時間：2022-08-23 17:42:48
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提出“五級”轉型戰略
盡管當前很多企業都在積極采用大數據分析技術和解決方案來變革業務模式，提升企業的核心競爭力，但是很多企業都對自身的大數據項目并不滿意。全球領先的基準研究和咨詢機構Ventana Research的研究@示，79%的企業用戶不具備運用高級分析技術的必備技能。
姜欣介紹，今年Teradata通過《經濟學人》雜志在全球所做的一個調研結果顯示，在大數據利用方面，企業主要存在以下三方面問題：第一，數據整合問題，57%的被訪企業認為難以獲取重要的業務數據；第二，數據應用問題，42%的受訪企業認為數據過于繁雜，應用不夠友好；第三，數據治理問題，75%的受訪企業為因異構數據而浪費時間感到困擾。
“我們目前推出的解決方案和技術，就是為了解決以上三方面問題。”姜欣介紹說，為此Teradata提出了五級轉型戰略：
其一，堅定地走一體化數據分析平臺的道路，不斷完善一系列平臺產品，其中包括最近推出的Teradata IntelliFlex數據倉庫架構和Teradata Aster大數據探索平臺
其二，全面向云轉型，支持私有云、公有云和托管云等多種部署方式，并在這種云生態下提供咨詢和開發部署服務。
其三，打造分析生態系統，將統一數據架構（UDA），以及Unity、QueryGrid和Listener等工具整合起來，形成一個大數據生態，并在這個生態下提供咨詢和實施服務。
其四，從完全技術中立的角度為客戶提供大數據咨詢服務，如大數據戰略規劃服務、敏捷開發咨詢服務、數據建模服務。
其五，堅持客戶至上而非產品至上，用多元化的產品全面滿足客戶需求，幫助客戶挖據數據價值。
由此可見，Teradata在大數據領域，除了不斷完善產品和技術以外，還不斷強化咨詢服務能力。
推出無邊界分析功能
作為Teradata多年的老客戶，瑞典最大的工業企業集團沃爾沃汽車公司從2006年開始建立數據分析平臺。一直以來，沃爾沃汽車公司面臨的一個問題，就是數據散布在超過30個系統中。公司的整合數據存儲庫和數據模型中，除了有客戶、經銷商、車輛與車輛配置信息、質保和故障診斷等數據外，還有很多外部數據。這些數據有結構化數據，也有非結構化數據。
沃爾沃汽車公司亟須一個彈性好、敏捷性高的平臺來處理所有這些數據。為此，沃爾沃汽車公司部署了Teradata統一數據架構，將所有需要處理的數據全部整合起來進行處理，從而解決數據孤島和數據治理混亂問題。在部署了Teradata統一數據架構后，沃爾沃汽車公司構建了全球統一的敏捷的數據驅動環境，從而可以借助可靠的數據分析結果降低運營成本，提高盈利能力和客戶滿意度；形成基于事實的決策機制和文化，使得公司更加開放和透明；有效支撐“數據創客”活動，員工和合作伙伴可以基于數據平臺開發數據產品。
沃爾沃汽車公司成功應用Teradata統一數據架構的案例，是Teradata新推出的無邊界分析功能的一個應用典范。據悉，Teradata無邊界分析打破了過去在進行數據分析時單一系統、單一技術分析的界限，突破時間、地點，以及所需數據和平臺的限制，幫助企業高效完成數據分析工作。
Teradata無邊界分析功能通過最新版本的Teradata QueryGrid軟件和可以自動協調多系統Teradata環境的Teradata Unity軟件來實現。其中，Teradata Unity軟件具有高可用性特點和工作負載分配功能，從而確保用戶在權限范圍內可隨時訪問相關數據和分析。全新升級的Teradata Unity具有強大的跨系統功能，可進一步消除分析環境界限。
電子專業制造服務公司偉創力公司數據與分析團隊主管森迪爾（Sendil Thangavelu）認為，采用多個分析引擎來分析來自多個數據存儲庫的數據以獲得更全面、可視化的分析結果，將成為企業強化競爭優勢的重要因素。“我們的Teradata數據管理環境已經非常卓越，但我們一直還在尋找解決方案來提高我們的能力。Teradata的無邊界分析概念與我們的企業發展方向不謀而合。”森迪爾補充說。
推出快速分析咨詢服務
