信息技术服务商的智慧推动

对于大数据，在被业界概念普及几年后，已经从空中逐渐落地，而用户的视角也从理解概念转变到如何从业务、应用角度出发，让大数据真正实现价值。

从本质上讲，大数据主要解决的是海量数据存储、计算、挖掘、展现的问题，基于此之上可以诞生一系列应用或商业模式，甚至让数据成为一个公司的主要业务。

在这一过程中，众多知名信息技术服务商们起到了引领、普及、推动的作用，数据服务业务逐渐成为有些公司的主营业务。

它们眼中的大数据

从去年开始，大数据概念成为业界的热点话题，而对于看准大趋势的诸多信息技术服务商来说，他们基于公司的技术积淀，对大数据有各自的理念和看法。

IBM软件集团新兴市场部大数据中心总监王晓梅对记者表示，大数据分析给很多行业创造了一种新的、革命性的变更，很多传统的行业因为有了大数据分析可能创造出新的商业模式和业务价值，“我可以非常自信地告诉你，大数据适用于每一个行业，只是说各个行业在采纳大数据的历程当中，可能有一个先后，但就大数据本身的适用性来说，它适合任何一个行业。”

把大数据作为未来重要战略业务的IBM预测，到2015年大数据分析方面的收入将有望达到160亿美元，而每年在相关领域的研发投入达30至40亿美元。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠透露，在中国从2012年的3年内，IBM计划投资3亿人民币，推动大数据方面的研发。

英特尔(中国)有限公司数据中心市场部经理赵萌认为，“Big Data每年都是呈倍数的增长，而且它将来的数据不只产生于IT环境，也会产生于各种各样的其它设备，包括智能手机等智能终端，包括物联网的数据，我们预计2015年会有15亿的设备可以通过互联，会产生大量的数据。”

而中国惠普有限公司软件集团大中华区总经理于志伟对《互联网周刊》表示，“未来除了土地、资源、人，这些企业、国家最重要的资产以外，数据会成为最重要的资产之一。”

于志伟认为，尽管我们在谈到大数据的时候往往会忘记大数据包含了很多方面的信息，往往只是觉得大数据容量非常地大，是海量的数据。但我们同样也要注意到，大数据意味着种类非常地纷繁复杂，速度是非常地快速。因此很多公司所需要寻找的解决方案是在面临种类纷繁复杂的海量数据时，如何快速、更好地获得我们所需要的解决方案来管理数据和信息，并且以更安全便捷的方式来进行管理，分析我们面临的问题，找到我们所想找到的答案，并作出预测更加重要。

采用大数据的业务门槛

说到大数据的门槛，或者是各行业对大数据运用的挑战，首先须要了解目前全球大数据的采用现状。

对于大数据的采用阶段，IBM软件集团新兴市场部大数据中心总监王晓梅对记者表示，“我们把市场的情况大概分了四个阶段：一是教育，我们还是处于教育整个市场的阶段;二是探索，我们探索大数据到底怎么应用;三是接触，就是实际的思考怎么去应用大数据;四是执行，真的把大数据结合在业务流程之内。”

根据多年来与全球客户接触的经验，王晓梅认为，“大部分停留在探索阶段，虽然大数据非常火，大部分客户或者是行业客户都是在探索阶段，所以执行部分相对偏低。”

如果开始进行项目的落地实施，技能也是一个挑战。王晓梅认为，这包含两个方面的技能：一个是技术，因为在IBM定的整个大数据的范围里，除了传统的数据仓库这种分析之外，还有像Hadoop、流计算这种新的大数据技术，这些技术因为是比较新的，所以多很多客户来说这些是未知的;第二个就是分析的技能，因为大数据就是帮助客户把所有的信息整合在一起进行有效的存储管理，更重要的是有效地分析，这个分析的能力也是很多客户在市场上比较欠缺的。”

具体到行业，以电信业为例，传统的BI和经营分析已经发展建设了多年，但是普遍来看，价值体现不是非常突出。中国惠普有限公司软件集团大中华区总经理于志伟分析说，“在电信行业，最近两年，大数据的概念和趋势深入人心，但是到了落地层面，最大的问题还是，大数据与传统BI和经验分析的差别在哪里?如何让大数据帮助电信运营商创造价值?如何帮助企业发展业务?要解决这些问题，会涉及到非常多的因素和环节，但是其中最重要的因素有两个，第一，应用的动态多元化，区别于传统BI、经验分析，大数据的应用应该类似于互联网和移动应用，是多样的、灵活的、动态的，只有这样，才能够快速、全方位满足企业经营的需要;第二，数据源平台化，为了更好的支撑上层应用，需要将海量数据通过高效的方式整合在一起，将数据源打包成一种对上层应用的服务，区别于传统的数据仓库，这种数据源服务应该具有实时快速的特点。”

此外，一旦整个项目进入真正实践应用，怎样确保数据的品质，怎样确保数据的真实性，又是另外一个挑战。

“因为大家都知道数据环境太纷繁复杂了，而且大家都知道一个非常浅显的道理，就是垃圾进来垃圾出去，如果这个数据不能去伪存真，如果这个数据不是真实的话，那么产生的这个洞察力也是偏颇的。”王晓梅说。

