表现突出，分别至少在其中2个维度上被评为“五星级”(最高级)。可以说，中国大数据行业的“四大”格局正初步显现。

可以说，大数据“四大”所代表的，是当前大数据行业的几种典型模式。高端的金融征信，时髦的数字营销，传统的工业、制造业，以及围绕数据本身的数据交易，每一种方式，都在努力释放数据的价值。我们就以这“四大”为代表，来看看它们如何在各自领域接上地气。

数据交易

代表：数据堂

数据堂成立于2011年，总部位于北京，它其实最开始是由科研和人工智能大数据服务商发展而来的，是国内首家专注于互联网综合数据交易和服务的公司。提供数据定制、数据云服务、数据交易等服务，致力于融合和盘活各类大数据资源，实现数据价值最大化，推动相关技术、应用和产业的创新。

目前，数据堂的业务领域拓展到包括到智慧交通、健康医疗、金融征信、政府大数据运营等诸多领域，逐渐形成多业务多模式立体化的集团式发展。已成功为国内外多家企业提供数据定制服务，包括百度，腾讯，阿里巴巴、奇虎360、联想、Microsoft、NEC、Canon、Intel、Samsung、Nuance、Fujitsu等。

产品分析：

数据堂的产品可以概括为两个方面，一是面向B端客户提供定制化数据源服务，二是大数据交易平台。数据堂的B端客户包括百度、腾讯、阿里巴巴等，主要业务有代采集、处理和制作数据或出售和租赁数据。数据堂的C端客户是需要数据的个体，可以通过数据交易平台购买和租赁数据。

其中大数据交易平台的目标是打通数据拥有方和需求方的需求，通过数据拥有方合作，积累了征信、交通、健康、医疗等数十个领域的数据集。第二步数据加工处理分析，把分析结果放到云上，当前服务BAT在内的一千家企业以上。

金融大数据

代表：BBD(数联铭品)

BBD(数联铭品)成立于2013年，至今才2年多时间，但发展势头迅速。作为大数据金融风险管理专家，这家公司还是商业大数据行业标准COSR的制定者。除了位于成都的总部，还在北京、上海、深圳和杭州设有分支机构，并在香港和新加坡设有子公司。2015年，BBD被评为国家高新技术企业，还拿到中国人民银行审批通过的《企业征信业务经营备案证》。

在大数据领域，有“南周北孙”的说法。“南周”就是指BBD创始人兼首席科学家周涛。这位27岁时就当上教授的明星科学家，刚刚当选央视年度科技创新人物，与屠呦呦一同获奖。

截至目前，BBD已覆盖2300万家企业法人主体的基本数据，建立了最全面的工商、诉讼、专利、招聘、社交、招中标数据库，尤其是对诉讼数据进行了深度挖掘，所采集的数据全部来自于公开数据。

服务对象包括银行、会计师事务所、律所、投资机构、征信评级机构、金融信息终端、媒体和咨询机构等，典型客户有毕马威、普华永道、长沙银行、重庆银行、中证信用、中经社、《财富》(中文版)、财新传媒、四川省旅游局等。

产品分析：

目前国际上领先的金融服务机构缺少标准的方法论和模型，对轻资产高研发高成长的新经济企业进行评级和分析。BBD提供可靠且可验证的金融大数据和技术方案，基于大数据框架和国际标准建立中国特色的Fin-Tech，建设新经济框架下，中小企业信用体系尤其是轻资产高研发高成长企业信用体系。

数据科学家和金融科学家组成的团队，研究了一套新经济企业的行为模型，建立了一个企业行为数据库，模型分为七个维度：企业的基本信息;行业数据信息;法人治理结构信息;关联方信息;财务和非财务KPI;社交媒体信息;无形资产和资产质押数据。

BBD旗下的明星产品HIGGS Credit是一款企业全息画像搜索引擎，依托于全面的企业数据库，可以提供企业DNA全息画像、企业行为KPI数据与行业比对、实时动态的企业尽职调查数据、关联方异动数据监测等数据服务。公司还有BBD Finance，BBD Index，BBD Anti-Fraud， BBD Innovation、BBD Credit等针对不同领域的多条产品线。

