大数据发展现状及市场机遇研究报告2014.pdf

下载

下载

¥8

¥10

下载

¥10

VIP价：¥8

    汇智联恒   2014 大数据发展现状及市场机 遇研究报告 2014      大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|报告目录  1    报告目录 报告目录 ................................................................................................................ 1  图表目录 ................................................................................................................ 6  第一章  大数据概述 ........................................................................................ 1  第一节  大数据定义 ................................................................................. 1  第二节  大数据技术格局 ......................................................................... 2  第三节  大数据的发展特点 ..................................................................... 8  第四节  大数据相关技术 ......................................................................... 9  第五节  大数据与云计算的关系 ........................................................... 10  第二章  中国大数据发展背景及影响因素 .................................................. 14  第一节  大数据发展背景 ....................................................................... 14  一、  大数据发展面临的问题 ........................................................... 14  二、  大数据发展带来意义和价值 ................................................... 15  三、  国外经验为国内大数据发展增加信息 ................................... 16  第二节  大数据发展推动因素 ............................................................... 23  一、  国家战略发展驱动 ................................................................... 23  二、  信息化发展推动 ....................................................................... 27  第三节  大数据发展遇到问题及阻力 ................................................... 33  一、  大数据时代企业需要的能力 ................................................... 33  二、  通过海量的数据中获得洞察力 ............................................... 35  三、  数据洞察力转化为实际的行动力 ........................................... 35  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  2  报告目录|汇智联恒    第三章  大数据在行业中的应用分析 .......................................................... 42  第一节  医疗领域 ................................................................................... 42  一、  医疗领域大数据应用价值 ....................................................... 42  二、  大数据在医疗行业应用状况及前景 ....................................... 42  三、  医疗行业大数据应用产业链分析 ........................................... 43  第二节  金融 ........................................................................................... 44  一、  金融领域大数据应用价值 ....................................................... 44  二、  大数据在金融行业应用状况及前景 ....................................... 45  三、  金融行业大数据应用产业链分析 ........................................... 46  第三节  电子商务 ................................................................................... 48  一、  电子商务领域大数据应用价值 ............................................... 48  二、  大数据在电子商务行业应用状况及前景 ............................... 49  三、  电子商务行业大数据应用产业链分析 ................................... 50  第四节  零售 ........................................................................................... 51  一、  零售领域大数据应用价值 ....................................................... 51  二、  大数据在零售行业应用状况及前景 ....................................... 53  三、  零售行业大数据应用产业链分析 ........................................... 54  第五节  电信 ........................................................................................... 55  一、  电信领域大数据应用价值 ....................................................... 55  二、  大数据在电信行业应用状况及前景 ....................................... 55  三、  电信行业大数据应用产业链分析 ........................................... 56  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|报告目录  3    第六节  交通 ........................................................................................... 57  一、  交通领域大数据应用价值 ....................................................... 57  二、  大数据在交通行业应用状况及前景 ....................................... 57  三、  交通行业大数据应用产业链分析 ........................................... 58  第四章  大数据产业链组成及业务模式分析 .............................................. 60  第一节  大数据产业链分析 ................................................................... 60  第二节  大数据产业链主要成员及业务模式分析 ............................... 61  第三节  大数据产业链投资并购 ........................................................... 65  第四节  大数据产业链前景 ................................................................... 66  第五章  企业大数据应用需求调研分析 ...................................................... 69  第一节  企业大数据发展现状调查 ....................................................... 69  第二节  企业云计算部署情况分析 ....................................................... 70  第三节  企业对大数据处理的需求分析 ............................................... 81  第四节  企业属性分析 ........................................................................... 84  第六章  大数据方案商发展分析 .................................................................. 85  第一节  SAP ............................................................................................ 85  一、  发展定位 ................................................................................... 85  二、  发展策略 ................................................................................... 85  三、  优劣势分析 ............................................................................... 86  第二节  Oracle ........................................................................................ 90  一、  发展定位 ................................................................................... 90  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  4  报告目录|汇智联恒    二、  发展策略 ................................................................................... 90  三、  优劣势分析 ............................................................................... 91  第三节  IBM ............................................................................................ 92  一、  发展定位 ................................................................................... 92  二、  发展策略 ................................................................................... 92  三、  优劣势分析 ............................................................................... 94  第四节  EMC ........................................................................................... 95  一、  发展定位 ................................................................................... 95  二、  发展策略 ................................................................................... 95  三、  优劣势分析 ............................................................................... 98  第七章  大数据机厂商发展分析 ................................................................ 100  第一节  Oracle ...................................................................................... 100  一、  发展定位 ................................................................................. 100  二、  发展策略 ................................................................................. 100  三、  优劣势分析 ............................................................................. 101  第二节  SAP .......................................................................................... 101  一、  发展定位 ................................................................................. 101  二、  发展策略 ................................................................................. 102  三、  优劣势分析 ............................................................................. 103  第三节  IBM .......................................................................................... 103  一、  发展定位 ................................................................................. 103  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|报告目录  5    二、  发展策略 ................................................................................. 104  三、  优劣势分析 ............................................................................. 106  第四节  微软 ......................................................................................... 107  一、  发展定位 ................................................................................. 107  二、  发展策略 ................................................................................. 108  三、  优劣势分析 ............................................................................. 109  第五节  浪潮 ......................................................................................... 110  一、  发展定位 ................................................................................. 110  二、  发展策略 ................................................................................. 111  三、  优劣势分析 ............................................................................. 112  第八章  大数据机产业发展趋势分析 ........................................................ 114  第一节  大数据应用的发展方向 ......................................................... 114  第二节  大数据软件市场规模及预测 ................................................. 118  第三节  大数据一体机市场规模及预测 ............................................. 119  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  6  图表目录|汇智联恒    图表目录 图表  1：memcached构成 ................................................................................... 3  图表  2：Greenplum 数据引擎软件 .................................................................... 5  图表  3：Hive 与 Hadoop 关系图......................................................................... 6  图表  4：线上应用系统与数据平台的无缝融入 ................................................ 8  图表  5：大数据与云计算的关系 ...................................................................... 11  图表  6：2012‐2014年我国医疗领域大数据市场规模及增速变化 ............... 43  图表  7：2015‐2019年我国医疗领域大数据市场规模及增速预测 ............... 43  图表  8：2012‐2014年我国金融领域大数据市场规模及增速变化 ............... 46  图表  9：2015‐2019年我国金融领域大数据市场规模及增速预测 ............... 46  图表  10：2012‐2014年我国电子商务领域大数据市场规模及增速变化 ..... 50  图表  11：2015‐2019年我国电子商务领域大数据市场规模及增速预测 ..... 50  图表  12：2012‐2014年我国零售领域大数据市场规模及增速变化 ............. 53  图表  13：2015‐2019年我国零售领域大数据市场规模及增速预测 ............. 54  图表  14：2012‐2014年我国电信领域大数据市场规模及增速变化 ............. 56  图表  15：2015‐2019年我国电信领域大数据市场规模及增速预测 ............. 56  图表  16：2012‐2014年我国交通领域大数据市场规模及增速变化 ............. 58  图表  17：2015‐2019年我国交通领域大数据市场规模及增速预测 ............. 58  图表  18：支持“纯云”云计算应用的终端的现状 ....................................... 80  图表  19：企业面临的数据技术难题 ............................................................... 82  图表  20：企业数据挖掘和分析面临的问题 ................................................... 83  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|图表目录  7    图表  21：2012‐2014年我国大数据行业软件市场规模及增速变化 ........... 118  图表  22：2015‐2019年我国大数据行业软件市场规模及增速预测 ........... 119  图表  23：2012‐2014年我国大数据行业一体机市场规模及增速变化 ....... 119  图表  24：2015‐2019年我国大数据行业一体机市场规模及增速预测 ....... 120  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  8  图表目录|汇智联恒    版权申明 本报告是北京汇智联恒咨询有限公司的研究成果。本报告内所有数据、观 点、结论的版权均属北京汇智联恒咨询有限公司拥有。 未经北京汇智联恒咨询有限公司的明确书面许可，任何人不得以全文或部 分形式（包含纸制、电子等）传播。不可断章取义或增删、曲解本报告内容。 北京汇智联恒咨询有限公司对其独立研究或与其他机构共同合作的所有研 究数据、研究技术方法、研究模型、研究结论及衍生服务产品拥有全部知识产 权，任何人不得侵害和擅自使用。本报告及衍生产品 终解释权归北京汇智联 恒咨询有限公司所有。 