姜欣告訴記者，2015年年底，Teradata總結出了在新形勢下具有較強競爭力的新型企業――技術感知型企業。技術感知型企業應具有敏捷平臺、行為分析、協同思維、自助應用和自動決策五大核心能力。
姜欣表示，技術感知型企業對內能夠提供數據洞察能力，實現數據驅動流程，提升運營的ROI；對外可以整合數據價值，創新數據盈利模式，實現信息運營。
但是，成為技術感知型企業并不容易。為了幫助客戶更加順利、快速地成為技術感知型企業，Teradata還推出了Teradata RACE（快速分析咨詢服務）和Teradata業務價值框架。據介紹，RACE是一套敏捷、技術中立的方法論，能夠幫助客戶在正式投資前了解分析解決方案的潛在業務價值。不僅如此，借助豐富的行業經驗和專業的數據分析技術，Teradata還可以幫助客戶將項目實施所需時間從數月縮短至6～10周。
據悉，作為Teradata RACE服務的核心，Teradata業務價值框架是Teradata從數千次與客戶成功合作中積累的豐富經驗的結晶。該框架通過發現切實有用的分析解決方案，幫助客戶更快地從分析和數據技術投資中獲取回報。
值得一提的是，隨著物聯網傳感器數據等新型數據源的不斷出現，新分析技術的不斷涌現，用戶部署和應用分析解決方案的難度越來越大。但依托適用Teradata業務價值框架詳盡的可視化信息，接受RACE服務的客戶可以在實施分析解決方案時，掌握清晰的路線圖，了解該項目在何時、以怎樣的方式帶來投資回報。
姜欣介紹，RACE方法包含三個主要階段：
第一階段，溝通（Align）。Teradata的分析業務咨詢顧問以業務價值框架作為出發點，幫助客戶發現最具潛在價值的業務案例，并對準該業務案例開展工作，確認支持該使用案例關鍵數據資產的可用性。
第二階段，創建（Create）。Teradata的數據科學家為選中的業務案例載入并準備數據，開發新分析模型或調整既有模型。本階段數據科學家會與業務發起人對方案進行多次快速迭代，以確保分析結果能帶來預期業務效果。
第三階段，評估（Evaluate）。Teradata的分析業務咨詢顧問分析結果，評估部署分析使用案例的潛在投資回報率，并為客戶設計、部署方案。
Ventana Research高級副總裁兼研究主管大衛（David Menninger）指出，企業對數據分析項目不滿的主要原因是相關技能短缺，而Teradata的業務價值框架將為企業提供所需技能和最佳實踐案例，幫助企業獲得豐碩的成果和可觀的投資回報。
大數據在2012年備受關注，主要是由需求和技術兩方面因素所決定的。在需求方面，一方面是因為企業在經過一段時期的信息化建設后，積累了大量的數據資產，迫切需要讓這些數據產生價值。另一個方面，海量非結構化數據隨著社交網絡、移動應用的普及而產生，如何分析這些非結構化數據并使其產生價值，成為企業所面臨的新的挑戰。
在技術方面，內存計算技術的成熟，使得企業實時分析海量數據成為可能。Hadoop技術的完善，為非結構化數據分析提供了可能。
在大數據解決方案方面，不能不提軟硬件一體機。這兩年，具有簡化IT、降低IT運維成本優勢的軟硬件一體機越來越受到供應商和用戶的青睞。值得一提的是，當前的軟硬件一體機中，很多都是大數據解決方案：最早推出軟硬件一體機的甲骨文公司的第一款軟硬件一體機產品Exadata數據庫一體機就與大數據相關，甲骨文后來推出的Exalytics商業智能一體機和大數據一體機都是用于數據分析的；被SAP視為革命性的產品SAP HANA屬于內存計算一體機，其最大的優勢在于可實現海量數據的實時分析；IBM今年推出的PureSystem系列一體機中，就有PureData；微軟與惠普聯合推出的BI一體機，也是用于數據分析的……
盡管市場已經非常火熱，但是當前大數據市場應該尚屬于啟動階段，因為大部分用戶對大數據僅僅有想法而沒有真正的行動，而他們對于大數據分析的需求是顯而易見的。相關的解決方案也有待完善，特別是針對非結構化數據分析的解決方案。
IBM PureData