工业大数据

代表：美林数据

如果要给美林贴上一个标签的话，应该是“工业大数据”。这家公司位于西安，旗下有数据分析产品、行业大数据解决方案、数据运营服务三大核心业务。公司深耕大数据行业应用，面向电力、军工制造、金融领域提供定制化大数据落地解决方案。深度参与国家“中国制造2025”、“一带一路”、“大数据”战略计划，并成立国内首家“一带一路大数据交易所”，主要客户群为电力、军工制造、金融等相关领域，是国内首家军工制造业大数据落地方案提供商。

产品分析：

去年5月，美林数据国内首款集数据可视化探索与数据深度发掘功能于一体的大数据分析平台(Tempo-DataAnalysis)，面向企业不同领域和不同层级的数据分析、价值应用人员，提供数据可视化探索、数据深度分析和数据应用开发的一体化服务，持续为用户打造“专业、敏捷、易用“的产品体验。

该平台的特点在于可视化(分析过程可视化、分析结果可视化、高维数据可视化)、智能化(数据模型自动识别、数图智能匹配)、增值化(发掘数据规律、获取商业洞察力、创造商业价值)、大数据支持(分布式并行计算、内存计算)、多数据源接入支持(文件数据格式、关系型数据库、HDFS、H )等。

美林的大数据产品线还包括数据挖掘平台、统计分析平台、企业门户平台、数据资源管理平台等。

营销大数据

代表：华院数据

华院数据位于上海，提供基于数据挖掘的面向营销分析和管理、客户关系管理和决策支持的应用软件和咨询解决方案。

这家成立于2002年的企业，一直为传统运营商、银行、保险、航空等具有海量数据的机构提供数据挖掘和分析解决方案。几年前，随着数据采集、存储和传输技术的发展，华院开始了以数据分析为核心的多元化尝试，将足迹延伸到电商、制造业、医疗、安防、物流等更多的新兴行业。

华院也着力于产业大数据生态孵化，培育了数云、数创、数真等十余家围绕垂直行业的大数据企业。

产品分析：

第4篇：企业大数据解决方案范文

2016新年伊始，IBM首席执行官罗睿兰（Ginni Rometty）以一场《未来是认知的》演讲，提到IBM不再是一家硬件公司或软件公司，而已经转型为一家认知解决方案云平台公司。

认知是能够学习的系统

IBM的认知到底如何理解？罗睿兰说，她所说的认知指的并不是人工智能，它不是运行软件的系统，而是能够学习的系统。

在去年12月份的2015中国大数据技术大会上，IBM副总裁、大中华区硬件部总经理郭仁声分享了IBM在大数据领域的IT基础架构的最新成果。他表示：“认知时代的到来标志着信息技术的发展步入全新阶段，也对企业的IT基础架构提出更为严苛的要求。为了帮助企业更好地处理、分析数量庞大的结构化和非结构化数据，IBM Power将凭借扎实的硬件基础和深入的行业洞察，帮助企业构建全新的IT基础架构，更好地应对当前和未来包括大数据在内的种种挑战。”

IBM Power满足企业大数据分析需求

伴随互联网与移动互联网技术的进一步发展，数据量激增，数据类型也愈发多样且复杂。如何快速处理这些数据、使其产生价值，如何结合结构化与非结构化数据分析进行预测、推理、感知的判断并采取相应行动，成为了企业急需思考的难题。面对当前挑战，企业需要能够处理和分析大量结构化与非结构化数据、具备高可靠性和经济效益的认知系统。未来，随着数据量的进一步增长，企业将需要一个具备更强事务处理能力、更灵活调配系统架构的领先IT基础架构。