免责声明 本报告所载资料的来源及观点的出处皆被北京汇智联恒咨询有限公司认为 可靠，但北京汇智联恒咨询有限公司对这些信息本身的准确性和完整性不作任 何保证。尽管北京汇智联恒咨询有限公司相信本报告的研究和分析成果是准确 的并体现了行业发展趋势，但所有阅读本报告的读者在确定相关的经营和投资 决策前应寻求更多的行业信息作为依据。 读者须明白，本报告所载资料、观点及推测仅反映北京汇智联恒咨询有限 公司于 初发布此报告时的判断，北京汇智联恒咨询有限公司可能会在此之后 发布与此报告所载资料不一致及有不同观点和推测的报告。北京汇智联恒咨询 有限公司不对因使用此报告的材料而引致的损失负任何法律责任。 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  1    第一章    大数据概述  第一节 大数据定义  对于“大数据”（Big  data）研究机构 Gartner给出了这样的定义。“大数据” 是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产。  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义 的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实 现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增 值”。  从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。 大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于 对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数 据库和云存储、虚拟化技术。  随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。《著云台》 的分析师团队认为，大数据（Big  data）通常用来形容一个公司创造的大量非结 构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过 多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析 需要像MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。  大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用 于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式 文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  2  大数据概述|汇智联恒    第二节 大数据技术格局  Big  Data（大数据技术）是近来的一个技术热点，但从名字就能判断它并不 是什么新词。毕竟，大是一个相对概念。历史上，数据库、数据仓库、数据集市 等信息管理领域的技术，很大程度上也是为了解决大规模数据的问题。被誉为数 据仓库之父的 Bill Inmon早在 20 世纪 90年代就经常将 Big Data挂在嘴边了。    然而，Big Data作为一个专有名词成为热点，主要应归功于近年来互联网、 云计算、移动和物联网的迅猛发展。无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每 分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交 互……要处理的数据量实在是太大、增长太快了，而业务需求和竞争压力对数据 处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付。    在这种情况下，技术人员纷纷研发和采用了一批新技术，主要包括分布式缓 存、基于 MPP 的分布式数据库、分布式文件系统、各种 NoSQL 分布式存储方案 等。    10 年前，Eric  Brewer 提出著名的 CAP 定理，指出：一个分布式系统不可能 满足一致性、可用性和分区容忍性这三个需求， 多只能同时满足两个。系统的 关注点不同，采用的策略也不一样。只有真正理解了系统的需求，才有可能利用 好 CAP定理。    架构师一般有两个方向来利用 CAP理论。    •Key‐Value 存储，如 Amazon  Dynamo 等，可以根据 CAP 理论灵活选择不同 倾向的数据库产品。    •领域模型+分布式缓存+存储，可根据 CAP理论结合自己的项目定制灵活的 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  3    分布式方案，但难度较高。    对大型网站，可用性与分区容忍性优先级要高于数据一致性，一般会尽量朝 着 A、P 的方向设计，然后通过其他手段保证对于一致性的商务需求。架构设计 师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而应该懂得取舍。    不同的数据对一致性的要求是不同的。SNS网站可以容忍相对较长时间的不 一致，而不影响交易和用户体验；而像支付宝这样的交易和账务数据则是非常敏 感的，通常不能容忍超过秒级的不一致。    图表  1：memcached构成    资料来源：汇智联恒  Cache 篇    缓存在 Web 开发中运用越来越广泛，mem‐cached 是 （运营 LiveJournal的技术团队）开发的一套分布式内存对象缓存系统，用于在动态系统 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  4  大数据概述|汇智联恒    中减少数据库负载，提升性能。    memcached具有以下特点：    协议简单；基于 libevent 的事件处理；内置内存存储方式；memcached不互 相通信的分布式。    memcached 处理的原子是每一个（Key，Value）对（以下简称 KV 对），Key 会通过一个 hash算法转化成 hash‐Key，便于查找、对比以及做到尽可能的散列。 同时，memcached 用的是一个二级散列，通过一张大 hash表来维护。    memcached 由两个核心组件组成：服务端（ms）和客户端（mc），在一个 memcached 的查询中，ms 先通过计算 Key 的 hash 值来确定 KV 对所处在的 ms 位置。当 ms 确定后，mc 就会发送一个查询请求给对应的 ms，让它来查找确切 的数据。因为这之间没有交互以及多播协议，所以  memcached交互带给网络的 影响是 小化的。    MemcacheDB 是一个分布式、Key‐Value 形式的持久存储系统。它不是一个 缓存组件，而是一个基于对象存取的、可靠的、快速的持久存储引擎。协议与 memcached 一致（不完整），所以很多 memcached 客户端都可以跟它连接。 MemcacheDB采用 Berkeley DB作为持久存储组件，因此很多 Berkeley DB的特性 它都支持。    大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  5    图表  2：Greenplum数据引擎软件    资料来源：汇智联恒  类似这样的产品也很多，如淘宝 Tair 就是 Key‐Value 结构存储，在淘宝得到 了广泛使用。后来 Tair 也做了一个持久化版本，思路基本与新浪 MemcacheDB 一致。    分布式数据库篇    支付宝公司在国内 早使用 Greenplum数据库，将数据仓库从原来的 Oracle  RAC平台迁移到 Greenplum集群。Greenplum 强大的计算能力用来支持支付宝日 益发展的业务需求。    Greenplum 数据引擎软件专为新一代数据仓库所需的大规模数据和复杂查 询功能所设计，基于MPP（海量并行处理）和 Shared‐Nothing（完全无共享）架 构，基于开源软件和 x86商用硬件设计（性价比更高）。    分布式文件系统篇    谈到分布式文件系统，不得不提的是 Google 的 GFS。基于大量安装有 Linux 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  6  大数据概述|汇智联恒    操作系统的普通 PC构成的集群系统，整个集群系统由一台  Master（通常有几台 备份）和若干台 TrunkServer构成。GFS中文件备份成固定大小的 Trunk分别存储 在不同的 TrunkServer  上，每个 Trunk 有多份（通常为 3 份）拷贝，也存储在不 同的 TrunkServer 上。Master 负责维护 GFS 中的  Metadata，即文件名及其 Trunk 信息。客户端先从 Master 上得到文件的 Metadata，根据要读取的数据在文件中 的位置与相应的  TrunkServer通信，获取文件数据。    图表  3：Hive与 Hadoop关系图    资料来源：汇智联恒  在 Google 的论文发表后，就诞生了 Hadoop。截至今日，Hadoop 被很多中 国 大互联网公司所追捧，百度的搜索日志分析，腾讯、淘宝和支付宝的数据仓 库都可以看到 Hadoop 的身影。    Hadoop 具备低廉的硬件成本、开源的软件体系、较强的灵活性、允许用户 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  7    自己修改代码等特点，同时能支持海量数据存储和计算任务。    Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库平台，将转化为相应的MapReduce 程序 基于 Hadoop 执行。通过 Hive，开发人员可以方便地进行 ETL开发。    如上图所示，引用一张 Facebook 工程师做的 Hive 和 Hadoop 的关系图。    NoSQL篇    随着数据量增长，越来越多的人关注NoSQL，特别是 2010年下半年，Facebook 选择 HBase来做实时消息存储系统，替换原来开发的  Cassandra 系统。这使得很 多人开始关注 HBase。Facebook 选择 HBase 是基于短期小批量临时数据和长期增 长的很少被访问到的数据这两个需求来考虑的。    HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用 HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建大规模结构化存储集群。HBase 是 BigTable 的开源实现，使用 HDFS 作为其文件存储系统。Google 运行  MapReduce 来处理 BigTable中的海量数据，HBase同样利用MapReduce来处理HBase中的海量数据； BigTable 利用  Chubby作为协同服务，HBase则利用 Zookeeper作为对应。    汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  8  大数据概述|汇智联恒    图表  4：线上应用系统与数据平台的无缝融入    资料来源：汇智联恒  近来 nosql 数据库的使用越来越普及，几乎所有的大型互联网公司都在这个 领域进行着实践和探索。在享受了这类数据库与生俱来的扩展性、容错性、高读 写吞吐外（尽管各主流 NoSQL仍在不断完善中），越来越多的实际需求把人们带 到了 NoSQL 并不擅长的其他领域，比如搜索、准实时统计分析、简单事务等。 实践中一般会在 NoSQL的外围组合一些其他技术形成一个整体解决方案。  第三节 大数据的发展特点  大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特 点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数 据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、 MapReduce 及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足， 同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  9    来研究做了展望。  大数据的 4 个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图 片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中 快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第 四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。 业界将其归纳为 4个“V”——Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、 Value（价值）。  从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型 的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要， 也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。  第四节 大数据相关技术  HadoopMapReduce  思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带 来的 3 个 V 的挑战。扎根于开源社区，Hadoop 已经是目前大数据平台中应用率 高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。除 分布式文件系统之外，伴随 Hadoop 一同出现的还有进行大数据集处理 MapReduce架构。根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估 Hadoop 技 术来作为其大数据平台的标准。  NoSQL数据库  我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  10  大数据概述|汇智联恒    未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL 数据库在一个广义上派系基础上， 其本身就包含了几种技术。总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索 引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL 的效率明显更高。  内存分析  在 Gartner 公司评选的 2012 年十大战略技术中，内存分析在个人消费电子 设备以及其他嵌入式设备中的应用将会得到快速的发展。随着越来越多的价格低 廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行 大限度的优化成为关 键的问题。内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠 儿”。如何让大数据转化为 佳的洞察力，也许内存分析就是答案。大数据背景 下，用户以及 IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。  集成设备  随着数据仓库设备(Data Warehouse Appliance)的出现，商业智能以及大数据 分析的潜能也被激发出来，许多企业将利用数据仓库新技术的优势提升自身竞争 力。集成设备将企业的数据仓库硬件软件整合在一起，提升查询性能、扩充存储 空间并获得更多的分析功能，并能够提供同传统数据仓库系统一样的优势。在大 数据时代，集成设备将成为企业应对数据挑战的一个重要利器。  第五节 大数据与云计算的关系  当大数据遭遇云计算  从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。 大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  11    在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云 存储和虚拟化技术。  图表  5：大数据与云计算的关系    图片来源：汇智联恒  云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建：客户群体是不确定 的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数 据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价 值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。  大数据管理，分布式进行文件系统，如 Hadoop、Mapreduce 数据分割与访 问执行;同时 SQL支持，以 Hive+HADOOP为代表的 SQL界面支持，在大数据技术 上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构 对系统提出了新的挑战：  1、集成度更高。一个标准机箱 大限度完成特定任务。  2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均 衡设计，针对数据仓库访问 优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  12  大数据概述|汇智联恒    3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗 低。  4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件 的品质和标准。  5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。  6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。  云计算环境作为大数据处理平台  1.云计算环境中基本计算单元的分化  企业云计算平台上虽然有多个并行计算的 CPU，但并没有创造出具有超强数 据处理能力的超级 CPU，因此云计算平台需要的是有并行运算能力的软件系统。 同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，但 面对大量用户同时发起的海量数据处理请求，简单的数据处理逻辑已经无法满足 需要。  可以看到，国内有相当多的电商企业，用小型机和 Oracle 扛了好几年，并请 了全国 牛的 Oracle的专家不停优化他的 Oracle和小型机，初期发展可能很快， 但是后来由于数据量激增，业务开始受到严重影响， 典型的例子无疑是京东商 城前段时间发生的大规模访问请求宕机事件，因此他们开始逐渐放弃了 Oracle 或者MS‐SQL，并逐渐转向MySQL+X86的分布式架构。  目前的基本计算单元常常是普通的 X86服务器，它们组成了一个大的云，而 未来的云计算单元里有可能有存储单元、计算单元、协调单元，总体的效率会更 高。  2、对系统稳定性的需求  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据概述  13    在应对大规模访问的时候有一些系统稳定性的追求，来自很多方面，来自网 络稳定性、数据库稳定性。对系统而言，需要把握一个大原则，需要消除任何单 点故障。不光是网络上单点故障，还有来自你呼叫中心里的单点故障，只要有单 点故障一定要消除掉。因为对于电商行业而言，每一秒都是钱，电子商务业务如 果宕机一个小时，损失多少是可以算出来的，电商行业需要非常全面的技术系统 监控报警系统。有时候你会发现你如果通过技术系统的监控去推导出你的技术发 生问题已经晚了。      汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  14  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    第二章    中国大数据发展背景及影响因素  第一节 大数据发展背景  一、 大数据发展面临的问题  1、大数据市场培育缺乏明确的方向  当前，社会各界对大数据产业的关注度比较高，但是，对于如何开发和建设 大数据产业的方向并不明确。现今，大数据的应用主要集中在电商企业，其在基 础科学研究、重点关键行业、政府部门的价值和作用尚未得到充分认识。  2、大数据技术应用困难重重  目前，我国的大数据缺乏核心技术的支持，在大数据应用分析方面的技术创 新亦不够。因此，在大数据技术应用方面将面临重重困难。具体如下：  ·数据收集方面，如何从海量信息中找出有价值的信息，去伪存真；  ·数据存储方面，如何达到低成本、低能耗、高可靠性及安全性的目标；  ·数据处理方面，如何从大量动态且模棱两可的数据中综合信息，导出可理 解的内容；  ·结果呈现方面，如何实现数据挖掘算法在不同行业中的通用，实现结果的 可视化。  3、大数据应用中的安全问题更为突出  大数据不仅意味着更多数据，它也意味着更复杂、更敏感的数据，还意味着 可能向成功渗入的网络的攻击者暴露更多数据。随着大数据的增长，潜在的安全 管理问题也将更为突出。大数据时代，安全问题将更为复杂。大数据平台在提供 服务的同时，也在收集和汇聚大量的数据，这些数据包括企业运营数据、客户信 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  15    息，个人的隐私和各种行为的细节记录，如消费习惯、阅读习惯甚至生活习惯。 这些数据的集中存储增加了数据泄露风险。因此，如何保护用户的隐私成了大数 据时代发展过程中不可回避的问题。  4、大数据方面的人才缺乏  在大数据市场，无限增长的数据与有限增长的 IT 人员、创新型人才之间的 矛盾将进一步加大。目前来看，大数据技术与应用方面的人才缺口较大，理解与 应用大数据的创新型人才更是稀缺。  5、产品不成熟、缺乏成功案例  目前的大数据市场产品尚不成熟，且缺乏成功案例，这是大数据市场化、产 品化面临的 大难题。没有成熟的产品，没有成功的案例可以借鉴，其接受度将 会大打折扣。  二、 大数据发展带来意义和价值  信息化技术的跨越式发展，使我们置身于数据大爆炸的时代，这也为大数据 的市场化、产品化提供了前所未有的发展契机，使其潜力无限。  1、信息资源爆炸性增长为大数据发展提供良好契机  大数据是信息技术与互联网产业发展到特定阶段的产物，从互联网到物联网， 从云计算到大数据，信息技术正在从产业边缘走向产业核心。而随着信息技术向 产业高端的突飞猛进，大数据势必成为重塑竞争优势的新引擎。  大数据因为紧扣物联网、网络社交通信、多媒体等信息产生工具海量出现的 大背景，因此，拥有良好的发展契机。再加上其拥有可以帮助人们从大体量，高 复杂的数据中提取价值的优势，解决了求解信息资源爆炸性增长难题的技术手段 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  16  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    问题，因而受到人们的高度关注和热切期待。  2、政府、企业部门对海量数据的重视利用为大数据的发展提供了沃土  随着信息的数量及复杂程度快速扩大，从海量数据中提取信息的能力正快速 成为战略性的强制要求。如何从繁乱的数据中快速获得战略、决策信息，成为制 胜对手的关键。目前，越来越多的政府、企业已经意识到隐藏在这个数据山脉中 的金矿，数据分析能力日益受到重视。如何盘活数据资产，使其为国家治理、企 业决策服务，成为“大数据”时代的核心问题。  随着越来越成熟的数据分析产品出现，企业以及政府部门将会切身体会到大 数据分析带来的实惠。如果有标杆企业、成功案例的出现，势必将极大推动大数 据技术在企业、政府部门中的应用。  3、大数据在行业中的逐渐应用使其优势凸显  大数据凭借其在优化操作流程、降低成本以及更准确的市场定位等方面的优 势，逐渐走向各个行业并得以应用。如：在零售行业，对大数据的分析可以使零 售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；在互联网行业，对大数据的分析可以为 商家制定更加精准有效的营销策略并提供决策支持；在服务行业，对大数据的分 析可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。