作為IBM PureSystems專家集成系統家族的新成員，PureData能夠幫助企業在幾分鐘內完成對PB數量級大數據的管理和分析，高效獲取洞察力，從而實現企業市場、銷售等各部門業務目標的快速推進，并幫助各行各業的企業解決幾大難題：如何利用更簡便、經濟的方式分析業務數據，了解客戶購買行為，減少客戶流失，開展需要大量數據支持的市場推廣活動以及實時發現欺詐行為。
不同于其他數據系統，PureData能夠將系統安裝和配置的時間從24天減至24小時，將復雜的分析時間從數小時驟降至數分鐘，并實現在單個系統上管理100多個數據庫的卓越性能。通過PureData系統，企業得以在傳統IT環境或云環境中為業務用戶提供高性能的數據服務，在不到10天的時間里完成Web應用的部署，而同樣的任務過去至少需要6個月才能完成。
針對特定工作負載，PureData共有三個型號，分別是PureData System for Transactions（PureData事務系統或PureData交易系統）、PureData System for Analytics（PureData分析系統）和PureData System for Operational Analytics（PureData運營分析系統）。
目前，60多家ISV（獨立軟件供應商）已經表示將全力支持PureData。PureData將為這種開放的合作模式提供新的平臺，激勵更多合作伙伴開發適用于PureData的解決方案。同時，IBM還將在這些解決方案和應用的基礎上推出數種新模式，涵蓋社交業務、資產管理和業務流程管理，全面簡化軟硬件資源的配置和管理，為20多個行業應用領域提供支持。
IBM大數據平臺
IBM充分發揮其整合的優勢，結合信息管理、業務分析等領先的軟件提出了“大數據平臺”架構，為各行業企業選擇和構建大數據解決方案提供了全面的技術支持。IBM大數據平臺突破了傳統數據倉庫和數據管理理念，能夠為企業組織提供實時分析信息流和因特網范圍信息源的能力，讓這些企業實現更為經濟、高效的大數據管理，并為在此之上的業務分析奠定堅實的基礎。
IBM大數據平臺的四大核心能力包括Hadoop系統、流計算、數據倉庫和信息整合與治理：
·IBM在Hadoop系統領域的代表產品是InfoSphere BigInsights。IBM將其在數據管理上的豐富經驗與Hadoop開源平臺高效整合，使得BigInsights相比普通的Hadoop開源工具的可用性、可管理性、安全性得以大大提高，成為最主要的靜態大數據分析工具和平臺；
·IBM在流計算領域的代表產品是InfoSphere Streams，它是目前業界獨有的流數據處理技術。InfoSphere Streams能夠在諸如氣象信息、通信信息、金融交易數據的管理中動態捕捉信息，進行實時分析，為靜態數據的處理提供有效補充。
·IBM在數據倉庫領域的代表產品是在線交易型數據倉庫InfoSphere Warehouse和分析型數據倉庫Netezza。Netezza可將大量數據整合到統一平臺上，計算能力高達TB級。
·信息整合與治理是IBM在業界獨有的方法論和技術，其代表產品是Optim和Guardium。近期推出的Guardium 9能夠將如DB2這樣的傳統關系型數據倉庫和基于Hadoop的分布式存儲系統進行統一管理，并提供完整的數據生命周期管控。
微軟SQL Server 2012
微軟SQL Server 在市場上有著良好的口碑，是全球使用較為廣泛的數據庫與商業智能產品。微軟SQL Server提供了對混合IT環境的支持，全面支持私有云和公有云，并可實現平滑遷移，滿足企業實現數據庫以及應用擴展的需要。
作為云就緒信息平臺，SQL Server能夠滿足企業關鍵業務應用環境所提出的高穩定性、高性能、高安全和易管理等需求，同時提供全面的商業智能及數據倉庫解決方案，幫助企業更好地挖掘數據背后的知識，提供強大的工具實現并展現數據分析結果，且能根據企業需要實施個性化的云以及大數據解決方案。
作為微軟的信息平臺產品，SQL Server在數據處理與分析市場一直處于領導地位。SQL Server是全面的數據庫、數據倉庫、商業智能解決方案。它不僅提供全面的滿足OLTP處理的功能，而且提供多種組件以滿足不同規模客戶的多種需求。它是第一個帶有商業智能全套組件的數據庫產品，在數據分析，特別是OLAP領域有著極好的口碑。