郭仁声在演讲中还表示，IBM为实现“面向大数据分析领域的IT基础架构”这种商业模式，要满足这样一种认知工作的负载，在基础架构方面需要一个完全不一样的构建方向，其中有三个重要的指标：一是生态系统的整合，像面向开源等更多更开放的整合。二是IBM对事务分析处理方面的能力，需优化更快、更节能，用更多技术去实现。三是进入到认知计算时，对基础架构的要求是7x24小时，而且是不间断的，不但具有容灾，而且有丰富的动态调配系统，去应付突然发生的波峰波谷的计算能力要求，这都是针对基础设施出现的不同要求。

从IBM最新Power Systems LC服务器，再到基于POWER8的Power Systems的产品，IBM始终致力于为企业应对大数据挑战提供有力的基础架构支撑。

IBM大中华区硬件系统部Power Systems产品总监李红表示：“针对企业在不同时期的种种挑战，IBM Power始终以不断革新的硬件平台和在前沿科技领域的投入，从IBM最新Power Systems LC服务器，再到基于POWER8的Power Systems的产品，为企业应对大数据挑战提供强有力的保障。”

针对大数据应用的不同需求，IBM推出了包括Power Systems S812LC、用于商业计算的Power Systems S822LC和用于高性能计算的Power Systems S822LC在内的三款Power LC系列产品，将能为企业提供更加可靠的保证，帮助其及时获得商业洞察。

李红称：“Power LC系列产品基于Linux的集群式解决方案。在大数据环境中，这是构建大数据应用的最基本结构。产品名字的诞生，也说明IBM的定位特别专注在这个方面。

她提到Power Systems S812LC服务器，是1插座2U系统，配备最多10个核、1TB内存、115GB/s内存带宽及最多14个磁盘。作为针对Spark和Hadoop等内存和存储密集型工作负载而优化的Linux系统，S812LC将以更高效率为客户提供即时洞察。

Power LC模式代表的不仅是IBM的解决方案，更是联合很多其他厂商，包括Canonical、Mellanox、英伟达、泰安、纬创等多家OpenPOWER基金会成员企业的技术研发成果而设计，可以针对企业不同需求的大数据分析工作负载制定如存储密集型或计算密集型等各种方案，LC服务器能够提供比同等x86服务器更快的速度及更低的成本，并帮助客户实现便捷、快速的部署。

Power生态系统的合作伙伴能力

IBM大中华区提升客户体验委员会成员、Linux服务器总监林灿辉表示：“IBM Power一直致力于通过服务器产品的更新换代为IT行业注入新的活力。如今，企业对Linux工作负载与性能的要求日益严苛，而IBM最新推出的基于POWER8技术的LinuxLC型号服务器便是专门针对大数据应用的成果。可以帮助用户发展新兴应用，还通过企业级高性能Linux分区服务器为用户的关键应用提供支持，帮助企业发展新兴工作负载、实现业务转型。面向市场需求，IBM也将联合OpenPOWER基金会其他成员企业推出更多更强、更具行业特性的Linux服务器，以更快的速度为客户提供先进的产品及解决方案，从而为客户创造出更为广阔的发展空间。”

IBM针对大数据的解决方案从底层架构到上层的应用在全面发展。林灿辉表示：“第一，在硬件技术上，IBM还在不停地丰富产品线，比如，刚推出的PowerLC模式，未来和中国合作伙伴基于POWER芯片，还将推出不同层次的产品，丰富产品型号，包括定制机（海下勘探等）。第二，软件平台，IBM和国内、国外厂商合作提供越来越多的平台选择，例如与新华软件平台的合作。再看软件系统，IBM和Red Hat、 SUSE，以及国内的Linux操作系统厂商都深度合作。第三，在数据库层面，IBM和南大通用在底层上的开发和对接。同时，IBM也会尽快地协助本土合作伙伴提高他们的服务能力。IBM要做的不是简单卖一个License，要让客户有一个真正放心使用的大数据环境，包括IBM的硬件、软件、研发实验室等技术支持，这是逐步发展的过程。”