随着大数据在各行各业 中的逐步应用，其优势将被人们熟知并凸显。  总的来说，大数据具备良好的市场发展基础，未来发展潜力无限。  三、 国外经验为国内大数据发展增加信息  大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长，各行各业均面临着海量 数据的分析、处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息， 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  17    将是今后企业发展的一个巨大挑战。  1、塔吉特百货孕妇营销分析  早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来 说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起 塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。在 美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优 惠广告包围，那时候再行动就晚了，因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。  塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会 购买很多无香乳液。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据 分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给 客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002 年到 2010 年间，塔吉特的销售额从 440 亿美元增长到了 670 亿美元。大数据的巨大 威力轰动了全美。  这个案例说明大数据在企业营销上的成功，利用大数据技术分析客户消费习 惯，判断其消费需求，从而进行精确营销。这种营销方式的关键在于其时机的把 握上，要正好在客户有相关需求时才进行营销活动，这样才能保证较高的成功率。  2、沃尔玛“啤酒加尿布”经典案例  总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上 大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾 客的购物行为进行购物篮分析。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交 易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用 NCR 数据挖掘工具对这些 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  18  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个 意外的发现是：“跟尿布一起购买 多的商品竟是啤酒！”  这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。沃尔 玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，经过大量实际 调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美 国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有 30%～40% 的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她 们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤 酒。  既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿 布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。  无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说，还是一个真的发生过，它都已经成为 大数据技术应用的一个经典案例。这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据 放在一起进行分析，找到他们之间的相关性，从而进行交叉营销，促进商品的销 量。这种思维方式才是成功的关键。  3、试衣间的大数据应用  传统奢侈品牌 PRADA 正在向大数据时代迈进。她在纽约及一些旗舰店里开 始了大数据时代行动。在纽约旗舰店里，每件衣服上都有 RFID 码，每当顾客拿 起衣服进试衣间时，这件衣服上的 RFID 会被自动识别，试衣间里的屏幕会自动 播放模特穿着这件衣服走台步的视频。人一看见模特，就会下意识里认为自己穿 上衣服就会是那样，不由自主地会认可手中所拿的衣服。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  19    而在顾客试穿衣服的同时，这些数据会传至 PRADA 总部。包括：每一件衣 服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起 来加以分析。如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接被废弃掉。但如果 RFID 传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。那就说明存在 一些问题，衣服或许还有改进的余地。  这项应用在提升消费者购物体验的基础上，还帮助 Prada提升了 30%以上的 销售量。传统奢侈品牌在大数据时代采取的行动，体现了其对大数据运用的视角， 也是公司对大数据时代的积极回应。  案例中，物联网和大数据的结合是成功的关键，利用了物联网技术来收集数 据，大数据技术进行分析，进而得出市场需求的结论。在服装领域，大数据等新 技术正在发挥着巨大的作用。  4、路易斯维尔利用大数据治理空气污染问题  美国堪萨斯州的路易斯维尔地区，大约有 10 万人饱受哮喘困扰。根据 2012 年路易斯维尔市发布的当地健康报告，受访的 500个成年人中，有 15%都声称他 们患有哮喘。这也让人们对当地的空气质量状况产生了担忧。  因此，路易斯维尔市政府与 IBM以及 Asthmapolis合作,共同推出了“路易斯 维尔哮喘数据创新计划”。该计划选取了500名哮喘病患者，让他们使用Asthapolis 的传感器。每个哮喘病人可以得到价值 35 美元的 Walgreen 药店的购物卡以及 500美元的抽奖机会。  传感器被装在哮喘病人日常使用的呼吸器上，可以记录病人使用呼吸器的情 况，这种记录要比病人每天自己记录的使用日志要准确地多。传感器的数据可以 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  20  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    上传到病人的智能手机上，而通过智能手机，数据可以被传到病人的医生那里。 此外，通过 Asthmapolis 的移动应用，病人也可以看到针对刚才发送的数据的反 馈和指导意见。由于哮喘病的情况因人而异，因此，这样的个性化指导对于控制 哮喘病发病有很重要的意义。  哮喘数据创新计划采集的数据将和其他数据源结合起来，研究其相关性并研 究热点发病地区。通过研究呼吸机数据与空气质量、交通状况、污染情况等数据 的相关性，城市管理者可以更好的进行城市规划以及公众健康保护。  健康问题一直是人们关注的热点领域，智慧医疗和大数据的结合对于未来医 疗技术的发展具有重大推动作用，有助于提高医疗效果，减少医患纠纷。  5、阿里信用贷款和淘宝数据魔方  中国 大的电子商务公司阿里巴巴已经在利用大数据技术提供服务：阿里信 用贷款与淘宝数据魔方。  每天有数以万计的交易在淘宝上进行。与此同时相应的交易时间、商品价格、 购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地 址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。各大中小城市的百货大楼做不到这一 点，大大小小的超市做不到这一点，而互联网时代的淘宝可以。  淘宝数据魔方就是淘宝平台上的大数据应用方案。通过这一服务，商家可以 了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并 可以据此进行生产、库存决策，而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格 买到更心仪的宝贝。  而阿里信用贷款则是阿里巴巴通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  21    动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。截至目前，阿里巴巴已 经放贷 300 多亿元，坏账率约 %左右，大大低于商业银行。  目前国内的互联网金融行业正处于发展阶段，而大数据技术对互联网金融的 发展具有至关重要的作用。互联网金融不可避免的会产生海量的数据，如何利用 大数据技术对这些数据进行合理的分析是互联网金融成功发展的关键。  6、其他大数据案例  （1）腾讯——大数据技术促使腾讯视频成为国内第一  腾讯视频凭借全平台资源，建立 iSEE 内容精细化运营战略，利用腾讯视频 的庞大数据资源，了解用户所喜欢看的内容和用户的常见行为。通过技术优势带 给用户更好的观看体现。 后借助腾讯视频社区化的关系链和多平台触达能力， 让营销内容得到 大范围的传播，致力于成为国内 大的在线视频媒体交流平台。  （2）T‐Mobile——大数据帮助移动运营商降低客户流失率  移动运营商 T‐Mobile 在多个 IT 系统中整合了大数据应用，对客户交易和互 动数据进行综合分析，更准确地预测客户流失率。通过将社交媒体数据和 CRM 和计费系统中的交易数据进行综合分析，T‐mobile 在一个季度内将客户流失率降 低了一半！  （3）TXU Energy——智能电表：  有了智能电表，供电公司能每隔 15 分钟就读一次用电数据，而不是过去的 一月一次。这不仅仅节省了抄表的人工费用，而且由于能高频率快速采集分析用 电数据（产生大数据），供电公司能根据用电高峰和低谷时段制定不同的电价， TXU Energy就利用这种价格杠杆来平抑用电高峰和低谷的波动幅度。例如，TXU  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  22  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    Energy打出了这样的宣传口号：亲，晚上再洗衣服洗碗吧，晚上用电不要钱。实 际上，智能电表和大数据应用让分时动态定价成为可能，而且这对于 TXU Energy 和用户来说是一个双赢变化。  （4）麦克拉伦一级方程式车队——借助大数据技术，降低事故，保驾护航  麦克拉伦车队(Mclaren’s F1 racing team)通过汽车传感器在赛前的场地测试 中实时采集数据，结合历史数据，通过预测型分析发现赛车问题，并预先采取正 确的赛车调校措施，降低事故几率并提高比赛胜率。  （5）UPS 快递——大数据技术下的 佳行车路径  UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能在车辆出现晚点的时候 跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和 GPS。 同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。UPS为货车定制的 佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。2011 年，UPS 的驾驶员少跑 了近 4828 万公里的路程。  （6）DPR——用大数据设计建筑  DRP 建筑公司是加州旧金山分校医学中心价值 15 亿美元的建筑合同的总包 商。这也是首个完全基于大数据模型建设的医学中心建筑。DPR 使用了 Autodesk 公司的三维技术，设计师们能整合空气流动、建筑朝向、楼板空间、环境适应性、 建筑性能等多种数据，形成一个虚拟模型，各种数据和信息可以在这个模型中实 时互动。建筑师、设计师和施工队伍通过这个模型可以在接近真实的完整的运营 环境里，以可视化的方式观察数以百万计的数据标记。  数据量的激增以及大数据技术的特点使得社会对大数据技术的需求日益增 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  23    大，各个领域均开始出现成功利用大数据的案例。政府、运营商、互联网企业是 大数据技术的主要推动者，而未来有关大数据的投资将主要集中在客户的精准营 销、智慧医疗、电子商务等三个领域。  第二节 大数据发展推动因素  一、 国家战略发展驱动  美国推进大数据发展的新动向    2012 年 3 月 29 日，美国奥巴马政府推出“大数据研究与开发计划”，提出 “通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加 快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式”。在 随后的一年中，美国在多个方面均推出了一系列后续措施。    在科研方面，2013年 2 月 6日，包括美国国家科学基金会(NSF)在内的 10家 国际研究基金会宣布启动第 3轮“数据挖掘挑战”计划，以激励社会及人文科学 中的计算密集型研究的发展。该挑战的目标是通过认识大数据对于社会及人文科 学研究人员的意义，说明大数据是如何改变这些学科领域的研究状态。3 月底， 美国国家科学基金会公布了其拟重点支持的项目和计划。主要包括：促进能支持 大数据及数据分析的技术研发;培养并扩充大数据领域的人才力量;开发大数据应 用，并进行演示和评估，以促进经济增长，改善就业、教育、医疗、能源，以及 可持续性、公共安全、先进制造、科学工程与全球发展等各个领域的工作;通过 开展挑战赛并提供奖励来促进基于大数据的新发现，并促进地区创新。    在产业方面，美国各大公司加快了大数据方面的布局和投资。目前全球大数 据技术与服务市场的增长速度大约是整体信息通信技术市场增速的 7倍，到 2016 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  24  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    年有望达到 238亿美元。因此各 IT巨头纷纷加大了对大数据的投资，通过兼并、 新设立研发机构等举措在大数据市场抢占先机。如：2013 年 2 月 1 日，IBM 宣 布在 2015 年前拟支出 145 亿美元进行收购的计划，通过收购成熟公司来完成对 大数据产业链的控制，完成向大数据业务转型;2013年 4 月 10日，英特尔正式发 布了其专为大数据存储、管理、处理和查询等应用而开发和优化的Apache Hadoop 发行版软件的 新版本，推动大数据应用落地。    在国防方面，目前美国国防部正资助开展与网络安全相关的若干大数据项目。 其中一个项目“针对性网络攻击分析器(CAT)”项目，通过自动关联网络中的所有 不同数据源，理解随着网络的发展、变化，信息如何进行连接，从而帮助网络防 御者更轻松地识别电脑异常情况，降低网络部门人员的工作量，解决人手短缺的 问题。    美国大数据战略特点分析    从美国“大数据研究与开发计划”和后续情况来看，美国实际上已经确立了 基于大数据的战略，其特点如下。    第一，在国家发展战略层面，美国已经从事关国家核心竞争力的国家战略高 度来认识大数据并开始行动，其长远目的在于突破大数据处理领域的核心技术， 加快科学和工程领域的创新，加强美国在信息化时代的国家竞争力。白宫科技政 策办公室认为，“大数据研究与开发计划”堪比曾引发了全球信息网络革命的“信 息高速公路”计划。该计划的发布确立了大数据技术从商业行为上升为国家科技 战略的分水岭，这必将产生重大而深远的影响。    第二，在国家安全战略层面，大数据问题已对美国国家安全造成了战略和战 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  25    术双方面的重大挑战。美国与国防有关的重要机构对大数据投入巨资，其目的是 解决军事和国家安全中的大数据挑战，提升维护国家安全和信息网络安全的能力。    第三，在国家 ICT 产业(信息通讯产业)层面，目前美国 ICT 企业是大数据发 展的主力军，美国正在进一步强化其领先地位。EMC、IBM、微软、Oracle、SAP 等传统 IT 巨头 2012 年度对大数据的投资达到 4万亿美元。美国已经敏锐地认识 到，当前美国企业已经在大数据方面具有相当的优势，为了全面强化 ICT产业在 未来的竞争力，美国已经将大数据当作强化 ICT产业在全球产业链垄断地位的重 要契机。    可见，大数据已经成为美国国家发展战略、国家安全战略、国家 ICT 产业发 展战略的交叉点。可以说，美国已经确立并实施了大数据战略。美国大数据战略 的主要意图是希望突破大数据的核心技术，通过在军事、科研等领域的实际应用， 带动规模化的商用市场，从而进一步降低成本，并获得军事能力、市场优势等多 重优势，巩固并强化美国在信息时代的全面战略优势。    中美两国大数据措施对比    第一，美国持续强化国家战略顶层设计。重点关注创新能力、军事能力、产 业能力、信息能力等方面的竞争力，持续推出国家战略计划，各部门的协调动作 也比较快。从目前我国的情况来看，2012年 12月，广东省明确提出大数据战略。 2013年 2 月 1日，科技部公布了国家重点基础研究发展计划(973计划)2014年度 重要支持方向，其中，信息科学领域的重要支持方向之一即为大数据计算的基础 研究。但从整体上来看，我国明确大数据战略的地区和部门还是太少，更多是学 术界、产业界的研讨和呼吁，国家层面大数据战略则尚未进入议事日程。    汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  26  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    第二，美国力图加速以大数据为主要驱动力的技术变革，其做法是关注数据 的全生命周期，从数据的产生、传输、存储、处理(包括分发)、应用等生命周期 循环，重点关注自己相对薄弱的搜索能力、分享能力、深度分析复杂数据的能力， 力图在上述方面突破大数据的核心技术。可以预言的是，如果美国的战略意图得 以全面实现，则信息时代的技术升级和变革将为期不远。我国在数据领域的生产、 传输、处理、应用等各个环节，技术能力都与国际先进水平有较大差距，在此方 面，我国应避免出现能力“代差”的局面。    第三，美国联邦政府带头推动并实践数据公开，对深化数据应用，发挥数据 效益，起到了很大作用。美国认为，政府机构是重要的大数据的生产者、所有者， 很多联邦部门纷纷在政府数据门户网站()上公开数据，引领了世界 范围的政府数据公开。在我国，数据共享和公开方面，由于理念、政策、机制等 方面的限制，政府部门、事业单位、科研院所面向社会公开的数据比较少，目前 主要还在关注信息公开阶段。这方面，我国还有很多基础性工作需要做。    第四，美国政府重视发挥产业界作用，力图扩大巩固美国信息技术产业的领 先及垄断地位。当前大数据应用领域处于领先的是 Amazon、Google、Facebook 等美国新兴网络企业。他们已经开始通过基于云计算的平台，汇集来自互联网、 无线标签、全球定位系统(GPS)、智能手机等采集的大量数据，经过分析后用于 客户信息管理或者市场营销活动。中国应明确大数据产业作为战略性新兴产业的 当然内容之一，予以大力发展。我国于 2012 年 7月 9日发布的《“十二五”国家 战略性新兴产业发展规划》明确了新一代信息技术中的下一代信息网络产业、电 子核心基础产业、高端软件和新兴信息服务产业是“十二五”战略性新兴产业的 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  27    重点发展内容。应该说大数据产业也包含在内。我国当前在大数据等方面有一批 有一定优势的企业，如电信企业、商业银行、腾讯、阿里巴巴、百度等。我们需 要加快发展我国的大数据产业，以做大、做强我国的大数据产业和大数据核心企 业。    大数据虽然表面上是个技术术语，但实际上涉及到了社会生活、经济运行、 国防军事、科学技术等方方面面。提出适合我国实际情况的大数据战略和发展路 径，形成良好的大数据发展环境至关重要。相信随着我国的有效应对，我国的大 数据也将迎来大的发展机遇。  二、 信息化发展推动  （一）云计算对大数据的促进  随着大数据的发展，企业对高性能的计算系统越来越依赖，因为更高性能的 分析系统带来的是更短的分析时间，这就意味着企业能更快的从海量数据信息中 获取想要的信息，加快企业的业务决策。但依赖传统的 IT 系统来完成这里分析 应用将越来越不可能，因为就目前而言，再强大的服务器在面对海量数据处理时， 其计算能力也会很快耗尽。与这种情况不同，云计算的优势就是将分散的系统整 合成一台虚拟的超级计算机，其 大的优势是就是能提供超强的计算能力。    随着移动终端开始融入到企业业务应用，企业的业务系统正在“移动”，这 种移动化的业务系统将使企业变得更加灵活。但这种业务移动化应用与云计算所 演绎的应用模式在很大程度上非常类似，他们都是通过互联网访问远端的信息化 平台，依赖远端平台的计算来实现业务数据的交互和访问，而且数据都在远端， 不在本地。不同的是，云计算的远端平台都是经过了虚拟化的资源，能实现更为 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  28  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    高效的资源分配。但这种类似的应用模式能很大程度上推动云计算应用在企业的 落地。    因此综合来看，云计算的出现对大数据的发展起到了巨大的促进作用，成为 大数据发展过程中重要的影响因素。  （二）物联网对大数据的促进  物联网赋予了我们对事物的精密感知能力，同时，其产生的非结构化数据的 量级、多样性、价值和速度均超出了传统数据处理工具所具备的捕捉、存储、管 理和分析能力，于是，物联网必定会产生大数据。    物联网的大数据挑战    随着物联网的应用增多，越来越多的来自传感器和设备的数据不断产生，比 如对基础设施的监控、环境感知、智能家居、楼宇信息、汽车与交通运输设备、 智能电表以及各种移动设备上应用，物联网的普及让越来越多的数据汇入到信息 网络，进一步紧密地联系了信息网络系统与物理世界。这些不断涌现的数据必须 被分析、被利用，如此才能为智慧城市提供基础保障。    现在处于大数据时代，物联网每一分钟都可以产生大量的数据。物联网产生 的大数据与一般的大数据有不同的特点，是异构的、多样性的、非结构和有噪声 的，更大的不同是它的高增长率。物联网数据可以说也是社交数据，但不是人与 人的交往信息，而是物与物、物与人的社会合作信息。物联网数据挖掘涉及数据 存储，从实物、虚拟物获取存储，然后进行一些虚拟化和找出数据摘要。    从物联网的运营模式来看，它是一个数据产生、数据收集、数据处理、决策 和应用的过程，有业内专业人士指出，其中数据产生与数据收集属于基础环节， 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  29    关键的是数据处理环节。因此，基于大数据的数据分析处理将是物联网的商业 价值所在，同时也是伴随物联网产生的新挑战。    目前在城市安全、交通出行、安全生产、医疗健康等方面对物联网有切实的 需求，这使得物联网在这些领域发展迅速。但目前这些领域的物联网发展也仅仅 在感知层面，即收集数据，还没有上升到分析数据的层面。从这个层面讲，我国 的物联网产业还未进入大规模应用阶段。    为智慧城市开路    在智慧城市建设中，物联网是很重要的一项技术和应用。智慧城市领域包括 智慧政府、智能交通、智慧能源、智慧物流、智慧环保、智慧社区、智慧楼宇、 智慧学校、智慧企业、智慧银行、智慧医院、智慧生活以及这些智慧行业之间的 跨行业应用，这些与城市发展水平、生活质量、区域竞争力紧密相关，并推动城 市可持续发展。