針對大數據，SQL Server具有自己本地以及云端解決方案，與微軟強大的商業智能組件以及前端展現方式相結合。
國泰君安證券股份有限公司已經借助微軟SQL Server 2012提升了數據分析能力，實現了對用戶的精準服務與趨勢跟蹤。國泰君安是目前國內規模最大、營業范圍最寬、機構分布最廣的證券公司之一。基于以往使用 SQL Server 產品的良好經驗，以及客戶數據建模、多維分析與鉆取、動態報表分析與展現等領域的應用需求，國泰君安選用微軟 SQL Server 2012來搭建新一代的零售客戶BI分析系統。國泰君安充分利用新一代 SQL Server提供的對大數據量的數據分析及計算能力，結合Power View及PowerPivot 的易用性，更高效、更自主地發現業務數據的變化及趨勢，提高針對零售客戶的業務洞察力，優化以客戶為中心的證券服務。
SAP實時數據平臺
SAP實時數據平臺是一套緊密集成并優化，專為應對當今企業數據管理的最新挑戰的領先技術平臺。
憑借革命性的創新產品SAP HANA與業界領先的Sybase數據管理產品，SAP實時數據平臺這套全方位集成、實時處理的平臺，在包括數據交易、遷移、存儲、處理和分析等在內的信息生命周期的不同階段，不僅能夠幫助企業用戶管理海量數據存儲，即時處理高速流量數據，實現智能數據流動，數據可視化消費，而且還可以幫助用戶大大降低基礎架構的復雜性，在滿足應用基本的設計和藍圖管理需求的同時，為下一代大數據應用和分析提供卓越性能，持續保證對云計算和移動應用的平臺支持，從而有效降低成本。
值得一提的是，所有這些平臺功能的交付，都將在盡可能不影響客戶現有應用的前提下進行。
作為SAP實時數據平臺的核心，SAP HANA獨具創新性，并已得到市場的充分驗證。SAP HANA不僅能幫助客戶以快10萬倍的速度獲取和傳遞信息，還將為企業信息系統提供強勁動力，通過技術創新促進業務發展，最終幫助企業以全新的思路拓展業務，達成卓越績效。
Teradata Aster大數據綜合分析平臺
Teradata Aster大數據綜合分析平臺是業內首款集成Teradata Aster以及Apache Hadoop的大數據解決方案，整合了MapReduce和Hadoop的技術優勢。
作為卓越的企業級平臺，Teradata Aster大數據綜合分析平臺使用了業內獨有的SQL-MapReduce接口語言，以及全面的MapReduce 分析功能庫。該分析庫內嵌50多項預建的MapReduce功能，提供開箱即用的圖形、文本、行為、營銷分析，以及更多分析功能。
作為一個真正采用混合架構的平臺，Teradata Aster大數據綜合分析平臺包含Aster Database、Aster SQL-MapReduce和Apache Hadoop。由于深度集成了Aster與Apache Hadoop平臺，用戶無需接受復雜的培訓即可通過SQL-H連接器和SQL-MapReduce使用標準SQL訪問Aster和Hadoop數據進行分析平臺。
與市場上其他典型平臺相比，該平臺的數據吞吐量及分析速度可分別提高19倍及35倍。
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是Oracle Exadata數據庫云服務器的最新升級產品。
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是甲骨文云平臺的關鍵組件。Oracle Exadata X3-2和X3-8 Database In-Memory Machine均可在閃存和隨機存儲器（RAM）中存儲多達數百TB的壓縮用戶數據，幾乎可以消除由磁盤驅動器減速而產生的讀＼寫功能運維費用，從而使Exadata X3系統成為應對云計算中不同類型和不斷變化的工作負載的理想數據庫平臺。
為了以最低成本實現最高性能，Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine采用了多個存儲層次，可自動將所有活動數據轉移到閃存和隨機存儲器中，同時將活動性較低的數據保留在低成本的磁盤上。