第5篇：企业大数据解决方案范文

面向应用的整合及优化

面向工作负载的一体化解决方案能够让IT人员从应用的角度看问题。戴尔中国有限公司全球云计算市场经理张建新举例说，用户在考虑VDI、私有云或者ERP等不同的应用系统时，需要的并不是计算、存储、网络等零散的硬件组件，他们真正需要考虑的是服务水平的级别。例如VDI服务于多少个席位的客户，整个基础架构的安全水平是怎样的。

“实际上融合基础架构颠覆和改变了传统的看待基础架构的角度，给用户提供了一个从一体化的角度去看问题的方式。” 张建新表示，“融合基础架构在市场中越来越受关注，这实际上与虚拟化和云计算这样的IT行业大背景密不可分。” 融合类的基础架构解决方案非常适合于私有云、远程办公和分支机构、应用程序托管平台等。整个融合架构可以成为一个资源池，让用户动态地、非常敏捷地部署和运行应用。

数据中心的价值最终要通过应用实现，应用性能的表现和交付水平直接关系到用户体验，因此面向应用的负载均衡和优化至关重要。应用的性能直接关系企业的生意。Riverbed大中华区产品市场总监丁伟介绍，以世界知名的B2C网站为例，其页面响应速度每下降0.1秒，单日成交量就会减少1%，全球化的经济活动和营销体系更对应用交付的性能提出了一致性和高规格的体验要求。曾有人做过这样的形象比喻，经过优化的网络，犹如脱掉了冬天的棉衣换上夏天的轻装一样轻便。“应用交付控制器（ADC）已发展成为数据中心架构的一个重要组件。一款虚拟ADC产品，能提供软件及虚拟化配置，为托管在各个服务器上的企业应用提供加速管理点，并为网络运营商和应用开发者提供脚本编写和企业级功能。”丁伟表示。

降低数据中心隐性成本

谈到数据中心，人们想到的往往是机柜、服务器、存储、网络、综合布线等，实际上这并不是数据中心的全部，而只是一部分。在美国泛达大中华区技术总监梁俊看来，数据中心的大量投资集中在空调、电源、监控等容易被人忽视的地方，而它们正是降低数据中心建设和运维成本的关键所在。

“物理层的整体解决方案包括对机柜、布线、空调、供电系统等一系列物理基础设施的监理，这能有效帮助用户降低数据中心的建设和运维成本。”梁俊表示，“通过冷热通道封闭技术和烟囱式机柜的气流组织方式，可有效解决在冷热通道里面存在的冷热空气干扰问题。同时，通过一整套的软件和硬件，帮助用户去实时发现数据中心的热点和热源。”在今天的数据中心里，应用可能随时部署在不同的设备上，因此热点是不固定的，机房的制冷管理也需要具备动态响应的能力。通过整体解决方案，用户可以实时监控整个机房的热点、机架空间、电源使用和分配情况等，从而提高整个机房的使用率，降低能耗水平。

第6篇：企业大数据解决方案范文

数字化转型的味道

SingularityU预计，在未来10年内，40%的财富500强公司将不复存在。这并不是耸人听闻，你可不要低估数字化变革的颠覆力量。

戴尔全球资深副总裁、大中华区总裁黄陈宏博士对IT前后30年进行了一番对比：过去15年，企业以IT为中心，主要处理的是交易型数据和报表，仿佛互联网就是一切；而未来的15年呢，企业将以业务为中心，主要处理的是数据分析流，应用以云原生为主，是一个万物互联的新世界。处于数字化的十字路口，企业将何去何从？这又是一道选择题，但答案似乎已经是确定的――数字化转型。

对于企业数字化转型这个话题，人们乐此不疲，但是又有多少人知道，数字化企业究竟是什么样子？IDC给出了它理想的形象：数字化企业必须拥有数字化领导力、数字化的客户体验、数字化的信息、数字化的运营和数字化的创新。按照IDC给出的评判指标，60%的公司收入将来自基于信息的产品和服务，20%的企业营运流程将实现自动优化，75%的企业将通过其生态系统和变革管理支持创新。