通过物联网的各种智能感知手段，可以让整个城市的功能实现更 智慧。    智慧城市和物联网有着密切关系，智慧城市实际上依托的信息来源，都是由 物联网提供的。物联网是一个城市的神经系统，一个高水平的物联网将会催生高 水平的智慧城市。在物联网环境下城市方式正在发生转变，城市的通信、交通、 食品、金融、智能家居等方方面面的建设，在智慧的理念引导下在建设法规、运 营法规方面都会有相应调整，来适应物联网产业发展，适应智慧城市的核心目标。    物联网产业的发展，是智慧城市及其他应用发展的重要基础，无论智慧城市 还是云计算、大数据，物联网都是核心技术，因此智慧城市和物联网是有高度关 联的。    汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  30  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    另外，物联网产业的发展提出了更为现实生动的要求，集中体现了智慧城市 发展当中的各领域应用需求，源源不断地给物联网产业本身提供技术改进方向。 从这个意义上说，物联网技术必定要与移动互联网、大数据结合，共同推进智慧 城市的发展。    物联网的核心是业务应用的创新，应用是主体，而技术是手段，智慧城市建 设无疑是物联网应用推广的 重要途径之一。智慧医疗、智能交通已成为物联网 力推的重点，随着移动互联网的兴起，与移动智能终端结合的物联网技术快速发 展，将会有更多的智慧城市项目如民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活 动进入实质应用阶段。物联网的应用和发展为城市的公共管理模式带来智慧的变 革，这种变革 终将改变我们的生活方式。  （三）泛互联网化带来数据分析的需求  泛互联网化是收集数据的重要渠道，没有泛互联网化的应用软件，公司就难 以获得用户的行为数据；行业垂直整合趋势在数据运用层面，通过搜集大量的用 户数据，更贴近用户，更理解用户，为其提供更适当的服务；数据成为资产更强 调数据的战略意义。三大趋势的提出，拓展大数据主题的研究范围，开辟了新的 视角和逻辑来观察软件公司成长路径和投资价值，成为我们分析研究 TMT 公司 的顶层逻辑的要素之一。    软件应用泛互联网化    所谓泛互联网化，就是指应用软件都会和互联网联通，成为用户接入互联网， 享用网络服务的媒介。一般而言，大家用浏览器上网。现在几乎所有的应用软件 都具备联网的功能。比如我现在打字用的输入法，它不断的把我的常用词传到到 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  31    网上；再如 360安全卫士，不断的会收集电脑上的一些隐患，也会传到网上。泛 互联网化解决两大难题，第一，猖獗的盗版。盗版软件接入网络无异于自投罗网； 第二，促使盈利模式从卖软件拷贝，走向多元化。可以卖服务、可以卖流量、可 以卖广告。多元化了。    泛互联网化有三个显著的特征    第一，富界面、跨平台，可以自然而然的收集用户的行为数据。不管是 PC、 平板还是手机，给客户的体验应是相近和相互关联的。    第二，门户化，用户无需启用其他软件即可完成绝大多数的工作和沟通需求。 对于个性化的用户需求，可以直接调用第三方应用或者插件完成；譬如从新浪微 博的发展轨迹可以清晰地观察到门户的特点。某个软件一旦具备了门户的特征， 那他就基本走在赢者通吃的路上，甚至给第二名都留不下多少机会。    第三，碎片化。把原来大型臃肿的软件，拆分成多个独立的功能组件，用户 可以按需下载使用。 典型的例子就是苹果的 APP  store。每个“碎片”完成一 个小功能，聚合起来，就可以满足人们方方面面的需要。到今年 3月份，苹果应 用商店的下载量已经超过 250亿次。碎片化衍生出微支付，用户可以花几元钱买 到很好玩的东西。如果一些大型应用软件，通过碎片化方式提供，还可以显著降 低用户的总体拥有成本。    行业应用的垂直整合    行业垂直整合趋势中，公司的竞争力体现在对终端用户的掌控和理解。在这 个趋势下，越靠近终端用户公司，在产业链中拥有越大的发言权，上演挟天子令 诸侯的好戏，这个天子就是广泛的 终用户。微软的股价十年横盘，IBM却受到 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  32  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    巴菲特的青睐，两大巨头之间的恩恩怨怨、此起彼伏是这个趋势 好的注脚。    数据将成为资产    未来企业的竞争，将是拥有数据规模和活性的竞争，将是对数据解释和运用 的竞争。对数据的掌控将实现对市场的支配和巨大的经济回报。这个趋势在部分 行业已经是现实。譬如电子商务、金融、电信等行，总体来看依然处于大数据产 业链第一阶段早期。第一阶段是内部数据整合及分析挖掘；第二阶段是企业内外 部数据融合及用户行为模式分析与数据挖掘；第三阶段是数据驱动的以消费者为 中心的组织变革。大数据产业链中，天然具备海量数据的公司、具备数据处理能 力的公司是值得投资的对象。    围绕数据，可以演绎出六种新的商业模式。    一、租售数据模式：简单来说，就是卖广泛收集、精心过滤、时效性强的数 据。这也是数据就是资产的 经典的诠释。    二、租售信息模式：信息指的是经过加工处理，承载一定行业特征数据集合。 一般聚焦某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心 加上专用传播渠道，也可成一方霸主。    三、数字媒体模式：这个模式 性感，因为全球广告市场空间是 5000 亿美 元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、 海量、有效的数据，立身之本是大数据分析技术，盈利来源是精准营销。    四、数据使能模式：这类业务令人着迷之处在于，如果没有大量的数据，缺 乏有效的数据分析技术，这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的 小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据，甚至可以计算出 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  33    应提供多少贷款，多长时间可以收回等关键问题，把坏账风险降到 低。    五、数据空间运营模式：从历史上，传统的 IDC 就是这种模式，互联网巨头 都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲，从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大 数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源。海外的 Dropbox，国内微盘都是此 类公司的代表。这类公司的想象空间在于可以成长为数据聚合平台，盈利模式将 趋于多元化。  六、大数据技术提供商：从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的 5 倍以上，任何一个种类的非结构化数据处理，都可以重现现有结构化数据的辉煌。 语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可 能出现大型的、高速成长的公司。  第三节 大数据发展遇到问题及阻力  一、 大数据时代企业需要的能力  业务技能    这里的业务技能不是指提高业绩的能力，而是指将业务过程标准化、掌握各 个过程中哪些信息需要输入、记录等能力。    以经营活动为例。通常，将一些促销活动的问卷调查中有望成为真实客户的 顾客信息录入 CRM(顾客管理系统)系统，销售负责人在此信息的基础上开展营销， 顾客感兴趣的产品、服务等将作为数据输入 CRM 系统。接下来，如果顾客购买 了产品，在结算系统输入结算信息，如果是货物的话在物流系统输入、生成物流 信息。像这样，掌握数据是在哪一过程中、什么活动中生成的非常重要。    此外，哪一过程、或者在哪一过程生成的数据会对业务的结果产生较大影响 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  34  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    等，与其感性估计，不如对相关数据进行分析、形成模式化。例如，与顾客的年 龄、性别相比，从事哪种职业对购买概率的影响更大等。    数学技能(模式化、样本化)    其次是分析数据所需的数学技能。此前，说到分析业务数据的技能的话，都 是些求合计、平均值和标准差等简单的统计学知识，但以后，通过分析数据研究 出业务的规律性，形成“模式化”、“样本化”技术非常必要。这在科学界是一种 常见手法。例如，理想气体状态方程“PV=nRT”，就是将气体的状态用模式化的 公式表现出来。    同样，在业界，也需要将商业活动的状态形成公式化的分析技术。例如，连 锁超市可以根据店铺的位置，计算出各种条件下(销售业绩、天气、气温、星期 几等)的客流量和每种商品的销售额，找出规律，就可以做出更适当的调整，也 能减少亏损、改善盈利。    IT技术    IT技术也不可或缺。首先，就是与数据库相关的技术。需要分析的数据保存 在哪儿、AGE和 JOB等数据库中涉及到的项目怎样与实际业务术语相结合等，现 在都可以通过 IT 手段来实现。但是，目前大多数企业面临着业务之间的业务术 语不统一、数据库零散不成规模等问题，仍然还有很多要依靠人来解决的东西。    今后，通过 IT 技术解答公式的能力将越来越重要。例如，假设商品的销售 额与顾客年龄的关系，用公式“销售额=a×年龄”来表述，系数 a就可以通过 IT 技术求出。这是非常简单的线性回归问题，数据量小的话就可以用 Excel 等电子 表格软件求出 a。此外，也可以用 SPSS 和 R 等专业统计分析软件。更复杂的情 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  35    况，就需要创建一个程序来求系数，拥有此项技术的 IT 工程师就可以说是珍宝 了！  二、 通过海量的数据中获得洞察力  通过各种有线和无线网络，人和人、人和各种机器、机器和机器之间产生无 处不在的连接，这些连接不可避免地带来数据交换。而数据交换的关键是降低延 迟，以近乎实时——意味着小于 250毫秒的方式呈献给用户。  类型杂必然促使我们对海量数据进行分析、处理和集成，找出原本看来毫无 关系的那些数据的关联性，把似乎没有用的数据变成有用的信息，以支持我们做 出的判断， 终形成大数据的价值——获得洞察力和价值。  大数据的崛起，正是在人工智能、机器学习和数据挖掘等技术的迅速发展驱 动下，呈现这么一个过程：将信号转化为数据，将数据分析为信息，将信息提炼 为知识，以知识促成决策和行动。所以真正好的大数据系统，重要的不是越多越 好，其实越少越好， 终变成一个决策，这才是 关键的。  三、 数据洞察力转化为实际的行动力  IBM全球企业咨询服务部（Global Business Services‐GBS）公布了其 新的新 智能企业全球高管调研与研究项目白皮书之《分析：实现价值的新途径——智慧 的企业如何利用分析技术将洞察力转化为行动》。  此研究项目由麻省理工学院斯隆管理评论与 IBM商业价值研究院合作完成， 共调查了来自 100多个国家、30 个行业的近 3000位高管、经理和分析员，旨在 了解企业目前如何利用业务分析与优化技术（BAO‐Business Analytics Optimization） 确定未来投资的优先次序，以及将洞察力转化为行动，并帮助企业了解信息和先 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  36  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    进的分析技术带来的机遇。  IBM 指出 BAO 将引领未来咨询服务的新方向，为企业行业转型决策提供支 持。调查发现，行业中表现优秀的企业在决策之中广泛应用了分析技术，并认为 分析能力逐渐成为 重要的竞争能力之一，改进信息和分析技术是其企业的首要 任务，并根据调研结果提出了五点方法论的建议。  BAO：引领未来咨询新方向  2011 年是中国“十二五”规划的开局年，中国目前的企业和行业大都处于 转型的不同阶段。BAO技术能够强化企业的竞争优势，可以广泛得应用到不同企 业和行业中。BAO代表了未来咨询服务的新模式，更为企业向更智能更智慧的路 径发展提供了平台。从这份报告中，我们也看到分析技术对于企业转型、进步、 创新、发展和成功的重要价值。这进一步证明了 BAO 在未来企业中应用的重要 性。  BAO 将成为引领咨询服务未来模式的核心驱动，是行业企业在业务转型和 创新路上的首选。  2011年，IBM迎来了百年华诞。在过去的一百年中，IBM实现了一次又一次 的业务转型，从随需应变到全球整合企业，再到今天的智慧的地球战略，每一步 都是引领世界的脚步，每一次转型都离不开技术的驱动。向服务转型，是 IBM百 年转型历史中重要的一步。2002 年，IBM 全球服务部下属的业务创新服务部与 前普华永道合并，之后成立 IBM  全球企业咨询服务部。目前，它是全球 大的 咨询服务组织，顾问和专业人员遍布全球 170 多个国家。凭借业务上的远见卓识 及领先的技术专长快速发现、创造并传递价值，为客户提供具有实际绩效的创新 解决方案，长期以来一直致力于企业战略组织，流程优化和系统执行，结合科技 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  37    优势与行业市场洞察，助力企业行业转型。  “创新，转型，进步”勾勒出了 IBM 百年历史的三大关键。一直以来 IBM 非常重视将技术整合到企业的生产、投资、规划等各个决策环节之中。而  BAO 正是 IBM 百年科技的智慧结晶，它将引领未来科技发展的方向，将商业洞察转 化为行动力。今天，越来越多的企业利用 BAO 技术，将数据与信息转化为企业 的洞察，并将洞察嵌入到行动之中，为企业向更智能更智慧的路径发展奠定了基 础。  分析能力就是一项竞争能力  分析技术将帮助企业在未来运用数据洞察力提升企业整体能力提供帮助。调 查结果显示，表现优秀的企业使用分析技术的数量比表现较差的企业高五倍。被 调查者普遍认为分析技术能带来价值。一半的被调查者称，改进信息和分析技术 是其企业的首要任务。另外，超过五分之一的被调查者表示，他们在采用先进的 信息与分析方法方面，面临着强烈或者巨大的压力。60%的被调查者称，通过创 新实现竞争优势是 大的业务挑战。同样比例的人也认为，他们的企业有大量数 据未得到有效利用。  在每个行业，以及全球每个地区，企业高层领导都想知道他们是否充分发挥 了企业内现有的海量信息的价值，企业利用新技术收集的数据是否达到了前所未 有的量级。然而，许多企业仍在寻找更好的方式，试图从现有的数据中获得价值， 并在市场上赢得竞争优势。他们始终面临着如何持续实现 大价值的问题。报告 指出，数据已经不是企业面临的 大障碍，数据的处理和利用能力是区分企业竞 争力的重要指标。一些新方法——例如数据可视化和流程模拟，以及文本和语音 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  38  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    分析、社交媒体分析和其它预测性和说明性技术，能够将标准的历史报告中枯燥 而又深邃的数字转化为可以随时使用的信息和洞察力。一些由于人们不确定如何 处理而被束之高阁的数字，将重获新生。企业领导需要借助分析技术利用日益增 多的数据和计算能力，以前所未有的方式做到明智决策和实现领先优势。  三个能力等级各有机遇，中国企业利用分析技术要趁早  根据分析能力等级的不同，研究者将企业划分为“有志向”、“经验丰富”和 “已转型”三个等级。与“有志向”和“经验丰富”的企业相比，已转型的企业 已经通过有效地利用洞察力实现了业务运作的自动化。它们更注重提高客户获利 能力，并且在充分利用组织资源方面，在补缺分析领域进行有针对性的投资。这 种绩效优势证明了更多利用分析技术的潜在好处。  在中国，分析技术将成为不同阶段企业转型的得力助手。面对中国现阶段的 发展模式，“十二五”规划指出经济发展模式、经济结构的调整和转型已经迫在 眉睫、刻不容缓。在“十二五”规划纲要草案里明确提出要大力发展节能环保、 新一代信息技术、生物、高端装备制造、新能源、新材料、新能源汽车这七大战 略性新兴产业。  中国不乏有志向、转型经验丰富与已经转型的企业。调研结果表明，企业希 望等到积累了一些经验之后才利用分析技术实现其增长目标，但这可能更多地是 一种常见实践，而非“ 佳实践”。明智地应用于企业运作能力的分析技术可加 快大量业务目标的实现，即使是在应用分析技术的 早阶段。  报告针对不同阶段的企业提出了以下建议：  “有志向”的企业与实现预期分析目标的距离 远。通常他们注重现有流程 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  39    的效率或自动化，并且在寻找降低成本的方式。目前仅有几个必要的构件—人员、 流程或工具用于收集、了解、融合或者处理分析洞察力。集合 优秀的人员和资 源，为投资分析技术制订案例。为了获得初始项目的支持，需要确定可通过分析 技术而应对的巨大业务挑战，并寻找能够应对挑战的数据。  “经验丰富”的企业已经积累了一定的分析经验，通常通过在“有志向”阶 段成功提高效率而实现，这些企业着眼于超越成本管理之外的其他目标。经验丰 富的企业正在开发更好的方式，以有效地收集、融合和处理分析结果，从而开始 优化整个企业。可采取措施部署企业级分析技术，并通过集中精力解决每个人普 遍认识到的大问题。通过协作抓住企业机遇，而不损害部门的需求，同时防止治 理本身成为治理目标。  “已转型”的企业在大量职能部门使用分析技术已经拥有一定的经验。他们 将分析技术作为竞争力量，并且善于组织人员、流程和工具来实现优化和差异化。 与其他两类企业相比，较不注重降低成本，更注重提高客户获利能力，并且在充 分利用组织资源方面，在补缺分析领域进行有针对性的投资。“已转型”的企业 应当发现并拥护企业在使用分析技术所实现的进步。企业已经利用分析技术完成 了许多任务，但面临着完成更多任务的压力。要注重分析技术和管理权限更加深 入，而不是扩大，但要认识到这持续展示分析技术推动业务目标实现的新方式至 关重要。  五点方法论，实施分析驱动型管理  对于处于不同阶段的企业来说，宏伟的计划都需要具体的行动才能保证从分 析技术中获得收益，同时也需要明确的管理方法。研究者基于其调研数据、项目 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  40  中国大数据发展背景及影响因素|汇智联恒    经验、案例研究以及与专家的访谈为企业成功实施分析驱动型管理以及快速创造 价值提出五点方法论建议。  注重 大且 高的价值机遇。 艰巨的挑战并不会带来 大的失败风险。眼 中的问题会引起关注，激发行动。管理权限是 大的障碍，如果利害关系很高， 优秀的人才会欣然参与到抓住机遇的活动中。  在每个机遇内，首先从问题开始，而非数据。过去，企业在分析之前倾向于 从收集所有可用数据开始，往往导致企业全力关注数据管理、收集、清理和转换 数据，而用于了解数据的潜在使用价值的时间、精力和资源少之又少。因此，这 样采取的任何行动并不是 有价值的行动。相反，实施分析技术的企业首先应定 义满足主要业务目标所需的洞察力和问题，再确定解决方案所需的数据。  将洞察力嵌入到行动中，并创造价值。将信息嵌入到业务流程中的新方法和 工具‐‐应用案例、分析解决方案、优化、工作流和模拟使得洞察力更容易理解和 执行。被调查者认为：趋势分析、预测和标准化报告是他们目前使用的 重要工 具。不过，他们也识别出其他在 24个月内将会产生更大的价值的工具。分析“现 状”方法日益减少，而分析“未来”方法会显著地增加。  保留现有能力，同时增加新能力。当高管们 初认识到需要分析技术时，他 们需要向离他们 近的人寻求答案。逐渐地，这些“需求点”资源会结合到本地 业务条线单位中，以进行洞察力分享。 终，集中单位会出现，形成共享的企业 观点—治理、工具、方法和专业的知识。随着高管们更频繁地使用分析通知日常 决策和行动，这种对洞察力的更高要求将使每一级的资源参与进来，从而增强分 析能力，即使活动为了提高效率已经改变。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|中国大数据发展背景及影响因素  41    利用信息议程为未来做计划。越来越多的数据必须组合成为集成、一致且可 信的信息基础。每个实施阶段都需要使数据基础与总体信息议程保持协调，加快 企业提高在所有应用和流程之间共享和交付可信信息的能力。只有借助信息议程， 企业才能将信息作为企业的战略资产。  此次，IBM《分析：实现价值的新途径——智慧的企业如何利用分析技术将 洞察力转化为行动》白皮书的发布，强调了业务分析与优化技术作为重要竞争能 力对企业的作用。IBM全球企业咨询服务部作为全球 大的咨询服务组织，将强 化 BAO 技术在未来咨询和企业转型之中的应用，BAO 技术也将助力中国企业行 业实现转型向可持续方向发展。      汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  42  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    第三章    大数据在行业中的应用分析  第一节 医疗领域  一、 医疗领域大数据应用价值  医疗行业产生的数据量主要来自于 PACS 影像、B 超、病理分析等业务所产 生的非结构化数据。人体不同部位、不同专科影像的数据文件大小不一，PACS 网络存储和传输要采取不同策略。面对大数据，医疗行业遇到前所未有的挑战和 机遇。    医疗行业大数据应用场景非常多，以临床操作和研发为例，医疗行业大数据 应用的范围就非常广阔。    对于公共卫生部门，可以通过过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测 传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。  二、 大数据在医疗行业应用状况及前景  大数据在医疗行业的应用在逐渐增多，其市场总体规模保持了增长。2014 年，国内医疗行业的大数据市场规模为 亿元，同比增长了 %。随着医疗 领域对大数据的认知提高，以及大数据在医疗领域发挥更广泛的作用，大数据在 医疗领域的应用规模将继续保持增长。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  43    图表  6：2012‐2014年我国医疗领域大数据市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  图表  7：2015‐2019年我国医疗领域大数据市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  三、 医疗行业大数据应用产业链分析  移动医疗产业的完整模式由硬件—软件—云端三部分构成，三者组成产业链 的闭合模式。诸如血压计等硬件是采集数据的入口，硬件将这些数据回传到软件 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  44  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    APP，由 APP回传到云端，医生就可以在云端上看到每位客户的健康情况。  然而，中国的移动医疗产业到目前为止，发展核心仍然在前端技术以及数据 收集的阶段，缺的是如何打通数据、技术和个人健康管理服务，真正拓展到后端 诊断、个人健康干预的模式还没有出现。在经过快速发展的一轮前端布局之后， 目前投资也开始逐渐把触角往后端延伸。  但对于移动医疗产业链前后端的贯通模式，行业现在还处于探索阶段。我们 就像一只趴在玻璃上的苍蝇，前途一片光明，却找不到出路。  抢占数据入口之后， 终还是要让客户购买服务硬件卖到足够的数量，卖的 就不仅仅是硬件，而是得到了一批用户，就可以慢慢构建一套健康医疗的生态系 统。而个人健康云服务才是产业链的核心。  第二节 金融  一、 金融领域大数据应用价值  在金融领域，大数据的价值目前尚未明显体现。数据挖掘是投资领域近年来 重要的技术革新，配合大数据技术，这项创新的分析广度和速度都会大幅提升。 在传统金融领域，阿里金融已得到了行业的广泛关注，其低廉的信贷征信成本对 中国现有的金融机构和模式影响甚大。而证券公司建立的客户关系管理系统，通 过客户交易行为分析挖掘其风险偏好，进而推荐合理的资产配置，目前也处于运 用初期，未来会有较为广阔的发展前景。