面對中國大數據市場的蓬勃發展和實際需求，IBM不斷加大對中國市場的投入，以領先的大數據與分析技術促進大數據在零售、銀行、電信、醫療、制造和互聯網等諸多行業落地，這與企業對大數據應用的熱情形成良性互動，加速了最有說服力的、實打實的“案例”的先后涌現。
實踐時代到來
“數據是競爭資源”、“細分市場越小，對數據的需求越大”，這些觀念已經逐漸深入人心，大數據在證明其對企業的重要性和必要性后，走進了“榜樣就是力量”的實戰階段——展望全球，IBM大數據與分析在全球的客戶數已經突破3萬家。
談到中國的大數據市場，IBM全球副總裁兼大中華區軟件集團總經理胡世忠表示：“IBM大數據與分析業已邁進‘中國實踐階段’。中國的人口和經濟規模決定了中國具有全球最大的大數據規模，同時也意味著中國的大數據與分析解決方案比其他國家更具創新性。另外，中國經濟發展面臨的諸多挑戰需要大數據這種創新方式提供更好的解決方案，這一巨大的需求在客觀上為中國提供了廣泛的大數據實踐機會。我們相信，對于大數據，中國面臨前所未有的機遇，有望在這一領域引領全球技術發展趨勢。”
要落地，如何降低大數據分析成本、降低部署難度、提高分析速度是大數據應用無論如何也逃避不了的難點，也是企業最頭疼的關鍵點。IBM從這三點入手，實際效果不辯自明。
青島銀行以PureData for Transactions專家集成系統支持公司數據中心建設，以整合的專家能力賦能大數據，支持公司數據中心建設，建立了高可用、高性能、簡單、易于安裝、簡化運維、能夠為青島銀行新柜面業務和其他重要交易業務提供可靠的數據平臺系統。
安聯全球救援（中國）對原有的數據分析和報告系統進行升級，利用IBM Cognos 10業務分析技術和解決方案來全面支持“安聯全球救援業務分析智能系統”，從而更好地管理和運營自身的數據庫，提高服務和運營水平，將更有價值的業務分析和預測提供給企業級汽車客戶。
安聯全球救援（中國）首席運營官金卡羅（Giancarlo Scupino）表示：“IBM大數據分析將我們的業務分析能力提升到了一個新的高度，使我們不再局限于過去簡單的人工數據統計，而是對數據進行了更高層次的總結和分析。”
技術的力量
支持這諸多應用成功落地的正是IBM在大數據和分析領域的不斷努力和層出不窮的新產品。正如IBM全球副總裁兼IBM中國開發中心總經理王陽所描述的：“如果你想要走進大數據時代，IBM會給你帶來強有力的武器，以產品和解決方案幫助你來實現大數據時代的勝利。”
“IBM創新的大數據技術和解決方案，能夠實現數據的快速挖掘與分析，幫助企業更加高效地獲取大數據價值，從而深化客戶關系，規避風險和詐騙，快速尋找新的業務機遇，提升業務表現。” IBM大中華區系統與科技事業部技術總監李永輝了IBM大數據與分析新產品及實現路線圖。
一體化方案確保信息回報
一項由惠普主導的調查表明，亞太地區60%的受訪企業表示今年將把至少10%的IT創新預算用于大數據，而在中國這一數字為56%。三分之一的亞太地區和中國受訪企業還堅信，大數據是其最大的差異化競爭優勢。然而，調查卻發現，近一半的亞太地區受訪企業所實施的大數據計劃都失敗了，而在中國，這一數字為55%。很顯然，大數據中蘊含著巨大的商業價值，然而駕馭大數據不是一件容易的事，并不是所有企業都具備像Google一樣“玩轉”數據的基因與技術儲備。許多行業除了需要做好大數據思維上的轉變之外，還需要有不同工具來進行大數據的處理與分析。
通過對收購的Vertica、Autonomy、ArcSight等產品進行優化整合，惠普在融入Hadoop等大數據技術的基礎上打造了大數據分析平臺HAVEn。“HAVEn平臺提供了大量的應用開發接口（API），惠普希望通過HAVEn與合作伙伴共同打造一套完整的大數據分析生態系統，讓更多應用解決方案落地到行業。它可以充分利用惠普的分析軟件、硬件和服務，創建新一代為大數據準備的分析應用和解決方案。” 惠普公司軟件集團大中華區總經理于志偉表示，“同時，HAVEn平臺還支持各種主流硬件平臺，為客戶提供最佳的投資回報（Return On Investment）與信息回報（Return On Information）。”