在这场注定轰轰烈烈的数字化变革大潮中，CIO被赋予历史重任。企业业务的快速更迭，将导致CIO角色的进一步细分，并且与业务紧密联系。原来单纯的首席“信息”官，今后可能身肩四职：首席“基础架构”官，核心任务是保持企业系统的正常运行，并管理现有的系统；首席“集成”官，主要负责集成企业内外部的数据和系统；首席“智能”官，负责打造商业智能，把正确的数据提供给正确的人；首席“创新”官，时刻关注颠覆性技术，推动企业的创新。

针对中国企业而言，数字化变革的基本原则是，将国家的发展战略与企业自身的发展战略相结合，从最底层IT的变革做起，构建稳健、敏捷的数据中心，因为稳定的核心系统才是通过企业业务数字化提高研发、采购、生产、销售、交易、服务等全链条效率的关键，最终目标是实现“全业务数字化”；接下来要实现“全渠道数字化”，积极实现向云的平滑演进，满足云原生应用的需求，通过移动互联实现营销管理能力的最大化，既而实现全球化发展；最后，数字化要从企业这个“小家”推广到产业这个“大家”，即实现“全产业数字化”，加速培育新业态，提高基于大数据、物联网等新技术的产品创新能力，加速产业升级。

提出了问题就要解决问题。作为IT端到端解决方案供应商，戴尔如何帮助企业快速、平衡地实现数字化转型呢？戴尔全球副总裁、大中华区企业级解决方案总经理曹志平用一句话做了概括：“以现代化IT推动数字化转型。”

目前，戴尔可以提供从基础设施层面到虚拟化、自动化、平台，直至最终应用的完整的现代化IT解决方案。戴尔描绘的现代化IT转型之路要分成五步走，即“五化”：简单化，简化以降低总体拥有成本；标准化，开放以减少技术禁锢；自动化，实现敏捷IT；智能化，加速创新；业务现代化，最终实现“实时企业”的目标。

何为实时企业？简单说，就是利用基于大数据、物联网等技术的全产业信息资源，实现实时决策分析，从而完成实时企业的数字化目标。

目前，戴尔可以提供数字化就绪的解决方案，主要包括五大方案：现代化数据中心、任意云解决方案、大数据与分析、物联网应用、终端。曹志平补充介绍说：“戴尔可以提供面向数字化变革的咨询服务、流程服务和部署支持服务。”

云中鲜

从虚拟化到云，这是戴尔提出的“五化”中最基础的一环――简单化需要完成的主要任务。

如今，混合云已经成为中国数字经济时代的“IT新常态”。戴尔与VMware合推出三大混合云解决方案，针对不同场景和规模的客户，提供稳定、易于快速部署及管理的混合云基础架构：

第一，具有SDDC功能的企业混合云解决方案，基于全面的软件定义的数据中心体系结构，提供应用程序优化的基础架构，可以实现IT流程自动化，简化维护、修改和更新，以更快的服务交付速度为客户带来更高的业务敏捷性。

第二，支持FC SAN的企业混合云解决方案，使企业可以按自身步调部署灵活且未来就绪的混合云架构。

第三，原生混合云解决方案致力于帮助企业开发者安全构建、部署与管理原生云应用，助力企业兼顾传统与原生云应用。

曹志平表示，戴尔在优化传统IT方案的同时，也十分注重企业向云的平滑演进，致力于让客户在一个统一的IT环境中实现跨云的运行、管理，并连接所有的应用。

三大

戴尔中国4.0战略刚宣布时，戴尔就公布了与中科院在人工智能方面进行深入合作的消息。2015年11月，戴尔与中科院自动化所联合成立的“人工智能与先进计算联合实验室”应运而生。在本次峰会上，双方又推出了中国第一个企业级深度学习应用及服务公有平台――诸葛・深知。

“诸葛・深知”实现了从最初的平台基础设施搭建支持，到共创平台的深度参与。目前，深度学习、认知功能模拟多基于数据海量处理，人工智能的研究与开发需依托强大的计算平台，而戴尔的高性能计算（HPC）解决方案，恰恰可以满足科研领域对于高负载与效能的要求。