普通投资者也可以运用历史股票行情和 财务数据库建立起自己的分析系统，避免在海量信息中“迷航”。    信息安全是金融行业永远的话题。如何利用信息技术的优势加强金融机构的 内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  45    新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问 题。金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、 信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点。  国际金融危机 以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度。    金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还 可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就 会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应 对复杂的应用。    当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理 的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信 息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面， 那么大数据甚至可以用来改善信息安全。  二、 大数据在金融行业应用状况及前景  在金融领域，2012 年到 2014 年的大数据应用规模分别为 亿元、 亿元和 亿元，其中 2014年行业的规模增长率为 %。金融行业对大数据的 依赖性较强，通过对下游客户的消费习惯分析，从而促使银行业务更好的开展与 开发。因此，未来大数据在金融领域的应用规模将继续保持增长态势。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  46  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    图表  8：2012‐2014年我国金融领域大数据市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  图表  9：2015‐2019年我国金融领域大数据市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  三、 金融行业大数据应用产业链分析  从生产来看，不需要特别的采集过程，因为监管要求、业务逻辑或者技术便 利，具有“自生产”特征，比如搜索数据、交易数据等；从存储来看，相对于传 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  47    统数据库的数据规模，量变引起质变，需要新的数据库技术来支持存储和访问； 从使用来看，分析方法从基于概率论的抽样理论过渡到人工智能、统计学习等讲 求高维、高效率分析技术。  从行业细分角度，大数据金融业主要有大数据银行金融和大数据证券金融， 分别和银行业务、证券业务相关。当然，保险业天然就和大数据相关。  信用卡自动授信是典型的大数据银行金融。从银行角度是否应该对申请者授 信、发授多少信用额度，是个重要问题。传统方式是人工审核申请资料，然后根 据大致的档位发放额度或拒绝申请。但是当银行积累了足够多的用卡客户数据， 可以把是否违约，违约概率，有效使用额度等指标作为被评价对象，然后调用与 此相关的各种客户信息建立统计模型，自动计算授信结果。  机器人投资是大数据证券金融的代表形式，股票价格波动受各种因素影响， 传统的投资方式一般人工收集信息，手动交易。机器人投资可以建立多因素模型， 自动选择股票或寻找交易时机，在适当的风控模型下建立机器人投资云交易模式。  再如，连接银行和证券的大数据不良资产评估。2005 年，某国有不良资产 管理公司开始尝试在海量数据基础上进行不良资产评估。原本银行信贷资产的评 估都是基于会计模型，但是不良资产基本没有会计特征，很难用传统方法评估。 因此，收集已处置资产和待处置资产样本进行对比，建立数据挖掘模型，可以方 便评估待处置资产的价格。  金融业积累的大数据就是金融大数据，根据银行金融和证券金融本身的不同， 这些数据也分成银行金融大数据和证券金融大数据。积累数据过程中，产生了数 据采集、存储、使用的相关工作和企业，这样就完成了金融大数据的产业链，但 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  48  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    总体依然是信息技术产业链。  随着信息技术全面发展，金融大数据产业具备提供信息技术服务之外的金融 服务能力时，就产生了大数据金融。大数据金融是脱颖于金融大数据的新服务， 是技术服务催生出来的金融服务。  第三节 电子商务  一、 电子商务领域大数据应用价值  阿里集团设立首席数据官岗位(CDO)，负责推进“数据分享平台”战略。同 日，阿里发布“聚石塔”平台，为天猫、淘宝平台上的电商及电商服务商等提供 数据云服务。此前，腾讯也发布了面向营销的大数据战略，将调动腾讯 7亿活跃 账户数据去服务门户，来打造基于用户社交关系链的“下一代腾讯网”。    互联网公司频频表态启动大数据布局，并将其提升至战略高度。业内分析人 士指出，这将带动大数据投资力度，并将促进包括数据获取、数据存储、数据处 理与分析、数据应用等在内的大数据产业链的启动。    电子商务能力包括供应链能力、网络运营能力和物流能力，而这三大能力的 产生和发展无不依赖于数据。    目前来自商家的 80%以上数据需求是对消费者购买行为的分析，比如点击量、 跨店铺点击，订单流转量甚至旺旺聊天信息的收集和分析等都成为商家关心的数 据。目前阿里巴巴可以得到买家的访问量、固定频率、偏好商品等浅层分析，而 未来更加多样，不仅可以看到商家销量的高低，甚至还可以看出高低的原因。通 过聚石塔，商家除了可以享受基础云技术如虚拟主机及云数据库，数据推送、数 据集成、资源弹性升级等云端服务外，还可以在后期享受强大的物流、订单、账 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  49    户权限等开放与升级。从本月开始，聚石塔将同时开始建造信息交换平台，从会 员、商品、交易来做数据处理。    同时，阿里从组织结构层面加大了对于数据战略的重视力度。阿里昨日宣布 设立 CDO，阿里巴巴 B2B 公司 CEO 陆兆禧将出任上述职务，向集团 CEO 马云直 接汇报。    在阿里内部，将阿里集团变成一家真正意义上的数据公司已经是战略共识， 而支付宝、淘宝、阿里金融、B2B的数据都会成为这个巨大的数据分享平台的一 部分。如何挖掘、分析和运用这些数据，并和全社会分享，则是这个战略的核心 所在。    2010年以来，  几乎所有 IT巨头都先后发布了重量级产品来应对大数据的挑 战，足见大数据已成为各大 IT巨头争夺的下一个制高点。    国内顶尖互联网公司布局大数据业务不能小觑，特别是从腾讯 7亿用户和阿 里日均数十万级的处理量来看，两大巨头加大数据业务布局显然还会拉动相关领 域的投资，包括数据存储及处理软件等产业链都有望获得带动。  二、 大数据在电子商务行业应用状况及前景  电子商务领域是当今发展 快的行业之一，面对众多的商家、消费者产生了 极大的数据需求，这促使大数据在电子商务领域的规模增长。2014 年，大数据 在电子商务行业的规模为 亿元，同比增长了 %。随着电子商务行业的发 展，未来大数据在电子商务领域的应用规模将继续保持增长。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  50  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    图表  10：2012‐2014年我国电子商务领域大数据市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  图表  11：2015‐2019年我国电子商务领域大数据市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  三、 电子商务行业大数据应用产业链分析  电子商务领域的大数据应用，上游主要以相关方案与平台，对消费者购买行 为进行分析，如点击量、跨店铺点击、订单流转量等信息，进而形成系统的数据 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  51    库，从而对相应商家提供帮助，促使商家更好的投放广告以及吸引消费者。  第四节 零售  一、 零售领域大数据应用价值  大数据主要能在以下 4个方面挖掘出巨大的商业价值：对顾客群体细分，然 后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动;运用大数据模拟实境，发掘新的需 求和提高投入的回报率;提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管 理链条和产业链条的投入回报率;进行商业模式、产品和服务的创新。笔者把他 们简称为大数据的 4个商业价值杠杆。企业在大踏步向大数据领域投入之前，必 须清楚地分析企业自身这 4个杠杆的实际情况和强弱程度。    1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。本文 开头 Target的故事就是这个杠杆的案例，瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务 是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和大数据的分析技术使得对消费者的 实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。比如在大数据时代之前，要搞清楚 海量顾客的怀孕情况，得投入惊人的人力、物力、财力，使得这种细分行为毫无 商业意义。    2、运用大数据模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越 多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增 长。Blog、Twitter、Facebook 和微博等社交网络也在产生着海量的数据。云计算 和大数据分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连 同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据 化。大数据技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  52  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回 报 高。    3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链 条的投入回报率。大数据能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎 把大数据成果和大数据能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用大数据创造商业 价值。这个杠杆的案例是关于沃尔玛的一个故事。    沃尔玛开发了一个叫做 Retail Link 的大数据工具，通过这个工具供应商可以 事先知道每家店的卖货和库存情况，从而可以在沃尔玛发出指令前自行补货，这 可以极大地减少断货的情况和供应链整体的库存水平。在这个过程中，供应商可 以更多的控制商品在店内的陈设，可以通过和店内工作人员更多地接触，提高他 们的产品知识;沃尔玛可以降低库存成本，享受员工产品知识提高的成果，减少 店内商品陈设的投入。综合起来，整个供应链可以在成本降低的情况下，提高服 务的质量，供应商和沃尔玛的品牌价值也同时得到了提升。通过在整条供应链上 分享大数据技术，沃尔玛引爆了零售业的生产效率革命。    4、进行商业模式，产品和服务的创新。大数据技术使公司可以加强已有的 产品和服务，创造新的产品和服务，甚至打造出全新的商业模式。这个杠杆将引 用 Tesco 为案例。Tesco 收集了海量的顾客数据，通过对每位顾客海量数据的分 析，Tesco 对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这 个基础上，Tesco 推出了自己的信用卡，未来 Tesco 还有野心推出自己的存款服 务。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  53    二、 大数据在零售行业应用状况及前景  从零售领域来看，2012 年大数据在零售领域的应用规模为 亿元，2013 年则为 亿元，到 2014 年则增长到了 亿元，较 2013 年增长了 %。 随着大数据在零售领域的应用增多，未来大数据在零售领域的规模将继续保持增 长。  图表  12：2012‐2014年我国零售领域大数据市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  54  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    图表  13：2015‐2019年我国零售领域大数据市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  三、 零售行业大数据应用产业链分析  例如，一个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网 络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定 位公司的差异化，他们通过从  Twitter  和  Facebook  上收集社交信息，更深入的 理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者 和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据 与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。    零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与 交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整 售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了 17%的存货，同时在 保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  55    第五节 电信  一、 电信领域大数据应用价值  XO Communications通过使用 IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客 户流失率。XO 现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环 节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM 新的 Netezza 网络分析 加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助 通信企业制定更科学、合理决策。    电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖 给需要的企业，这是全新的资料经济。    中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、 跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以 快捷的方式推送给指定负责人， 使他在 短时间内获知市场行情。    NTT  docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近 的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。  二、 大数据在电信行业应用状况及前景  从当前电信行业来看，大数据在电信领域对消费者用户的消费习惯、消费特 点、消费变化等分析具有重要意义，这促使大数据在电信领域得到了广泛的应用。 随着电信行业的发展以及大数据领域的完善，未来电信领域的大数据应用规模将 继续保持增长态势。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  56  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    图表  14：2012‐2014年我国电信领域大数据市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  图表  15：2015‐2019年我国电信领域大数据市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  三、 电信行业大数据应用产业链分析  电信领域的大数据应用主要是对消费者用户的消费习惯、消费特点、消费变 化等分析，预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  57    公司及时采取措施，保留客户。  第六节 交通  一、 交通领域大数据应用价值  通过在城市多处设置的传感器，随时掌握在某个地方有多少辆汽车，车速是 多少。有了这些数据就可以建立起模型进行分析，从而指导人们确定出行计划， 避免拥堵。    IBM的六位数据分析工程师准备通过整合、分析现有交通数据，以及来自社 交媒体（Twitter）的新数据源，来医治波士顿的交通恶瘤。这些数据包括市政网 联网能够实时采集的交通信号灯、二氧化碳传感器甚至汽车的数据，这些数据能 够帮助乘客重新调整路线，节省时间，节省汽油。  二、 大数据在交通行业应用状况及前景  在交通领域，2014 年大数据行业在交通领域的规模为 亿元，同比增长 了 %。结合当前现状来看，未来大数据在交通领域的应用规模将继续保持增 长态势。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  58  大数据在行业中的应用分析|汇智联恒    图表  16：2012‐2014年我国交通领域大数据市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  图表  17：2015‐2019年我国交通领域大数据市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  三、 交通行业大数据应用产业链分析  大数据在交通领域的应用主要是指：通过对车辆、交通数据、交通状况进行 分析处理，进而有效的组织交通运行，以保障交通良性发展以及降低危险的发生， 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据在行业中的应用分析  59    这其中涉及到如大数据收集、大数据软件研发、相关政府部门等多个组成部分。      汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  60  大数据产业链组成及业务模式分析|汇智联恒    第四章    大数据产业链组成及业务模式分析  第一节 大数据产业链分析  大数据的引入，相比传统的数据仓库与商务智能，在策略上与技术两个方面 都带来一系列的挑战。麦肯锡在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》 报告中正式提出大数据对创新、竞争与生产力的推动作用：数据更透明、更可用， 改善企业流程绩效，改善客户体验，提升决策能力，业务模式和产品创新。  目前，大数据的产业链正在不断完善。大数据产业的上游是一批能够掌握大 数据标准、入口、汇集和整合过程的公司，他们在大数据储存、使用和分析的基 础上推出个性化、精准化和智能化的机制，跨网站、跨产品、跨终端、跨平台， 让人与人、人与物、物与物之间实现高效撮合与匹配，从而建立起崭新的商业模 式。这些公司的理想目标是掌握全部网络用户和全部网络服务提供商的全部网络 行为。这种驾驭大数据的能力反过来会深刻影响网络业未来的走向和人们使用互 联网的方式。  大数据产业的中游是一批在某些垂直领域或者某些特定区域能够掌握大数 据入口、汇集和整合的公司，掌握全部网络用户的部分网络行为，或者是部分网 络用户的全部网络行为。这些公司有机会在这些垂直领域或特定区域成为规则制 定者和商业模式创新者。  大数据产业的下游由网络公司组成，它们基本上扮演的角色是大数据生态圈 里的数据提供者，特色服务运营者和产品分销商，基本通过开放平台和搜索引擎 获取用户，处于产业的边缘地带。  经过多年的发展，大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据产业链组成及业务模式分析  61    采集、存储、处理和呈现的有力武器。技术趋向多样化，企业应选择接受度高和 未来会快速普及的技术。大数据相关的技术和工具非常多，新的技术和工具，如 Hadoop 分发、下一代数据仓库等，是大数据领域的创新热点。  同时，基于云的数据分析平台将更趋完善。大数据的分析工具和数据库也将 向云计算方向发展。云计算为大数据提供了可以弹性扩展、相对便宜的存储空间 和计算资源，使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析。  此外，数据分析集逐步扩大，企业级数据仓库将成为主流，未来还将逐步纳 入行业数据、政府公开数据等多来源数据。  大数据的演化及其商用推广，使得电信运营商可以充分发挥其管道的优势， 深挖管道中数据的无限商机。电信运营商如果能够通过技术的进步，不断释放其 管道中庞大数据的潜在力量，将会成为大数据时代 大的赢家。  第二节 大数据产业链主要成员及业务模式分析  当今企业间的竞争，不是产品的竞争，而是商业模式的竞争。商业模式规定 了公司在价值链中的位置，指导着公司如何赚取剩余价值；并指出商业模式明确 了一个公司开展什么活动来创造价值，在价值链中如何选取上下游合作伙伴以及 怎样与客户达成交易、为客户提供价值。  目前，在大数据产业链上有三种大数据公司：  （1）基于数据本身的公司（数据拥有者）：拥有数据，不具有数据分析的能 力；  （2）基于技术的公司（技术提供者）：技术供应商或者数据分析公司等；  （3）基于思维的公司（服务提供者）：挖掘数据价值的大数据应用公司；不 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  62  大数据产业链组成及业务模式分析|汇智联恒    同的产业链角色有不同的盈利模式。 近，我按照以上的三种角色，对大数据的 商业模式做了梳理和细分。  “数据拥有者”的商业模式数据拥有者，这样的公司有三类：  1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如 Google、 Amazon、Inrix 等；这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技 术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据+技术+服务；  2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器， 非厂商的主流业务；例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提 供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要 手段来盈利；  3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合， 然后再提取有用的信息进行利用；它们的商业模式有：  2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如 Inrix 在 交通信息领域，面向 GPS 生产商、和交通规划部门、  FedEX 和 UPS 等物流公司 等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库；2C：面向个人， 提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix 提供一个免费的智能手机应用程序， 一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。  