不只是軟件平臺
“HAVEn”這個名字實際上來源于其各個組件的首字母，即Hadoop（HDFS）、Autonomy、Vertica、Enterprise Security以及nApp（行業解決方案）。可以看出，HAVEn平臺實際上是一個惠普大數據產品的組合。實際上，HAVEn解決方案中除了包含此前提到的四方面內容外，還支持Hadoop這樣通用的技術，而且是“雙向集成”。同時HAVEn并不是一個孤立的軟件產品，而是更多軟、硬件產品的服務能力的體現。“HAVEn不只是一個軟件平臺，更是一個生態環境。”于志偉表示。
面對新互聯網時代技術大潮的挑戰， 企業決策者的迫切需求是：如何洞察其最終用戶的需求，并找到自身的轉型契機。尤其是那些面對大數據、云計算、移動互聯網、社交和O2O等新技術形式挑戰，創新和轉型節奏快的行業，比如零售行業。
IBM中國客戶中心對客戶體驗的設計，既兼顧企業高層決策者 （CXO，CEO、C M O、C I O等）所面臨的挑戰，又結合決策者所面對的最終消費市場的需求，讓決策者在體驗中洞察最終用戶的需求和自身的轉型的之道。
例如，在智慧企業之旅的零售創新的展示中，物理數字融合解決方案展示了零售商如何利用門店渠道獲取的客戶可公開的行為數據，從而提高其運營績效和客戶服務水平。 零售商還可以結合店內，線上和社交輿情分析等方式對客戶信息深度分析，勾勒360度客戶視圖并為其提供個性化的購物體驗，從而提升客戶忠誠度。
此外，IBM基于交互式的客戶選車體驗允許客戶通過體感，與汽車3D模型進行信息交互，選擇汽車不同的顏色，款式及配件等。同時，還可以通過手勢識別進入汽車3D模型，了解汽車內飾及模擬汽車啟動。 進而增強客戶體驗，以便捷地選擇最適合自己的車型。
基于Watson的零售應用則是利用IBM Watson針對人類自然語言的意義和語境分析能力，能快速地處理海量的非結構化數據并實時地進行分析的能力實現的。它能夠快速挖掘和識別客戶在社交媒體的需求，針對客戶推送個性化定制的服務和購買意見。
據了解，為了更好的重新塑造碧浪在數字世界中的形象，徹底從之前的"微創新"解決方案策略轉為"顛覆式"創新的滿足式需求策略的轉變，碧浪需要一家對數字營銷戰略有足夠創新，思維更加顛覆和突破的商來協助其完成任務。針對碧浪的需求，基于對品牌、用戶的充分理解與認識，從品牌特性和用戶關聯的角度出發，時趣采用數字化營銷推廣的策略，以創意設計為輔助配合手段，為碧浪洗衣液制定了精準匹配不同用戶屬性的活動策劃及推廣運營的營銷解決方案。
本次碧浪攜手時趣是因為，時趣一向重視在數字營銷領域對新商機的把握，具有豐富的數字營銷整合服務能力和經驗，能夠為合作伙伴提供全方位的服務支持；另一方面，時趣團隊擁有高效的執行能力，為碧浪提供高質量的服務，對客戶的需求能夠做到快速響應。這也再次證明，時趣借助大數據分析平臺，可以深入洞察出消費者需求，能夠為客戶提供更加全面、精準、前瞻性的數字化支持。并且可以為客戶提供成熟的產品，能夠做到廣告、運維、軟件的整體搭配實現社交數字營銷的整體需求。
碧浪相關負責人表示，在簡短的2-3次溝通過程中，時趣展現了非常強的對數字營銷的戰略思維和不同尋常思路的出色創意能力，不僅能夠迅速把握住碧浪品牌精神，為產品建立高端、科學的形象，并且為碧浪提供了清晰的數字營銷策略，極具創意的高質量多形式內容傳播內容，以及極具消費者深刻洞察整合媒介平臺策略。
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。
打造端到端的大數據解決方案
當下，物聯網、終端設備、移動通信等，產生了大量的數據，這些數據有些是結構化的數據，有些則是非結構化的數據。傳統的IT架構因此而面臨著嚴苛的挑戰。現在一些企業常用的ERP、CRM的分析建構，通常情況下是用一個RISC架構的小型機加上集中式存儲，在這樣一個信息大爆炸的時代，這確實是一種挑戰。
英特爾（中國）有限公司數據中心及云計算業務產品市場總監賀曉東舉例，比如一張信用卡在廣州刷出了一筆錢，3分鐘后同樣的信用卡又在北京消費了一筆錢，這肯定有問題。這需要更快的數據分析和稽核監控。