“诸葛・深知”为企业提供了深度学习工具包的统一接口，众多中科院成熟的算法模型能够轻松被调用，帮助企业实现基于深度学习的大数据分析，从容步入人工智能时代。戴尔与中科院致力于将“诸葛・深知”打造为业界领先的由中国孕育的先进人工智能深度学习平台，以“诸葛”为名彰显了其中国睿智之能。

在戴尔提出的“五化”之中，还有一化是自动化，戴尔与众合作伙伴联手成立的未来就绪企业云联盟（Future Ready Enterprise Cloud Organization，F.R.E.C.O）在本次峰会上也有大动作，推出了为中国用户开发的三大“飞云”系统解决方案，助力中国企业平滑上云。一体化云解决方案“飞云系统”首批系列主要聚焦三大应用场景：存储云、灾备云和混合云。

未来就绪企业云联盟由戴尔主导，国内外知名厂商，包括东软、FIT2CLOUD、航天云宏、Pivotal、UnitedStack有云、VMware、XSKY、英方、YottaCLOUD优特云等共同参与，致力于通过产业联盟的方式打造领先的全栈式混合云解决方案。

未来就绪企业云联盟在会上还宣布，将与东软云科技有限公司展开云服务深度合作，为客户提供量身打造的云实施和云护航服务，完善联盟的端到端云解决方案。未来就绪企业云联盟的使命是“建好云，管理云，用好云”。联盟正通过产品、解决方案和服务的本地优化等多个维度，支持中国客户快速向云迈进。

目前在中国，安防行业生产商规模参差不齐，存在着在产品质量、市场宣传、服务质量和供应链等多方面的问题。戴尔战略携手全球安防行业领先企业大华，希望在中国智慧安防领域有所作为。双方在产品和解决方案端具有互补性：戴尔在后端基础架构，如服务器、存储、网络方面具有势，可以提供从采集、传输、处理、存储、分析到视频云的完整的企业级视频监控解决方案；大华则在摄像头、工业传输、定制化NVR、DVR、VMS软件和大屏显示等前端产品方面具有领先技术。双方联手可为中国客户提供因地制宜的完备服务。

戴尔“合家欢”

黄陈宏博士在担任戴尔大中华区总裁之初，便提出了“戴尔中国4.0”战略。此战略得到了迈克尔・戴尔本人和戴尔高层的高度认可和支持。戴尔进入中国21年以来，中国已成为戴尔在全球的第二大市场。

2015年9月，迈克尔・戴尔来华亲自宣布“在中国，为中国”的戴尔中国4.0战略，表示将在未来5年内向中国市场投入1250亿美元。从创投基金到合作伙伴联盟，从产品和解决方案的更新到与中国科研院所的合作，戴尔正一步步践行“在中国，为中国”。

第7篇：企业大数据解决方案范文

自去年提出“大平台+微应用”将成为未来企业软件的主流架构以来，普元软件受到越来越多的关注。在今年的“PWorld2015软件架构&平台创新大会”上，普元再次以“大平台、微应用”为主题，聚焦企业软件的发展趋势，希望帮助更多的中国企业拥抱互联网，在“互联网+”时代成功转型。

商业功能虚拟化

面对互联网推动传统行业变革的大潮，人们都在思考如何将互联网和传统行业有机结合起来，如何让传统行业可以效仿互联网的开发模式，变革企业内部的软件平台和业务逻辑。

普元软件在本次大会上再次展示了对上述问题的思考，并进一步提出“商业功能虚拟化（Business Function Virtualization，BFV）”的企业软件新架构。

在普元看来，BFV是SOA的延伸和演进，相对于SOA，BFV架构更加适合目前企业云化、移动化的开发环境，能够帮助企业开发出更加具备互联网特性的企业应用。普元CTO焦烈焱解释说，企业信息化现在已经跨越了自动化、集成化的时代，突破了狭义互联网的限制，迈进新的数字化时代。在这个时代，所有的个人、组织、事件、物体都将进行数字化并连接，对于企业而言，就面临着商业功能虚拟化的挑战。