2D：租售数据/信息模式（数据资产分享和交易平台），新的商业模式，把数 据/信息作为资产直接进行销售；例如：Twitter 把它的数据都通过两个独立的公 司授权给别人使用；VISA和MasterCard收集和分析了来自 210个国家的 15亿信 用卡用户的 650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据产业链组成及业务模式分析  63    把这些分析结果卖给其他公司；“技术提供者”的商业模式技术提供者的 2B商业 模式是目前的主流，有 4种类型：  提供单点技术，pure‐play 为主，例如：Teradata 为沃尔玛和 Pop‐Tarts 这两 个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子；提供整体解决方案，IT厂商为 主，例如：IBM 提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于 IT 基础设施领域在 存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案；大数据空间出租模式：大数据计 算基础设施上（与云结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步 扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基 础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。  Bigdata as a service，新的商业模式，提供 E2E 在线大数据技术或者解决方案。 例如  RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为  500  美元每 月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics  便会将这些信息备份到安全的 服务器上，并承诺在 7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分 析结果反馈给客户。再例如，GoodData 面向商业用户和 IT 企业高管，提供数据 存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬 到了云上；技术提供者的 2C 商业模式，目前较少，与 cloud 结合后有很大的空 间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数 据的大数据解决方案。  “服务提供者”的商业模式服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另 一种是咨询服务提供者。  应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务：  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  64  大数据产业链组成及业务模式分析|汇智联恒    2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如前面提过 的 Inrix  ;2C：面向个人，提供基于数据分析的服务；例如：  Flight_caster  和 基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天 气情况进行匹配，预测航班是否会晚点；咨询服务提供者，提供技术服务支持、 技术（方法、商业等）咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务；2B  商 业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测 相关主体的行为，以开展业务；利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新 业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。  例如德国咨询公司 GFK 帮助 Telefonica  面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall） 数据：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、 年龄）和行动等数据；  这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮 助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。  目前产业链上真正的大数据玩家，应该是通过重复利用数据获得利益的公司， 例如 Google。Google 所有的业务都是构建在大数据之上的，索引整个互联网网 页，成功地建立了“网页搜索+广告”的商业模式，发展大数据并挖掘大数据的 新价值是其不可不为的原动力；Google 是大数据 大的玩家，抢占“人”生存数 字化、智能化的入口；2012年 Google 总营收 亿美元，利润 亿美元， 其 9 成利润来自广告。《大数据的商业本质》中曾提到，有咨询公司预测 2017 年全球大数据技术（包括技术、工具和服务，该处服务是指大数据支持、培训和 专业服务）市场空间约 500亿美金（2012 年约为 50 亿美金），约等于 Google  的 2012年的总营收。“数据为王”或者“数据驱动”的业务内涵和模式是大数据时 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据产业链组成及业务模式分析  65    代的未来利益 大者。  大数据要想落地，必须有两个条件：一是丰富的数据源，二是强大的数据挖 掘分析能力。目前，IT 领域软件开源盛行，逐步降低了分析技术的门槛。很多企 业在大数据战略上受挫，就是因为数据源匮乏。企业要想在大数据时代领先，必 须多方合作等方式获取更多的数据，这是大数据的基础，也是大数据战略成败的 核心。  第三节 大数据产业链投资并购  一、大数据繁荣催生产业链投资机会  大数据产业主要涉及数据生成、存储、处理分析、应用四个环节，具体来看， 包含硬件设备、处理分析环节、综合处理、语音识别、视频识别、商业智能软件、 数据中心建设与维护、IT咨询、方案实施、信息安全等领域。  在大数据风靡全球的同时，我国政府也加快了对大数据相关技术的攻关，工 信部发布的《物联网十二五规划》里，把信息处理技术作为 4项关键技术创新工 程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析等大 数据技术的重要组成部分。  随着技术的日益成熟，市场逐步向前推进，受高科技的快速发展、互联网速 度的进一步提高，我国大数据产业链雏形显现，给产业链企业带来巨大的投资机 会。  二、大数据概念股受追捧，投资热度升温  业内普遍认为，2013 年为中国的大数据元年。这一年，“大数据”成为了热 门搜索词汇，大数据概念逐步深入人心。基于市场对大数据的认可及对产业未来 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  66  大数据产业链组成及业务模式分析|汇智联恒    积极的预期，大数据概念股受到了国内资本的热捧。  而在资金的追捧下，大数据概念股更是身价大涨。拓尔思、股浙大网、天玑 科技、银信科技、浪潮信息、同有科技、美亚柏科、用友软件等所谓的大数据概 念股一度都有不错的表现。  目前，市场投资热点不多，大数据概念又是席卷 A 股的科技浪潮的引领者， 预计未来大数据的投资热度将持续升温。  三、企业并购重组活跃，向大数据产业延伸  国际市场上，无论是 IT 巨头还是市场新秀都嗅到了大数据市场机遇，持续 开展并购，增强自身的实力。像 IBM近几年已经在相关领域收购了 30多家公司， 凸显了其在大数据时代的雄心！  国内大数据市场也十分火热，各路企业纷纷通过并购、资产重组或股权受让 等方式向大数据产业延伸，以期在这个大市场上分得一瓢羹。  首当其冲的是大数据概念股企业，美亚柏科、东方国信、捷成股份、科华恒 盛等已经或正在实施并购、重组或股权置换，图谋做强做大。亚太本土 大的软 件及服务的提供商用友公司目前也正在寻找并购对象，以通过并购的形式实现在 大数据领域的发展和突破。  第四节 大数据产业链前景  电信运营商拥有多年的数据积累，涉及移动语音、固定电话、固网接入和无 线上网等所有业务，也包含公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实 体渠道、电子渠道、直销渠道等所有类型渠道的接触信息。随着语音业务的逐渐 免费，数据流量经营将成为运营商的主要业务，由此运营商“管道化”甚嚣尘上。 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据产业链组成及业务模式分析  67    然而运营商拥有任何移动互联网公司都无法比拟的海量数据，大数据金矿价值凸 显，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。  事实上，全球运营商已经开始为掘金大数据开始准备：电信与媒体市场调研 公司 Informa Telecoms & Media在 2013年的调查结果显示，全球 120家运营商中 约有 48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均 占到运营商总 IT 预算的 10%，并且在未来五年内将升至 23%左右，成为运营商 的一项战略性优势。  2014 年开始，随着中移动大规模发展 TD‐LTE 业务，中国将全面进入 4G 时 代，运营商传统数据（信令）采集业务也将由过去的 2G、3G以语音和短信为主 全面向 4G 数据（上网）业务拓展，而 4G 大量的图片、视频信息也将在采集规 模上远远超过于 2G、3G。  运营商数据采集为刚性需求，随着 4G 建设深入推进，运营商数据“采集” 业务将在未来几年出现大规模爆发。今年年底或 2015 年初 LTE‐FDD 牌照的发放 将推动电信、联通加入到 4G建设大潮中，有望成为新的行业催化剂。  同时，信息安全等要求日益提高，国家基本要求运营商数据采集采用“全采” 模式；大量的全面上网数据将携带更多的用户有效信息；运营商采集数据将由过 去以网络优化为主要目的向精准营销价值发展，数据价值商用化场景全面提升及 扩展。  由此，运营商大数据业务产业链将全面迎来新的发展机遇。运营商大数据产 业链主要分为四层：大数据采集、管理、应用、运营。  A股不乏众多大数据概念股，像银信科技、东方国信、宜通世纪、天源迪科、 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  68  大数据产业链组成及业务模式分析|汇智联恒    世纪鼎利、过去的中创信测等等。从通信板块上市公司来看，东土科技收购拓明 科技、初灵信息收购博瑞得，宜通世纪则通过 OEM 模式等，均已开启运营商大 数据价值的挖掘，而且已有了一定的较为清晰的模式。我们的核心投资逻辑为： 一是，数据采集为刚性需求的公司将率先爆发；二是，工业 时代，工业互联 网爆发，运营商数据行业应用将率先实现突破；三是，盈利模式的突破将在于产 业链的垂直化及商业变现，基础 IDC 服务运营商也值得关注。  在盈利模式方面，相关产业链的公司与运营商共建平台并进行分成的模式将 会是较为合理的一种情形。另外，产业链相关公司垂直化拓展其数据挖掘、分析 及营销能力也将成为与运营商形成更好的互补效应，进而形成合作共赢的较好突 破口。目前在积极拓展下游数据应用及营运的相关公司值得关注。      大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  69    第五章    企业大数据应用需求调研分析  第一节 企业大数据发展现状调查  之前对于大数据只是一个概念，而今已经有很多企业和厂商在开始行动，但 目前需要做的是如何迎接大数据的到来，如果你接不住大数据那么你在未来的企 业市场将会被淘汰。文件(非结构化数据)本身的大小在发生变化，从 600MB 的 RMVB 到了 30GB 的蓝光 1080P 视频，企业数据量增加，造成的数据库庞大。这 无疑是迫使企业进入大数据时代的原因之一。  我们知道大数据的 4V 理论，数量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity) 和真实性(Veracity)，为我们制定大数据的策略提供了很好的方向。但同时我们在 处理大数据的时候还是面临着很多问题，就目前大数据处理的现状来看，基本上 处于以下几种状态。  大数据处理平台以 Hadoop 为主  目前大数据的处理平台以 Hadoop 为主，都是自建 Hadoop 集群或使用 AmazonElasticMapReduce 服务，而 Google 的 BigQuery 由于种种限制推广得并不 理想。微软的 Cosmos/Dryad/Scope 由于体系仅限于内部使用，也不能成为大数 据的平台，同时微软对外也支持 hostingHadoop。  Hadoop 尚难成为公共云服务  为什么说 Hadoop 很难成为公共云服务呢，原因有以下几个方面，第一 Hadoop 的安全体系局限在企业内网，缺乏多租户的支持。第二直接暴露 HDFS 文件系统，MapReduce 和 Hive 很难做到多用户数据安全。第三数据文件格式过 于复杂多样，维护成本高，保持数据兼容比较困难。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  70  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒    大数据处理系统的技术门槛很高，从自备发电机到公共电网还有很长的路要 走。而市场则需要安全性、可用性、数据正确性都有保障，并且功能完整的一体 化大数据处理服务。  大数据处理技术复杂  大数据的处理技术纷繁复杂，仍然处于产业变革早期的战国时代。由于传统 的 OLAP和数仓的延续性，HiveSQL 有很大市场，但 Hive 的数据正确性和 Bug 仍 然比较多。而 HadoopMapReduce又过于复杂灵活，写出高效 Job比较困难。Pig、 FlumeJava 等分布式编程模型技术的门槛较高，所以推广起来也比较困难。在数 据挖掘和图算法领域虽然涌现出了Mahout、Hama、GoldenOrb等大量开源平台， 但都不够成熟。至于基于 Hadoop 的工作流系统 Oozie 和数据传输系统 Sqoop 都 需要开发人员单独部署。都是各有利弊，还没有一个很好的完美的解决方案。  第二节 企业云计算部署情况分析  “云计算”（cloud computing）是分布式处理（distributed computing）、并行 处理（parallel computing）和网格计算（grid computing）的发展，或者说是这些 计算机科学概念的商业实现。许多跨国信息技术行业的公司如 IBM、Yahoo  和 Google  等正在使用云计算的概念兜售自己的产品和服务。云计算是一种新的计 算理念，一种新的资源交付方式，一种新的商业模式。在计算理念上，将计算通 过 Internet  交给云平台来处理；在资源交付上，将 IT  资源、系统资源和应用等 整合为服务提供给用户；在商业模式上，实现了资源的按需定制、按量付费。  一、  区域云计算平台：云计算的落脚点    1.  从企业云到区域云  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  71    通常来讲，人们往往将云计算平台按照使用范围来分为私有云（企业云）、 混合云、公共云三类，并把公共云看做是“真正的云”。不过，应用于企业内部 的企业云实际上成为目前各地出现的区域云计算平台的“微缩版”，使人们可以 从企业云的实践中获得经验。  2009年 7 月 22日，IBM与全球 500强企业中国中化集团公司发布了全球首 个企业云计算项目。作为全球首个“企业云”，中化集团实际上对自己的 E R P进 行了云计算方向的全面升级：中化集团借其 E R P系统全面升级的契机，成功应 用了 I B M 大中华区云计算中心提供的解决方案，将 E R P系统部署于跨越两个数 据中心的云端。除了对其 E R P系统的云升级之外，中化集团的云计算平台试图 更“大胆”的尝试，中化集团信息技术部总经理在接受本刊记者采访时曾表示， 希望将企业门户尽可能多地将应用迁入到云计算的平台上来。由 E R P系统的升 级而到企业门户的云平台迁移，从中化集团的例子看出，企业云平台的建立，不 只需要搭建虚拟环境，更需要对云计算平台有长远的整体规划。而当这个云平台 扩展到一个县、市时，这个原则同样适用。    走向电子商务，是区域云计算平台商用的路径之一，而在电子商务较为发 达的江浙地区，开展以电子商务为领头的云计算服务，成为云计算落地的重要实 践。在无锡，I B M与无锡（国家）软件园 i P a rk合作的“盘古天地”项目是一 种新的运作方式：新企业孵化中心。在 iPark软件园，IBM提供 IT 基础设施和服 务，由市政府支持，引进处于初创期的企业，与其签订合同，在园区内免费使用 基础设施和 I T服务，市政府则从企业未来的受益中获得分红。  2.  云计算平台只是开始  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  72  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒      除区域云计算平台外，与高校的合作，与多家厂商的合作，成为云计算厂 商合作的新形式。那么，这些云计算的“落脚点”有没有满足人们对云计算的想 象呢？在“端”和云计算服务提供方面，似乎目前的区域云计算平台无法达到。 实际上，这些被冠以“高校云”、“联合云”的合作形式似乎还是无法满足人们对 云计算的美好想象：在人们对云计算的认识里，云计算应该基本摒弃“端”的特 点，成为纯粹依靠网络资源获得的形式；而更重要的是，它应该在更广范围上获 得，在尽可能大的资源池中共享—就像 Google 和 Amazon 那样。实际上，以电 子商务为例，区域云计算平台仍然为用户提供了独立的虚拟空间，这与以往的电 子商务外包有很大区别。只是这种区别，难以从客户端看到——很多时候，相比 较大规模的商用云计算，人们对于“端”形式往往存有过度期待。    以收费模式的确立为例，在无锡的两个云计算中心，出现了两种收费模式： 太湖云计算中心采取的是“上线费+利润分红”的模式，而无锡（国家）软件园 采取的则是带有投资意味的收费模式。是否还可以有其他收费模式供参考？在区 域云计算平台的运营中，政府、云计算提供商和企业用户之间，能否出现新的关 系模式来实现更加有信誉保障和回报率的模式？而商业模式之外，面向所有云计 算平台的云计算服务本身还可以有哪些创新型服务？我们将继续予以关注。  二、  未雨绸缪：云计算部署失败的十大原因    每一个云计算供应商，从谷歌到 Rackspace，从亚马逊到 ， 都曾经遇到过断电的困扰。当这些断电情况突发时，怀疑论者们就开始质疑云计 算的可行性。与任何一个乐于投资于云的人谈谈吧，你不需要花太长时间就能理 解这些断电事件仅仅是云事业中的一项成本而已。可是，那又如何？断电现象几 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  73    乎会发生在我们所消费的每一项服务中。你上一次断电时什么时候？你是否质疑 过国家电网的可行性？你可以采取很多措施来应对断电情况的发生——使用备 用发电机（在云环境下，备份数据），但是这些措施并不能解决根本问题。停电 是服务商的问题，而不是你的问题。与其它常见的故障一样，用户在决定成功或 者失败的时候扮演着更为积极的角色。以下列举出一些企业们引进云计算的时候 出现的 常见的错误。    1.  期望值不切实际    很多公司都视云计算为今天包治百病的良药。底线存在问题？引进云。难 以保证远程员工的生产性？相信云。是否越来越多的员工在家里工作？也许云可 以帮忙。制定不切实际的期望值是企业出现云计算问题的头号原因。很多企业都 认为他们只需要向云供应商提出自己的要求，然后，一切就将像童话故事里一般 自己完美地运作。如果那是你在家里设置了一个新的应用程序，你还会那样天真 么？如果你没有制定具体实际的目标，那么，当云计算辜负了你的期望的时候千 万不要感到惊讶。  2.  落后的计算概念  今年年初，Heroku因为亚马逊 EC2的断电而彻底傻了眼。Heroku为 Ruby on  Rail 提供了亚马逊托管的云部署平台。当天气因素导致断电，Heroku亲眼目睹了 它的整个架构伴随着平台上四万多个应用程序在一瞬间灰飞烟灭的过程。事实上 该公司早就为排除故障和冗余做了自己所能想到的一切。但是他们没有意识到的 是，自己把所有的一切都托管给了一个单一的亚马逊“可用区域”。事后，亚马 逊与 Heroku 通力合作，很快就追回了他们的平台，但是通过这次事故却可以看 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  74  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒    出计算理念的落后可能破坏云计算所作出的努力。故障转移、备份、和信息冗余 比较容易在计算世界中进行虚拟化。如果你对现场进行了备份，那么你就能一直 保持良好的状态。因此，为了给用户提供诸如先进的故障转移、负载平衡和信息 冗余等服务，Heroku 扩大了自己的平台，所有的一切都为云托管的应用程序量 身定制。  3.  不能坚持让服务供应商负责  在关键业务出现问题的时候，哪怕只是在很短的时间内，企业就可能失去 1%到 2%的收入。当发生这种情况的时候，坚持要求服务供应商负起责任非常重 要。这可能意味着需要就你的合同和服务水平协议中的赔偿条款和补救措施进行 重新谈判。Gartner 近起草了一份云供应商应该履行的消费者权益清单。其中 包括服务水平协议中解决负债、补救措施、业务指标等条款；影响用户业务流程 的服务项目的改变的告知权；了解系统技术限制的权利等等。  4.  你自己未能负起责任    即便你拥有一个具体的服务水平协议，也不意味着在出现问题的时候就可 以摆脱困境。举例来说，如果你在云中存储了敏感客户数据，之后这些数据遭到 别人的破坏，这将引发什么？难道你真的认为仅仅用服务水平协议就可以解决问 题了吗？谁将为你的客户负责？没错，必须是你。    5.  缺乏对供应商的仔细调研  几乎每个服务厂商、托管公司和互联网服务提供商都标榜自己是“云供应商”。 然而，并非所有的云供应商都一模一样。虽然对谷歌、亚马逊和 IBM 下注似乎 在近几年内相当安全，但是你也不能就此认为所有的云计算创始公司都拥有相同 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  75    的服务水准。  6.  对于服务供应链了解甚少  即便你的云供应商的名誉十分可靠，你是否确信他们提供的服务同样可靠？ 云供应商越来越喜欢将自己的服务外包给第三方。了解整个服务供应链对于准确 判断你将签约的服务的可行性十分重要。如果你正在面对一个大型云供应商，你 的手上至少需要有一个他们的把柄，这样，负面信息可以激励他们去解决问题。 至于较小的厂商，就需要你自己来把握了。  7.  忽视管理和监控应用程序  很多企业都错误地认为管理和性能问题将在实现云以后消失。对于传统的应 用程序，你将花费 80%时间和资源在管理和监控上，云能够有效地节省这部分时 间和资源，但是不能将它们降低为零。如果你的应用程序表现不佳，你的客户将 不会责怪云供应商，而会指责你。你的应用程序里将会出现错误，这是不可避免 的，有了正确的性能管理和监控工具，你将会在一切成为灾难之前拥有更多的机 会来发现这些错误。    8.  对财务现实的无知  很多企业引进云是因为它比设置内部 IT 部门廉价。一般情况确实如此，但 是即便是云服务更便宜，企业也应该看到它昂贵的本质。IT系统的财务透视确实 是一个棘手的问题。许多经费并不透明。谁消耗了什么？谁支付什么？谁可以消 耗多少？对于许多 IT 部门而言，这些问题的答案可能十分模糊。