“英特爾中國和SAP中國一起做了一件事，打造一個端到端的大數據解決方案。英特爾提供平臺支持，針對數據分析的整個生命周期提供端到端的技術支持。以英特爾至強E7處理器為例，它可以提供6個TB的內存空間，這樣就可以讓很多應用直接加載在內存里邊，及時地進行分析。”賀曉東說。
大數據既要有實時的分析，又要有海量的歷史數據挖掘。據賀曉東介紹，雙方的架構師團隊在英特爾中國云計算創新中心搭建了一個HANA平臺和一個Hadoop平臺。如果用戶愿意用他們的數據在這里做一些常識性的測試，從數據的源頭到數據的管理，以及數據的應用等，英特爾都可以提供相應的支持。
加速實時分析技術落地
過去幾年，海量復雜結構數據的存儲、清洗、處理、查詢和基本的分析功能在開放架構開源平臺上得以實現后，大數據實時分析，成為大數據應用領域內諸多用戶及廠商共同關注的焦點話題。
大數據實時分析平臺的基石是具備高性能和高能效，并提供計算、存儲和I/O均衡優勢。英特爾架構開放硬件平臺在部署了SAP強大的、基于內存的數據庫和商業智能技術之后，能夠以前所未有的優異性能及數據分析速度，幫助企業用戶掘取實時的洞察力，更快地制定更為明智的業務決策，或創造新的業務模式及流程，從而幫助客戶捕獲新的市場機遇，并進一步降低業務運營成本。
SAP公司數據庫及技術平臺部售前總監、數據管理技術首席架構師宋一平提到：“英特爾和SAP在總部已經合作了20多年，HANA作為內存計算環境每次推出的時候，它的版本研發一定是跟英特爾的具體工程師在做一些底層的優化。”
大數據分析四大挑戰
“大數據對包含計算、存儲等系統在內的基礎平臺提出的重要挑戰是如何加速工作流。” Erwan Menard表示，“大數據解決方案應涵蓋數據生命周期的四個過程——抽取、存儲、處理和分發。”這其中的每一個步驟都對存儲系統的設計都提出了相應的要求。Erwan Menard的解釋是：在數據的抽取上，系統更關注的是I/O性能；在數據的存儲方面，能效和密度是關鍵詞；提供存儲內的計算能力，將處理功能和能力放置于離數據更近的地方已經成為存儲系統設計的重要原則；在數據的分發上，DDN提供面向大型網站和云的對象存儲，可快速分發結果，讓更多用戶更快地接受信息。
在談到DNN存儲解決方案和產品的優勢時，Erwan Menard認為DDN的特點主要集中在三個方面：以SFA系列產品為例，在海量數據的存儲上，DDN解決方案的高擴展性可以滿足用戶的需求；面向云的存儲解決方案WOS，可以在一個系統中存儲多達2500億個對象/塊/文件；DDN解決方案和產品擁有存儲內計算的能力，可通過控制器和軟件為數據提供更好的內部處理性能。“DDN擁有管理數據的專利技術，控制器的設計和軟件方面的相關技術是DDN存儲實現高性能的關鍵。”Erwan Menard表示。
面向工作流的混合應用
DDN解決方案和產品的一個重要特性是能在一個系統中混合使用SSD、SATA、SAS等不同種類的硬盤。Erwan Menard表示，目前SSD在HPC和大數據相關的解決方案中得到了應用，但大多數廠商是將SSD單獨地作為一層存儲來應用的。特別是帶PCIe插口的SSD，在分層存儲里應用得比較多，經常訪問的數據放在最快的SSD里面，大大提高了讀寫的速度。DDN能夠混合使用不同的硬盤并實現分層管理，這樣系統就能更好地兼顧高I/O、高帶寬以及低成本。“DDN解決方案分層存儲和管理的特性，能使不同種類的硬盤發揮其最大的功效，真正做到混合應用，這是DDN與其他廠商不同的地方。” Erwan Menard說。
存儲系統的設計和選擇必須結合特定的工作流和應用場景來考量，無論是分布式存儲還是集中式共享存儲。Erwan Menard解釋說，有些應用只寫一次，卻要讀多次，比如備份、歸檔等，但在一些大型網絡服務中，用戶往往需要快速實現文件共享和數據同步，這就要求系統兼具高性能和高帶寬。應對這種情況，面向對象的存儲更適合。
大眾化的HPC
Erwan Menard介紹，DDN的大型存儲系統和高端存儲系統主要面向四類應用環境：第一，云、托管及Web應用，提供存儲和網絡的結合；第二，高性能計算，面向政府、商用和科研應用等領域；第三，面向非結構化數據的視頻監控；第四，廣電媒體的流媒體數據存儲和應用。