于志伟认为，“所以，一定要了解数据从哪里来?质量如何?意味着什么?同时通过绩效管理和在不同的行业里去分析数据产生的同时，做财务相关的分析、人力相关的分析，供应量相关的分析，比如核心银行的客户系统的分析，电信网络的分析，BSS系统的分析等。”

大数据应用的数据来源

各行业采用发展大数据业务，数据来源一般是企业内部数据和外部数据。

内部数据和外部数据哪个更重要?IBM软件集团新兴市场部大数据中心总监王晓梅认为，不应该区分哪个数据更重要，哪个不重要，“应该说哪一个业务场景哪个数据能够提供它所需要的洞察力，那么相关的数据就会重要。”

“但是根据IBM在全球已经落地的客户的项目经验来看，根据客户大数据采纳的行为过程来说，很多时候他们是基于内部可掌握的数据作为一个起点，然后逐渐地再把外部的数据归并进来，然后产生出对同一事物更全面的认识，所以说从实际的执行层面来说，往往是把内部数据作为一个起点。也有越来越多的客户把外部比如社交媒体的数据作为例证来做相关的大数据分析，外部数据能够提供内部数据不能认知的部分。”王晓梅说。

最终如何让数据产生价值?除了很好地利用各种相关的管理软件工具，“同时最重要的是要深入理解这个行业里数据对它意味着什么?当然这些数据我们需要进行有效的整合、从而把客户需要的价值和这个行业的数据特点、分析结果以及客户需要的效果进行展现。需要对客户产生的价值有效地结合在一起，这样才能真正地让数据产生价值。”中国惠普有限公司软件集团大中华区总经理于志伟认为。

未来，在IT部门和业务部门之间打破组织界限进行更为紧密的整合将成为公司制订业务策略的关键一步，王晓梅对记者强调：“在说到大数据业务的时候，有一点是我必须强调的，大数据一定是业务驱动的，而不是IT驱动的。就是业务上面，有这么一个需求，然后在企业内部，它的决策层愿意把大数据分析作为它的一个战略方向之一，那这个项目才能起步，才能往前推动。”

“有一个特别有意思的市场呈现，”王晓梅补充道，“这也是为什么近几年全球各个市场对大数据讨论的特别多的，经常是像洛杉矶时报、纽约时报、CMBC等这种主流的商业性的媒体会把大数据作为一个特定的时间来谈，而不只是专业IT媒体在谈，就是因为这是大数据特定的有业务价值驱动，它真的能够给行业带来革命性的、变更的特点所决定的。”

信息技术服务商们的角色

“大数据服务将是该公司今年最为关注的首要业务。”IBM首席执行官Ginni Rometty近日表示。

IBM软件集团新兴市场部大数据中心总监王晓梅告诉记者：“IBM在大数据方面起到的角色是多方面的。第一我们可以是大数据平台的提供商;第二个层面，IBM是一个解决方案的提供商，或者是服务的实施商这种角色出现的。其他层面，因为IBM是需要整个市场建立起生态链，在这个氛围当中，IBM一贯提倡大胸怀、大智慧的理念，所有做了很多对整个市场的推动做了大量的投资和为社会无偿服务的这么一个角色，体现在我们对很多的商业合作伙伴进行大量的投资、培训，就是希望各行各业建立起大数据的技能，而且也帮助他们建立起或者创建出基于各个行业的大数据应用或者解决方案。”

而在3月12日的IBM大数据新闻发布会上，IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠就明确表示，“IBM并非提供单一的大数据产品，而是横跨不同的部门来提供大数据能力，包括怎么充分利用IBM的产品咨询、服务软件，包括服务器、硬件，提供围绕智慧的分析洞察的端到端解决方案。”

相对于IBM对大数据产业链的整体探索，英特尔则专注于大数据应用层面。

英特尔(中国)有限公司数据中心市场部经理赵萌表示，“在大数据使用的模式里英特尔有一个自己的定位，我们的定位是针对于大数据应用来实施的，这些都是非结构性数据，所以我们并没有把商业数据库、OLTP这样的应用涵盖在内。而我们将来发力的在这部分，是从智能分析到快速I/O读取以及海量存储，这三个领域英特尔都在除硬件之外有大量软件的支持。”

在赵萌看来，英特尔在大数据的角色，从硬件和软件英特尔都有很多专长，“英特尔到底在哪个方向上是重点，我们希望创造新一代数据中心。从解决方案的角度来讲，有云计算、大数据、高性能计算、关键业务计算、微型服务器，我们提供的产品都在这里。”

而对于惠普来说，2007年惠普研究院创立了一种新的理念——地球神经中枢系统，它的概念是用一种很低成本的纳米传感器，能感觉到包括振动、声音、图像、温度、湿度等内容，利用这种东西我们能够把它搜集到的信息进行分析，之后就能够预测到很多今天预测不到的内容。

中国惠普有限公司软件集团大中华区总经理于志伟分析说，“在大数据爆炸的时代，大家谈到的半结构化数据，很多都是机器产生的数据，比如说一架波音飞机引擎上产生的数据。地球相当于一个人体，如果我们要感觉地球，人体有温度、能感觉到颜色和各个方面，地球也像有神经中枢一样，我们感觉地球在发生什么变化。这对我们至关重要吗?而这些是未来惠普关注的重点，我们希望各种类型的企业利用这样一个先进的数据存储、管理、分析以及产生行动性的结果取得最大的回报。”

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