普元董事长兼CEO 刘亚东认为，目前企业软件架构正在从 SOA 向BFV演进，BFV架构模式正好可以满足企业的需求，它是一种开放、弹性、以服务为导向的混合型企业软件架构，是SOA在“互联网+”环境下的升级。

支撑微服务

普元认为，现在的企业面对互联网和移动互联网的应用环境，为了快速响应市场和业务需求，需要把软件写“碎”，把业务功能拆分，通过云端部署将更小、更具体的业务功能进行快速交付，这就是所谓的微应用、微服务。

普元资深架构师顾伟表示，微服务是一种更灵活、更可靠、更开放的架构，它的特点集中体现为：开放、轻量、松耦合、易迁移、易伸缩、容错性、自监控、语言中性等。微服务的“零散”特征使得企业能够快速应对服务扩容、业务开放、业务变化、服务整合等需求。通常，微服务的解决方案会与当下比较流行的Docker、OpenStack等技术结合在一起。

“支撑微服务的就是能够快速迭代的微应用，在微应用之下则是一个以各种技术标准进行兼容和统一为基础，并提供多类型的业务平台，需要有效、高效支撑上层的微应用繁衍生态的大平台。”焦烈焱说。

聚焦三大领域

无论是微服务还是微应用，其碎片化的背后都需要一个更加强大的平台支撑，这个平台就是普元所称的大平台。

普元软件平台体系继2013年加快战略布局，2014年推出服务开放、快速交付、安全部署、应用云化四大革新后，今年在战略布局上再度提升，强化其平台产品，聚焦云计算、大数据和移动分别推出了三款软件平台产品。焦烈焱介绍，这三款软件平台产品着眼于企业软件架构模式未来的微服务发展方向，全方位满足企业用户云计算、大数据和移动互联领域的深层需求，帮助企业快速拥抱新技术，快速实现互联网化。

第8篇：企业大数据解决方案范文

尽管2013年第一季度全球及中国IT市场出现调整，全球PC市场出现了自1994年以来最大的单季度下滑，出货量下降13.9%。而且中国PC市场的出货量在2013年第一季度也出现了12.3%的下降。但在5月底召开的中国ICT市场趋势论坛上，IDC中国区总经理霍锦洁告诉记者，这一现象在2013年下半年会有所好转，未来5年中国IT市场将依然稳步增长。

虽然中国一季度经济增长创新低，但IDC认为下半年经济会有所好转，未来5年依然维持相对高速增长。全球及中国一季度IT市场增长创新低，但下半年及未来IT市场增长依然乐观。

造成中国PC市场下滑的原因包括：中国2012年四季度和2013年一季度宏观经济增长乏力，中央和地方政府换届对IT硬件采购产生较大影响，政府降低三公经费和反腐败的举措对市场也造成了较大影响。

IDC预计2013年中国IT市场的增长率虽然有所下调，但受到智能手机、平板、存储、软件及IT服务市场的拉动，整体IT市场依然将保持12.9%的增长率。IDC预计2013-2017年中国IT市场总和1.2万亿，复合增长率仍将超过GDP增长，达到8.6%。

第三平台引领增长

中国IT市场增长体现在细分领域，第三平台依旧引领市场增长。IDC中国助理副总裁武连峰认为：“中国总体IT市场的增长虽然有所放缓，但是未来众多细分领域市场的商机仍然巨大。”

第一，第三平台技术领域：以云计算、大数据、移动及社交等第三平台为基础的技术领域仍将不断向各个行业渗透，其带动的相关硬件、软件及服务市场也将维持高速成长，中国这四个领域未来5年的复合增长率都在30%以上，依然引领中国IT市场增长。