伴随着云的发 展，这些问题的答案将变得更加不明朗。  9.  不了解云在法律上的繁琐程度  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  76  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒    你外包计算资源的时候，你的业务即便再小也可能会冒一定的的法律风险。 你可能需要遵守不同司法管辖区的法律，你也可能会面临不同的法律责任，这取 决于你的数据到底在哪儿。服务供应商对于他们将数据存放在哪个司法管辖区和 他们的用户必须遵循的各种法律规定的解释并不明了。遵守行业规范也是件比较 麻烦的事情。即使云服务能够限制风险并且在技术上使你的兼容性更强，你也需 要一段艰难的时间来证明这一点。  10.  对云计算本质的误解  后，云部署失败的 大原因是因为企业们并不了解云的本质。许多公司发 愁的问题其实并不是他们自己数据中心里存在的问题。断电、安全漏洞和兼容性 问题是全体 IT 界需要面临的挑战，而不单单是云。事实上云所解决的问题比它 制造的问题要多的多。云可以减少你的 IT 管理和维护麻烦，可以让你把注意力 从 IT转移到核心业务上去。对于云的误解是一个巨大的错误。  三、  六大方法让云计算部署如虎添翼  1.  定义云服务类型  首先，您要界定云服务的类型，并从切合实际的目标入手。您可以从“存储 即服务”或“基础架构即服务”开始切入。只有建立扎实的基础，才能在此之上 添砖加瓦，增加服务能力。此外，您还应了解自己需要哪些云资源。例如，许多 应用团队采用外部云服务，以满足其在基础架构开发和测试方面的需求。相当多 的大型云服务供应商不仅提供带虚拟计算、网络和存储托管环境的基础架构服务 (IaaS)，也提供可管理的操作系统、应用和开发环境。值得注意的是，转向云解 决方案通常要涉及到新的流程和组织结构的变化。这不仅需要公司各个层面的充 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  77    分支持，还要有相应的执行能力做后盾。  2.  定位服务内容  如果您想建立百分百满足客户需求的云服务，结果恐怕是事与愿违。根据帕 雷多的二八原则，您应该付出  20%  的努力，定制出一套能满足  80%  的应用需 求的标准解决方案。如果您愿意，剩下 20%  的需求可通过另外  80%  的努力去 满足，这需要相当长的时间。因为他们无法通过标准的云服务解决方案去实现， 因此也将花费更多的成本。任何一个服务类别，都要考虑到服务等级协议(SLA)、 安全和隔离预期、客户如何付费、跟进指标、如何向各部门计费等因素。您需要 对遵守所有 SLA  的规定提供报告。随着时间的推移，企业将逐步领会到采纳标 准解决方案的优势。您可能会发现，超过 90%  的新需求都将是要求采用标准的 解决方案。  3.  将 10Gb  以太网作为基础  大多数大型云服务都是基于以太网，因为以太网具有灵活、可扩展的特点。  10Gb  以太网现已广泛分布，40Gb  以太网时代也将来临。后者将拥有更高 的带宽和更短的延时性，这将促使以太网成为支持更多数据和用户流量的骨干网 络。鉴于以太网存储是未来发展的趋势，选择以太网存储也有利于保护您的投资。 思科在以太网技术方面进行了大量的投资，包括  FCoE  和数据中心以太网的研究 和开发。思科  UCS  是近十年来服务器设计领域发生的 重大变化之一，它优化 了 10Gb  以太网。  4.  采用 IT  自动化工具  云计算能使基础架构的每个层级都成为一个带多种服务级别的庞大资源库。 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  78  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒    只要选用正确的工具套件，您可以轻易地按需运用资源，无须再将注意力集中在 资源所在的物理系统。对于基础架构的每一层，只需运用一个自动化工具，就能 将各个设备管理的复杂性隐藏起来，把它们变成一个资源库。这些概念将帮您免 去管理各个存储系统之烦恼，节省很多精力。只要正确运用隔离工具，就能将服 务器、存储和网络资源汇集起来，从而便于云服务的捆绑。  5.  确保安全性    当您考虑基于云基础架构执行企业级应用时，安全性就成了需要重点关注 的问题。如何在共享了服务器、网络和存储资源的基础架构中对应用、数据和用 户进行有效分离?您需要有能在服务器、网络和存储中对数据和应用进行有效分 隔的技术，而不是像过去那样求助于低效且孤立的架构。您可以通过对基础架构 进行全面的安全分层来确保安全性。每个基础架构层至少要设置两个安全等级， 以防止因误操作造成的数据泄露。NetApp  MultiStore、Cisco  Nexus  1000v  和  VMware VShield Zone  都是首选的关键技术，有助于提升基础架构中多租户应用 的安全性。  6.  建立可用的基础架构  有一个问题尚未引起足够的重视。那就是，一旦  50  个应用共享同一个物理 基础架构后，  不可能再通过关机对整个基础架构进行维护。笔者曾经参于过一 个共享存储系统的维护，仅规划停机时间就用了  18  个月。我们始终无法为采用 该基础架构的五大客户建立同一个合适的停机窗口。您必须预先进行计划，才能 做到无须关闭基础架构就能进行负载管理。这意味着，您采用的技术要能在设备 维护、硬件更换或软件升级时对应用进行实时迁移。该技术还要能帮助您平衡基 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  79    础架构内的负载。VMware VMotion、XenServer XenMotion  和  Microsoft Hyper‐V  Quick Migration  可以通过虚拟机帮您实现实时迁移，NetApp Data Motion  则帮您 实现存储的实时迁移。您可以在不发生应用中断的情况下，在物理服务器间迁移  VM。只有重视 佳实践，不理会市场炒作，您才能建立一个灵活的、效率更高 且成本更低的云基础架构，满足内外部客户的各种需求。  四、  云终端发展趋势    微软等厂商提出的云“端”计算（云+端类型），对终端是有计算能力要求 的，应用软件在终端上运行，软件需要的计算资源越高，对终端的要求就越高。 在存储方面，可以存储在本地，然后同步到网络上。因此，这类终端的发展应该 朝着当前 PC  的发展方向走，仍旧是处理能力、存储能力、3D  显示能力各方面 都会继续发展，并且随着操作系统和软件的升级不断提高。当然，由于云平台的 存在，软件同样可以免安装，在这种情况下，这类云终端也可以朝着便携性方向 发展，类似笔记本。面向的客户群更多的是个人客户和需要进行大量图形处理和 占用计算资源大的企业客户。可以用这种终端看电影、玩游戏、办公。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  80  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒    图表  18：支持“纯云”云计算应用的终端的现状    资料来源：汇智联恒  对于“纯云”云计算类型，它对终端的基本要求就是有稳定的网络连接和基 本的计算能力，必须适应不同用户群和云计算发展的要求，以下按不同客户群对 相应的云终端的发展趋势进行分析。  （1）企业用户    适应绿色 IT  与节能降耗，降低成本，差旅对便携性的要求。网络终端机可 以适应大部分使用常规应用的企业，为了适应企业员工差旅的要求，仍需往提高 便携性方向发展，解决使用上的局限性问题。  （2）个人用户  上网本、UMPC、MID  等目前存在续航能力差、便携性不足的问题，  因此 未来应该朝着便携以及方便易用的 UI 人机界面方面发展。其中便携性涵盖了节 电、优化电源管理、快速启动、支持 3G  网络、小尺寸、免升级、免维护、高度 的安全可靠性。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  81    智能手机存在屏幕小、输入不便的问题，需要往稍大屏幕、外接屏幕、创新 输入模式的方向发展。便携的折叠式屏幕、眼镜式屏幕等新型产品陆续面世，通 过手势、视觉输入的创意也不断涌现，解决了这两个问题，智能手机在云技术领 域的应用也就没有太大的障碍了。  考虑到个人用户的应用场景，  这种设备还应该满足用户在音乐、视频等方 面的需求。终端设备自带屏幕只需支持半高清视频，但外接到大屏幕显示器和电 视时，应该能够支持全高清视频的播放。当外接到大屏幕显示器时，用户应该可 以通过外接输入设备（如无线键鼠）使用包括云计算应用软件和其他终端自带的 功能（如视频、声音播放等）。  （3）家庭客户  离子平台作为小尺寸的固定终端，应具备一定的处理能力，  能播放高清电 影，  具备 3D  处理芯片和宽带上网功能。通过这样的终端，用户可以看电视、 看网络电影、玩游戏，也可以使用云平台上的软件进行移动办公。离子平台目前 仍存在的对操作系统的维护要求和安全风险，考虑到家庭客户的应用场景，需要 固化操作系统并家电化。  第三节 企业对大数据处理的需求分析  对于企业而言，部署大数据解决方案有两个前提：一是有部署的需求;二是 有部署的条件。部署的需求是指企业现有数据系统架构能否满足数据管理与分析 的需求;部署的条件是指企业是否有能力部署，以及企业内外部环境是否适合部 署大数据解决方案。首先来看一下部署的需求：  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  82  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒      数据来源：汇智联恒  针对企业的数据系统架构，被调查者认为运营成本过高、资源利用率低、应 用部署过于复杂和扩展性差这四方面的问题几乎同等重要，其中运营成本过高以 %成为被调查者眼中企业数据系统架构 严重的问题。因此，如果企业部署 新的大数据解决方案，就应摒弃原系统中的问题，或者改良系统架构，或者推倒 重来。  图表  19：企业面临的数据技术难题    大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|企业大数据应用需求调研分析  83    数据来源：汇智联恒  在大数据的影响下，现有数据系统架构的问题日益凸显，在企业面临的数据 处理技术挑战的调查中，%的被调查者认为数据读写瓶颈是 大的技术挑战， %选择了数据类型多样化，%选择了存储压力，%选择了系统性能瓶 颈。从排名前三位的技术挑战中可以看出，大数据中快速的数据流转(velocity)和 多样的数据类型(variety)成为 困扰企业用户的两个关键特性，同样也是 亟待 解决的关键问题。  图表  20：企业数据挖掘和分析面临的问题    数据来源：汇智联恒  关于数据挖掘与分析应用，%的被调查者认为这些应用 大的问题是分 析不准确，%的被调查者选择了分析速度慢，%选择了价格昂贵。从这三 个方面来看，用户 担心的还是企业花钱部署数据挖掘与分析类应用，却不能通 过分析做出正确的决策。  分析的速度也是一个重要的问题。随着企业数据量越来越大，进行一次分析 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  84  企业大数据应用需求调研分析|汇智联恒    所用的时间也越来越长。起初企业总是利用下班时间跑报表，但这种方式越来越 不能满足实时决策的需求，常常会错过商机。因此从软硬件角度优化分析速度， 即是企业经营决策的需求，又是数据分析产品新的考察指标。  第四节 企业属性分析  目前国内大数据的应用还处于初级阶段。大多数企业已经意识到大数据蕴含 的商业价值，并开始部署或者计划部署大数据解决方案。而大数据的部署目前还 停留在基础设施建设层面，应用还不成熟。未来随着大数据基础设施的不断完善， 上层应用也会逐渐完善，挖掘更多企业价值。      大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  85    第六章    大数据方案商发展分析  第一节 SAP  一、 发展定位  SAP 公司成立于 1972 年，总部位于德国沃尔多夫市，是全球 大的企业管 理和协同化商务解决方案供应商，世界第三大的独立软件供应商，全球第二大云 公司，在全球有  120 多个国家的超过 172,000 家用户正在运行 SAP 软件。财富 500 强 80%  以上的企业都正在从 SAP 的管理方案中获益。SAP 在全球 75 个国家 拥有分支机构，并在多家证券交易所上市，包括法兰克福和纽约证交所。  SAP在中国拥有包括 IBM、埃森哲、广州工博、凯捷、HP、毕博、德勤、汉 得、石化盈科、中电普华、东软、神州数码等多家合作伙伴。SAP在众多的项目 中与这些合作伙伴密切合作，将先进的管理理念和方法转变为切实助力中国企业 “蕴韬略，更卓越”的现实。  2012 年 12 月 7 日，经过近 3 年的接洽，SAP 终与南京市签约，入驻中国 （南京）软件谷。SAP在南京建立第二个全球创新中心，也是中国唯一一个创新 中心。这一战略性的布局，是由于中国日益增长的经济实力和企业软件需求决定 的。  二、 发展策略  灯塔计划  1998 年，SAP 开始在中国推广“灯塔计划”，将中国各行业的一些龙头企业 树为“灯塔”型企业，以它们的管理信息化带动整个行业的信息化进程，使得中 国企业在提升管理的过程中不断获益。截止到 2002 年，不论是在民营企业中， 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  86  大数据方案商发展分析|汇智联恒    还是在大型、巨型的国有企业中，以及在为数不少的中小用户中都出现了“灯塔”， 而且，“灯塔”还正在向更加细化和跨行业领域渗透。  战略协作  SAP公司于 2013年 1 月 22日与清华大学出版社签订战略合作协议，双方将 联手打造专注 SAP产品的系列品牌丛书，促进中国的广大企业管理者、IT从业人 员以及院校师生更好地了解 SAP先进的方案、产品、技术和 SAP、SAP AG的品牌。 同时，在 SAP众多的客户、合作伙伴以及庞大的从业人员和使用者中推广清华大 学出版社的品牌。双方将成立专门团队进行项目支持。SAP也将结合自身已运营 多年的“SAP中国大学联盟”项目，更好地支持和协助双方战略合作项目。  三、 优劣势分析  SAP 公司早在八十年代就开始同中国的国营企业合作，并取得了成功经验。 1995年在北京正式成立 SAP中国公司，并陆续建立了上海、广州、大连分公司。  10年间，SAP本着将国际先进的管理知识同中国实际相结合的宗旨，充分满 足了中国企业追求管理变革的要求。SAP以信息技术为核心不断推出适应企业管 理需求和符合企业行业特点的商务解决方案，并汇同合作伙伴帮助中国企业进行 管理改革，增强竞争力。作为中国 ERP市场的绝对领导者，SAP的市场份额已经 达到 30%，年度业绩以 50%以上的速度递增。  SAP 在中国拥有众多的合作伙伴，包括亿达集团‐亿达信息技术、中国石化、 IBM、HP、Sun、美盈森、埃森哲、毕博、凯捷中国、德勤、源讯、汉得、高维 信诚、广州数通、神州数码、太极计算机、东软软件、汉普、新波信息科技、北 京龙象信益、清华紫光，方正科技、华软新元、广东新盛通、明基逐鹿等。SAP 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  87    在众多的项目中与这些伙伴密切合作，将先进的管理理念和方法转变为切实帮助 中国企业成功的现实。  自 1997年就已开始从事软件开发的 SAP中国研究院于 2003年 11 月正式成 立，同时升级为 SAP全球八大研究院之一。作为 SAP全球分支机构中发展 为迅 速的机构，已有来自全球的 1000 余名研发人员。通过与 SAP 全球研发网络的紧 密合作，SAP中国研究院的工作范围覆盖了企业应用级解决方案研发流程的全部 环节，并致力于为中国，亚太区乃至全球的客户提供创新的、全面的企业应用级 解决方案。  目前 SAP中国研究院的工作重点在：成长型企业解决方案、SAP 佳业务实 践、Linux 应用、供应链管理及制造相关解决方案、企业战略管理解决方案、企 业业务流程革新、SAP ERP财务和 SAP ERP人力资源管理解决方案和其它战略性 研发项目。  随着在上海浦东软件园的全新的 SAP中国研究院建筑群的建设，SAP中国研 究院将进一步加强其对区域和本地市场的承诺，继续保持高速增长目标 2009 年 达到 1500 人左右的规模，持续成为世界一流的研发中心。  2012年，SAP择址中国（南京）软件谷建立 SAP南京全球创新中心。SAP全 球企业官、全球高级副总裁，同时也是刚刚走马上任的 SAP中国研究院总裁孙小 群女士表示，作为哈索博士在中国发展项目的延续，同时也是 SAP全球战略发展 的重要组成部分，SAP不仅将落户南京，还将继续履行对于整个中国市场的承诺， 包括在 2015年前在中国投资 20 亿美金，完成 SAP 的“中国发展计划”。此外， 她强调了 SAP 南京创新中心将在“中国发展计划”中充当的战略性角色，表示 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  88  大数据方案商发展分析|汇智联恒    SAP南京创新中心将成为 SAP全球第二、同时是中国唯一一个创新中心。它的建 成不仅能推动商业创新，更能进一步巩固 SAP中国研究院在中国软件行业的领导 地位。“对 SAP 来说，今天是一个历史性的日子，我们参与见证了 SAP 全球第二 家创新中心在南京落地。”孙小群在签约仪式上表示，德国 SAP 对建设南京创新 中心非常重视，对此寄予高度期待。SAP 成立四十周年，SAP 南京创新中心的设 立，标志着 SAP启动“未来城市创新”战略，开始了新的篇章，具有里程碑式意 义。SAP期待着今后能以南京创新中心为依托，“立足中国、影响世界”。  建成后，SAP南京创新中心的研发方向将包括内存计算、云计算和移动应用 等前沿技术，将与 SAP德国总部在研发上保持同步，同时 SAP中国研究院也将投 入大量的研发资源，再加上与政府，企业及合作伙伴的紧密合作，鼎力支持政府 完成 2014 年第二届青少年奥林匹克运动会的顺利举办。据悉，南京创新中心项 目启动后，SAP 未来还将在中国（南京）软件谷规划建设 SAP 联合创新实验室、 SAP 中国南京分公司销售中心、SAP 全球支持中心南京分部、SAP 中国研究院南 京分院、SAP全球大学联盟实训基地等一系列项目。  优秀的 IT 技术人才、经验丰富的行业专家和成熟的管理团队构成了 SAP 中 国研究院在中国众多的国际与国内研发机构中，独特的地位和在企业级商务应用 软件领域无可匹敌的竞争优势。将全球先进的研发经验、先进技术和创新精神相 融合，通过持续不断地加大在技术和人力资源上的投资，同时作为 SAP在亚太区 的解决方案和技术中心，SAP中国研究院将致力与 SAP本地和全球的客户共同发 展，走向成功。  SAP中国咨询服务部于 1995年年底正式成立。SAP中国咨询服务部是您 理 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  89    想的合作伙伴，与 SAP的合作能够保障您的投资得到快速和持续增长。我们传递 的商业价值来自于全球近 84,000家客户在 30年间 佳业务实践的智慧结晶。我 们在技术上的领先和对于客户的忠诚降低了客户的业务风险。  SAP中国咨询服务部通过与 SAP产品开发部门的密切合作以充分调动 SAP的 资源，帮助客户享有 SAP客户服务、网络的全面支持，以及来自 SAP各方面服务 合作伙伴的支持。  自 1998 年开始在中国开设顾问学院培训课程，SAP 中国培训部已成功地为 中国本土培养了逾千名认证咨询顾问。在关注合作伙伴专业实施团队 SAP技能提 高的同时，SAP中国培训部更把帮助本地客户完成产品认知作为工作的重中之重。 除日常提供的标准公开培训课程外，更注重结合客户的具体项目实际，针对客户 不同目标听众群，提供定制化的培训服务，从而保证了客户在项目启动的第一时 间段完成对产品的基本认知，并在项目中把握自己项目的主动性，与咨询公司更 好地互动，省时高效地完成项目的实施与维护。另外，在培训手段的灵活性上， SAP中国培训部也在不断地开展相关改革，除传统的教室教学外，又将增设在线 培训，infopak培训工具等，旨在帮助中国客户更快更优地掌握 SAP产品的使用。  SAP 于 2004 年在上海和大连投资一千万欧元建立继爱尔兰、西班牙、奥地 利和印度后的第五个全球支持中心，完成了 7×24SAP全球支持网络的重新布局。 以该全球支持中心为中枢，SAP 不仅向中国客户提供基于中文的远程产品支持， 也以英语、日语和韩语支持亚太地区的其它四千多客户。支持中心现有 130位高 素质员工并在继续增长。SAP中国全球支持中心的建立是 SAP在中国十一年业务 成长后的又一里程碑。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  90  大数据方案商发展分析|汇智联恒    中国本地化支持部门是 SAP全球支持部的另一重要组成部分。它在全球支持 中心提供的产品支持的基础上，主要针对中国本地客户加强个性化和现场服务能 力，确保客户顺利实施复杂应用并协助客户持续改进现有解决方案。从 1997 年 建立的大中国区远程支持团队发展演变至今，该部门现有 40 名熟悉本地客户并 精通产品的员工，并将继续增长以适应 SAP中国市场的迅速发展。  第二节 Oracle  一、 发展定位  甲骨文公司，全称甲骨文股份有限公司(甲骨文软件系统有限公司)，是全球 大的企业级软件公司，总部位于美国加利福尼亚州的红木滩。1989 年正式进 入中国市场。2013年，甲骨文已超越  IBM  ，成为继  Microsoft  后全球第二大软 件公司。  二、 发展策略  甲骨文公司产品主要有以下几类：  1．服务器及工具（主要竞争对手：IBM、微软）  数据库服务器：2013 年 新版本 Oracle 12C  应用服务器：Oracle Application Server  开发工具：OracleJDeveloper，Oracle Designer，Oracle Developer，等等  2．企业应用软件（主要竞争对手：德国 SAP公司）  企业资源计划(ERP)软件。已有 10年以上的历史。2005年，并购了开发企业 软件的仁科软件公司（PeopleSoft）以增强在这方面的竞争力。  客户关系管理(CRM)软件。自 1998 年开始研发这种软件。2005 年，并购了 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  91    开发客户关系管理软件的希柏软件公司（Siebel）。  3. Oracle 职业发展力计划（Oracle WDP）  Oracle WDP  全称为 Oracle Workforce Development Program，是 Oracle  （甲 骨文）公司专门面向学生、个人、在职人员等群体开设的职业发展力课程。Oracle 的技术广泛应用于各行各业，其中电信、电力、金融、政府及大量制造业都需要 Oracle 技术人才，Oracle 公司针对职业教育市场在全球推广的项目，其以低廉的 成本给这部分人群提供 Oracle技术培训，经过系统化的实训，让这部分人群能够 迅速掌握 Oracle 新的核心技术，并能胜任企业大型数据库管理、维护、开发工 作。  三、 优劣势分析  世界上的所有行业几乎都在应用 Oracle 技术，《财富》100强中的 98家公司 都采用 Oracle 技术。Oracle 是第一个跨整个产品线（数据库、业务应用软件和应 用软件开发与决策支持工具）开发和部署 100%基于互联网的企业软件的公司。 Oracle 是世界领先的信息管理软件供应商和世界第二大独立软件公司。  帮助中国软件企业在快速增长的经济大潮中取得成功，促进中国软件业的发 展，同时也为中国的广大用户提供性价比高、可靠、安全的企业软件，为他们的 业务增长作出贡献。  甲骨文收购了 Sun，把 Java 收入囊中，对于 Java 这一 受全球编程者推崇 的语言的前途业界有很多的担心，虽然甲骨文明确表示将继续开发 JDK，继续支 持 Java。IBM公司表示，IBM、甲骨文以及其他 Java社区伙伴在 OpenJDK上的协 同工作，将加快 Java 平台的创新。甲骨文和 IBM 的合作也标志着企业客户可以 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  92  大数据方案商发展分析|汇智联恒    继续凭借 Java社区来提供更加开放、灵活和创新的新技术，以促进其业务增长。  第三节 IBM  一、 发展定位  IBM（国际商业机器公司）或万国商业机器公司，简称 IBM（International  Business Machines Corporation）。