第二，政府政策影响领域：由于中国政府行业及国有和国有控股企业总的IT花费占到总体IT市场的60%-70%，因此，政府政策对IT市场的影响巨大。中国未来10年经济发展的推动力是新四化：新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化，而城镇化是经济发展的基石与红利，它将有效带动相关产业的发展。根据IDC的分析，中国城镇化未来10年建设的总投资将超过40万亿元人民币，与智慧城市相关的投资达到2万亿元，直接为IT市场带来的机会超过1万亿元。另外，战略新兴产业、医疗改革、节能环保、水利建设、轨道交通等领域也投资巨大，未来5年每个领域都有超过万亿的投资，这也将拉动这些领域的IT市场高速增长。

第三，行业变革与转型领域：中国粗放型经济增长方式已经到了尽头，各个行业都面临变革与转型，而变革与转型需要IT的强力支撑，这也为中国IT市场带来了巨大商机。如金融行业的电子渠道解决方案、风险管理解决方案、大数据分析解决方案，电信行业的增值业务解决方案、ICT服务解决方案，医疗行业的区域医疗平台、医保与健康管理解决方案，制造行业的产品生命周期管理方案、客户关系管理方案，零售行业的电子商务解决方案、客户管理解决方案等。

对此，武连峰告诉记者，其实移动已经渗透到人们生活的方方面面。目前像不少行业把云计算和移动结合得很好。如联想跟可口可乐合作，以前可口可乐销售终端基于诺基亚平台，现在完全基于大终端平台，把业务人员拜访、客户、订单、冰柜、信息交互、KPI考核、考勤纳入应用软件里边，这样企业和应用系统得到很好的整合。

在银行领域，通过IT系统分析用户数据，为用户提供个性化服务，如进行合规、防欺诈与全面风险管理，多样化电子渠道与用户体验。在医改方面，可以建立区域医疗平台，不仅可以使医疗资源得到合理化应用，还可以降低老百姓看病的成本。

未来五年社会消费零售总额将超过160万亿，零售有很大的增长空间。零售行业大数据和移动以及社交都有很密切的关系，如何帮助用户实现新产品、新业务开发？武总解释道：“客户买东西的时候很多零售企业根本不知道你是谁，卖服装的企业有很多摄象头，你进去拍下来，会看你面部表情知道你是不是喜欢这个衣服，停留多长时间。之后，后台会做详细分析，比如今天有200个顾客进来，其中80个对某款服装眼神不一样，后台分析之后，马上对价格、款式可以进行修改。但目前中国还远没有做到这点。因此，如何跟后台大数据结合起来有很大的成长空间，一定要跟需求点结合在一块。”

第9篇：企业大数据解决方案范文

NVIDIA是加速深度学习发展方面的先行者，多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。曙光公司作为国内最早从事异构计算技术研究的机构，从2009年开始交付国内第一台异构计算平台至今，已然成为国内异构计算的领军企业，并在国内率先推出了适用于深度学习的XSystem系统，从软件XSharp、硬件XMachine两个方面为用户提供深度学习的硬件支撑和软件优化。2015年，曙光公司在IDIC大会上宣布联合NVIDIA成立“ICT-SUGON-NVIDIA深度学习联合实验室”。

依托于“ICT-SUGON-NVIDIA深度学习联合实验室”平台，曙光公司第一时间设计开发XMachine Pascal系统，结合曙光XSharp深度学习开发框架，为国内市场提供更高性价比的深度学习一体化解决方案。

全新一代XMachine Pascal深度学习系统，在4U空间中放置4颗板载P100芯片，单机提供84.8T以上单精度计算能力，板载nvlink高速连接，采用和NVIDIA DGX-1完全相同的拓扑结构，既可以自身进行多机扩容，又可以很好地兼容DGX-1系统。

从计算的角度看，深度学习是在大数据时代背景下一种新兴数据处理方式。通过对大量科学数据的分析，可以获取更多的深层次信息以供参考，而这一过程则需要强有力的计算平台来支撑各种维度的数据分析。今年4月，曙光公司“数据中国加速计划”，重点部署“四大数据”――即科学大数据、政府大数据、安全大数据、工业大数据，并将“科学大数据”与自身传统优势高性能计算进行有效整合，为深度学习的再升级提供了全方位保障。