总公司在纽约州阿蒙克市，1911 年托马斯·沃 森创立于美国，是全球 大的信息技术和业务解决方案公司，拥有全球雇员  30 多万人，业务遍及 160 多个国家和地区。  该公司创立时的主要业务为商用打字机，及后转为文字处理机，然后到计算 机和有关服务，2011 年 IBM 在中韩两国行贿被罚 1000 万美元。2013 年 9 月 19 日，IBM收购了英国商业软件厂商 Daeja Image Systems，打算将其并入软件集团 和企业内容管理(ECM)业务。2014 年 1 月 9 日，IBM 宣布斥资 10 亿美元组建新 部门，负责公司 新电脑系统Watson。  二、 发展策略  随着中国改革开放的不断深入，IBM  在华业务日益扩大。80 年代中后期， IBM 先后在北京、上海设立了办事处。1992 年 IBM 在北京正式宣布成立国际商 业机器中国有限公司，这是  IBM  在中国的独资企业。此举使  IBM  在实施其在 华战略中迈出了实质性的一步，掀开了在华业务的新篇章。随后的 1993年，IBM 中国有限公司又在广州和上海建立了分公司。到目前为止，IBM在中国的办事机 构扩展至北京、上海、广州、深圳、哈尔滨、沈阳、南京、杭州、成都、西安、 武汉、福州、重庆、长沙、昆明、乌鲁木齐、济南、天津、郑州、合肥、南昌、 南宁、宁波、石家庄、太原、苏州、青岛、厦门、长春、呼和浩特、大连、贵阳 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  93    和温州 33 个城市，业务渗透到 300 多个城市。IBM 全球服务执行中心分布在大 连、上海、深圳和成都，标志着 IBM 在中国的应用服务外包已经达到了国际 先进的水平。除此之外，IBM 还成立了 10 家合资和独资公司，分别负责制造、 软件开发、服务和租赁的业务。从而进一步扩大了在华业务覆盖面。  20世纪 90 年代中后期，IBM 早在中国成立合资生产厂， 早开设研发机 构，发掘人才的价值， 早将世界级的专业服务引入中国，引导了“中国制造”、 “中国研发”和“中国服务”的潮流；进入 21 世纪，IBM 将中国视为全球 重 要的创新中心和服务中心，IBM协助金融、电信、流通、制造等国民经济重要行 业实现了信息化的跨越式前进。2007 年，IBM 提出了“全球整合企业”概念， 将中国变成 IBM 全球整合的 重要的基地之一，为中国企业的国际化成长提供 了先进的指导思想和实践经验。  1995 年，IBM 在中国成立了中国研究院，是 IBM 全球八大研究中心之一。 1999 年，IBM 在中国成立了中国软件开发中心，成为 IBM 全球规模 大的软件 开发基地之一，也是目前跨国企业在中国 大的开发中心。2007 年，IBM 中国 系统与科技研发中心于正式成立。IBM在华研究机构与中国的政府和研究机构密 切合作，为中国迈向“创新型国家”、实现科学发展贡献着智慧成就。  20 多年来，IBM  的各类信息系统已成为中国金融、电信、冶金、石化、交 通、商品流通、政府和教育等许多重要业务领域中 可靠的信息技术手段。IBM 的客户遍及中国经济的各条战线。  与此同时，IBM在多个重要领域占据着领先的市场份额，包括：服务器、存 储、服务、软件等。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  94  大数据方案商发展分析|汇智联恒    取诸社会，回馈社会，造福人类，是 IBM 一贯奉行的原则。IBM  积极支持 中国的教育事业并在社区活动中有出色的表现。  2011年，IBM在中国提出“智慧的成长”的理念。IBM提出，信息科技经过 数十年的发展，正进入新的纪元。从以过程为中心的计算架构全面迈向以“信息” 为中心的架构，从相对标准化的 IT 迈向更智慧化的 IT，新计算模式及其架构的 变迁，使得人类将有可能真正地拥抱信息，深刻而透彻地理解数据，实现真正意 义上的智慧决策，推动企业和经济成功转型。在“大数据”时代之下，随着全球 经济增长压力不断增大，市场环境表现出前所未有的复杂性不断提高，传统的市 场驱动和金融驱动增长模式已经难以奏效。政府、企业与组织迫切需要以科技创 新驱动力的更加智慧的成长模式。对于巨量数据的分析、预估与优化能力，将帮 助政府、企业积极面对复杂外界环境所带来的挑战。创新的信息科技，包括以云 计算、业务分析洞察、移动互联，社交商务为代表的新技术的广泛应用，会成为 未来智慧成长的关键动力。  三、 优劣势分析  BM为计算机产业长期的领导者，在大型/小型机和便携机（ThinkPad）方面 的成就 为瞩目。其创立的个人计算机（PC）标准，至今仍被不断的沿用和发展。 2004年，IBM将个人电脑业务出售给中国电脑厂商联想集团，正式标志着从“海 量”产品业务向“高价值”业务全面转型。  另外，IBM还在大型机，超级计算机（主要代表有深蓝、蓝色基因和Watson）， UNIX，服务器方面领先业界。  软件方面，IBM 软件集团（Software  Group）分为软件行业解决方案以及中 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  95    间件产品，包括业务分析软件（Cognos、SPSS）、企业内容管理软件、信息管理 软件（DB2、Infomix、InforSphere）、ICS协作（包括 Lotus等）、Rational软件（软 件生命周期管理）、Tivoli 软件（整合服务管理）、WebSphere 软件（业务整合与 优化）、System z软件。  IBM在材料、化学、物理等科学领域也有很深造诣。硬盘技术、扫描隧道显 微镜（STM），铜布线技术，原子蚀刻技术都是 IBM研究院发明。  第四节 EMC  一、 发展定位  EMC（易安信）为一家美国信息存储资讯科技公司，  主要业务为信息存储 及管理产品、服务和解决方案。EMC 公司创建于 1979 年，总部在马萨诸塞州霍 普金顿市。2003年，EMC 收购了 VMware。  EMC 公司的股票符号是 EMC，在纽约股票交易所交易，并且是 S&P  500 成 份股之一。  EMC 作为全球领导厂商，帮助企业和服务提供商实现运营转型，交付 IT 即 服务。这一转型的基础是云计算。EMC 通过创新的产品和服务，加速云计算之旅， 帮助 IT 部门以更灵活、更可信和成本效益更高的方式，存储、管理、保护和分 析他们的 宝贵的资产——信息。  二、 发展策略  进入 2012 年，EMC 已经和中国市场的广大客户及合作伙伴共同走过了 17 年的历程。不管是业务增长，还是技术研发，中国都是 EMC 全球 重要的地区 之一。目前，EMC 在北京、上海、广州、成都、南京、西安、武汉、沈阳、福州、 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  96  大数据方案商发展分析|汇智联恒    乌鲁木齐、济南、杭州、昆明、重庆、青岛，郑州设立了共 16 家分公司。并在 北京、上海、广州、成都、深圳、香港和台湾七地建立了解决方案中心。为了帮 助用户更好地掌握和利用 EMC 产品和服务，EMC 在全国各地设立了 35家服务中 心，并于 2004年开通了全球支持中心中文服务热线。EMC 还在香港建立配送中 心，加快市场响应速度，提高客户满意度。  在中国，EMC 不仅通过其在华机构持续为中国市场提供领先的产品及服务， 也在科技研发、人才培养以及与本地企业创新合作等方面不断投入。2006 年 6 月，EMC 全球总裁图斯先生在华宣布投资 5 亿美元，在上海建立 EMC 中国研发 中心，使中国成为 EMC 的全球软件开发基地之一。2007 年 11 月 1 日，图斯总 裁宣布将原有中国市场投资计划增至 10亿美元，并设立 EMC 中国研发中心（北 京）。2011 年 4月，EMC 在中国成都设立第三个研发中心。  EMC 还与众多中国一流的高校有着长期、深入的合作，包括教育和科研机构 建设、学科共建等。例如，建立了“EMC‐复旦网络存储培训中心”和清华大学 的“EMC 课堂”。EMC还与清华大学、北京大学、浙江大学、上海交通大学等超 过 100所知名高校合作，设置《信息基础架构技术》课程，帮助中国培养信息化 人才。  同时，EMC 联手中国本土优秀的高科技厂商，相继与联想、神州数码、富通 科技、中国电子、浪潮、东软等合作伙伴建立了战略和联盟的关系，共同提升中 国信息管理与服务市场，为客户提供更加优化的产品与解决方案。  EMC 公司是全球信息存储及管理产品、服务和解决方案方面的领先公司。 EMC 是每一种主要计算平台的信息  存储标准，而且，世界上 重要信息中的  2/3  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  97    以上都是通过 EMC 的解决方案管理的。  通过信息生命周期管理(ILM)  战略，根据信息对于业务不断变化的价值，帮 助所有规模的公司管理他们不断增长的信息—从信息的创建到信息的 终处置。 EMC  信息基础结构解决方案是完成这一使命的核心因素，它们帮助各公司更高 效、更经济地管理、使用、保护和共享他们的信息资产。EMC 世界一流的解决方 案集成了网络存储技术、存储系统、软件和服务。  EMC  公司在为构建和管理智能、灵活而且安全的信息基础结构提供系统、 软件、服务和解决方案方面全球领先。我们帮助客户通过实施和加快强大的信息 生命周期管理  (ILM)  战略而让他们的信息资产实现 大价值。有了  ILM，我们 的客户可在信息生命周期的每一点以 低的成本高效地管理信息，以实现 大的 业务价值。《财富》2008年度高盈利科技企业排行榜（EMC 位于第 14位）。  EMC  于 1979年成立于美国麻州 Hopkinton市，1989 年开始进入企业数据储 存市场。二十多年来，EMC 全心投注在各项新的储存技术，已获得了 1,300个已 通过或审核中的储存技术专利。无论是全球外接 RAID 储存系统、网络储存亦或 是储存管理软件等储存专业领域，EMC 均是业界公认的领导厂商。  EMC  目前在全球超过 50个国家有 100个以上的分公司及经销伙伴，拥有全 球 大且 专业的储存销售与服务之团队，带给客户 迅速的响应服务，客户服 务满意度高达 %。EMC  于 1988 年进入亚太地区，在 12 个国家设有分公司 或办事处；1999 年在台湾设立分公司，目前客户群涵盖金融、电信、制造与政 府等各领域。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  98  大数据方案商发展分析|汇智联恒    三、 优劣势分析  EMC 与世界各地的机构合作，这些机构涵盖各个行业，包括公共事业和私营 部门；而且规模不一，从创业公司到《财富 500  强》大企业。我们的客户包括 货币中心银行、主要金融服务公司、制造商、医疗保健和生命科学机构、互联网 服务和电信服务提供商、航空和运输公司、教育机构以及公共事业机构。EMC 还为 100多个国家的用户提供技术、产品和服务。  勇于创新，一路领先  我们与众不同的价值源自持续和大量的研发投入，自 2003年起 EMC 研发投 入累计达 123亿美元。为了加强我们的核心业务，扩大我们在新领域的市场，EMC 用于收购的资金达 145 亿美元，仅从 2003年以来就兼并了近 70家科技企业。  全球各地数千名技术研发人员，业界 广泛的系统、软件和服务组合，我们 自上而下设计、构建总成解决方案的能力，以及我们提供本行业乃至所有行业 佳全面客户体验的承诺。2011 年，EMC 获得了技术服务行业协会颁发的杰出服 务奖，以对我们的服务表示肯定，并在在客户满意度评比当中一如既往获得高分。  我们在比利时、巴西、荷兰、中国、法国、爱尔兰、印度、以色列、荷兰、 俄罗斯、新加坡、美国本土以及在美国和爱尔兰开设的生产工厂中都设立了研发 中心。我们拥有国际标准化组织（ISO 9001） 严格的质量管理认证，我们的生 产工厂拥有MRP II A 级认证。  全球存在，世界公民  今天，EMC在全球拥有 53500多名员工，在全球 85个国家有 400 多个办事 处和众多合作伙伴。我们拥有世界上 大的销售和服务力量，主要从事信息基础 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据方案商发展分析  99    架构工作，我们与全球的技术、外包、系统集成、服务和分销合作伙伴网络紧密 合作。  EMC（纽约证交所代码：EMC）是一家在纽约证券交易所上市的公司，是标 准普尔 500 指数中的一个组成部分。2011 年，EMC 入选北美道琼斯可持续发展 指数（DJSI），其目的是在全球范围内跟踪以可持续发展为主导的领先公司的财 务业绩。我们致力于以对社会和环境负责任的方式行事，在当地社区和全球社区 中扮演细心周到邻居的角色。我们在区域性 佳工作地的评比当中获得的分数较 高。      汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  100  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    第七章    大数据机厂商发展分析  第一节 Oracle  一、 发展定位  甲骨文公司业务也包括数据库相关的软硬件集成系统一体机产品，包括 Exadata数据库云服务器、Oracle大数据机，以及 Oracle 数据库机等。  中国对甲骨文而言不仅仅有大量客户，也是甲骨文重要的研发中心。约有 10%的数据库研发人员在中国工作，在美国也有 20%的研发人员是在中国出生的 华人。甲骨文客户顾问委员会主要是面向三个重点区域：北美、中国，以及世界 其他地区，因此中国的地位非常重要。  二、 发展策略  甲骨文在大数据方面有两大利器：一是内存数据库，二是软硬件一体机。在 Oracle 12c数据库中专门针对大数据的功能增强，即内存数据库。甲骨文的内存 数据库与竞争对手 大区别，是甲骨文的内存数据库保留原有的高性能交易处理 功能的前提下，增加了高性能数据分析的功能，原先交易处理的性能，没有丝毫 影响。对于客户来说，不用做任何数据迁移的工作，就可以充分利用内存数据库 提供新的数据分析功能。不需要就因为加上内存数据库的数据分析功能，而对原 先的数据功能而做任何改动。在今年 6月份，12c数据库中会全面内置内存的功 能。  与数据库相关的软硬件一体机主要包括三个系列的产品：Exadata、数据库 机、大数据机。据统计，甲骨文硬件核心收入的三分之一都来自于一体机的业务。 中国的很多大客户都在使用 Exadata给它们带来好处和高性能。例如，福建移动 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  101    目前就在使用 Exadata，大概有 250T 的数据在 Exadata 上;华为也在用 Exadata， 其数据量为 200T，未来也会有越来越多的中国客户使用 Exadata作为私有云部署 的基础。  三、 优劣势分析  Gartner 新发布的关于数据库市场的报告中指出，目前全球数据库市场总 体的规模已经达到了 280 亿美元，并以每年 9%的速度增长。目前甲骨文的数据 库的市场份额是 %，比前五位中其他竞争对手的份额加在一起还要多。  当前，数据库市场的主要的增长点是云计算和大数据。就云计算而言，数据 库技术主要应用于私有云客户，当然也有越来越多的客户开始在公有云上运行自 己的数据库。在大数据市场中，所有的客户都意识到，在利用大数据之前要先有 数据库平台，即用 Exadata 数据库一体机运行基本的大数据。  Oracle 12c数据库 大的特点是：第一，多租户模式，提供给客户一个选择。 多租户模式使客户能够把原先一个物理数据库，改成若干个虚拟数据库，即可插 拔的数据库。无论是对于客户自身的私有云、还是公有云来说，多租户都是面向 云计算的关键功能。  第二节 SAP  一、 发展定位  中小企业是中国企业的主体，在中国经济发展中起到了非常重要的作用。“关 注中小企业成长与发展”已经成为近几年推动社会经济全面健康发展的焦点所在。 信息化作为中小企业成长与发展的有力武器，其意义也愈加地突显出来，中国企 业信息化将进入普及深化阶段，主要目标是要在大多数中小企业迈入信息化门槛 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  102  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    的基础上，深化集成应用。其中，中型企业将更看重行业性的全面解决方案。而 在这一发展过程中，非常需要优秀的中小企业信息化服务商，为中小企业信息化 提供全程的服务和帮助，为我国中小企业信息化发展开创新的局面。  中小企业已经进入战略竞争时代。作为全球 大的企业管理软件供应商，同 时也帮助了很多中小企业成功扩展到世界各地的企业，SAP在世界各地拥有超过 3万家中小企业客户，是全球领先的企业应用软件提供商及成功的中小企业市场 知名厂商。SAP理解和洞悉在实施可持续发展战略基本国策背景下，中小企业所 面对的蜕变、超越等困惑，非常有信心引领中国中小企业做强做大。  二、 发展策略  2011年斥资 34亿美元收购了 SuccessFactors。  2012年收购云采购软件制造商 Ariba。  2014年 9 月 20、21 日以 83亿美元现金收购美国软件制造商 Concur 公司股 份，以此加强自身在云计算领域的竞争力。由于市场认为 SAP公司此次交易中出 价过高，导致该公司股价反应平平。但分析人士指出，鉴于云计算领域已成为全 球 IT行业玩家争夺的热点地带，SAP公司此次出手更多是为了不输在新一轮竞争 的起跑线上；而该公司高调进军云计算领域，也意味着 IT 行业的“云端决战” 正愈演愈烈。  不过，SAP 公司显然是“醉翁之意不在酒”。该公司在宣布交易消息的同时 宣称，收购 Concur 公司后，SAP公司将会拥有 5000 万个云用户，这一数量超过 任何一家云公司；而按照营收来讲，SAP公司则将成为全球第二大云公司。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  103    三、 优劣势分析  在大数据的世界里，“一体机”对于企业用户而言或许是一个不错的选择， 尤其在那些技术实力有限的企业里，大数据一体机提供了简便易用的管理模式。 SAP HANA作为大数据一体机阵营中的一员，其发展备受瞩目，自 2010年推出至 今，已经成为 SAP新的增长点。  与 Oracle、IBM等厂商提供的大数据一体机不同，SAP采取一种开放的策略， 强调利用合作伙伴的优势，给客户更大的选择空间。SAP在挑选硬件合作伙伴方 面十分严格，目前仅有九家厂商通过认证，分别是 IBM、惠普、戴尔、思科、VCE （VMware‐Cisco‐EMC 的合资公司）、富士通、日立、NEC 和华为。另外，联想也 已取得在中国销售的许可。  第三节 IBM  一、 发展定位  全球 早的一体机品牌——IBM  Netezza 数据仓库设备目前正在成为电信、 金融、制造、零售等行业广大客户的首选一体机产品，帮助广大行业客户高效应 对大数据挑战，以智慧分析获取深刻洞察。作为全球领先的数据仓库一体机品牌， Netezza  率先提出了一体机的“4S”标准，完美融合业界独特的大规模并行处理 （MPP）流与 FPGA 加速流技术引擎（FASTTM），充分彰显高性能、低成本、易 操作、可扩展和快速部署等技术优势。  2003年，Netezza在业界 早提出一体机（Appliance）概念。这种集成了存 储、服务器和数据库软件的设备，对于进行高密度数据分析的客户具备极强的针 对性。自创始初期，Netezza 便致力于为全球客户提供 优秀的数据仓库解决方 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  104  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    案。自 2010年 11月正式收归 IBM  软件集团以来，Netezza坚持以客户为中心的 创新，在技术、服务、市场、渠道等各个层面全面提升实力；同时融合 IBM 在 硬件、企业中间件和咨询服务领域的传统优势以及在数据管理、业务分析优化、 云计算等方面的前瞻力和创新力，帮助客户在数据管理、分析领域强化优势、突 破制胜。  二、 发展策略  Netezza  重拳出击中国市场  目前，Netezza正在帮助包括纽约泛欧交易所集团（NYSE Euronext）、万豪国 际（Marriott）、  麒麟（KIRIN）、  NEC、  尼尔森（Nielsen）、奥林巴斯（Olympus）、 雅诗兰黛（Estee Lauder）、全美保险（Nationwide Insurance）等全球近 600家企 业和组织应对数据激增所带来的复杂挑战，确保客户能以更快的方式、更低的拥 有成本挖掘海量数据、洞察业务信息并分析商业趋势， 终实现业绩提升。而对 于分析应用发展迅猛的中国市场，Netezza 更是不遗余力加大投入，凭借其契合 中国市场的优势技术以及丰富的全球客户经验，重拳出击。  随着 2011 年初正式进入中国市场，Netezza 着力部署其中国团队，从销售、 售前、渠道、市场和售后全方位致力于以更优质的服务为中国客户提供更高价值。 目前，Netezza 已在电信、金融、制造等行业吹响号角，并成功赢得一些中国客 户的青睐。  2011年 8 月 29日，跨电子支付、金融信息服务和电子商务三大领域经营的 综合型企业联动优势科技有限公司与 IBM  Netezza  在北京举行战略合作协议签 约仪式。通过此次战略合作，IBM Netezza以领先的 Netezza TwinFin3数据仓库平 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  105    台产品参与联动优势数据中心建设，并根据联动优势的业务需求为其进行平台建 设的总体规划，为联动优势打造高性价比、简单、易于安装、能够对千兆级数据 进行快速运行分析的数据平台系统。  联动优势科技有限公司董事总经理张斌表示，随着联动优势业务的不断发展， 公司对基于各类数据的业务应用需求越来越大，建立一个企业级的数据平台，进 行企业数据整合、统一数据标准，并围绕数据中心建设同步完善数据应用系统的 建设，成为联动优势未来业务拓展决策和内部经营管理的重中之重。能够成功与 IBM Netezza建立战略合作，将充分发挥 Netezza产品优势，有力促进联动优势各 类数据的业务应用系统的发展，全面提升服务解决方案能力、市场营销及业务拓 展决策能力。  突破传统  智领“一体机”市场  秉承不断创新的理念，Netezza一直致力于在技术上寻求突破，实现更为“智 慧”的集成。与 2003 年推出第一款产品相比，目前 新款 Netezza 在性能上的 提升高达 300 倍——这意味着过去八年间，Netezza 在每一次硬件和软件的升级 上都实现了质的飞跃，这也正是 Netezza持续为行业客户提供 优秀产品的有力 佐证。  加盟 IBM 软件集团以来，Netezza 得以重新整合其信息管理和业务分析的战 略规划，将更为高级的数据分析功能融入原本的 Netezza一体机中去，为客户管 理、集成和分析业务数据提供崭新机遇。基于 IBM Smart Consolidation for Smarter  Warehousing的理念，Netezza全面参与到构建更加智慧化的数据仓库进程中，其 目标就是为企业客户提供强大的面向分析的数据仓库，能够针对未来可能遇到的 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  106  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    各类不同数据。通过在具体技术上集成 BigInsight，Stream，Informix  TimeSeries 等面向全新数据模式的管理分析工具，Netezza 进一步强调了信息管理、原数据 管理、信息生命周期管理等诸多方面，致力于为“大数据时代”提供前瞻的全面 解决方案。  调查数据显示，至少有 2/3 的客户都在探讨数据仓库、数据分析相关趋势， 其重要性不言而喻。他们关注的重点是如何 有效的使用数据仓库管理和分析数 据的能力，如何在短时间内带来价值，同时控制风险、提高决策效率——这些正 与 Netezza的价值定位非常吻合。因此我们相信，IBM Netezza将以其优异的技术 优势和不断创新的理念，在未来为更多行业客户创造价值，助力他们赢得大数据 时代的挑战赛。  三、 优劣势分析  IBM 新分析报告显示，在未来五年，企业数据将增长 650%，其中 80%的 数据是来自表格、网页内容等来源的非结构化数据。同时，受到移动、互联网等 新型交易模式的驱动，交易数据量的疾速增长催生着业务分析方面的巨大需求。 企业期待一种具备强大功能的数据管理的分析解决方案，帮助他们扭转  “大数据”时代的战略方向，以更经济的方式获取更广阔的商业价值。  Netezza 平台的出现彻底更新了业界数据仓库及分析设备的标准，其以提供 市场上 优性价比的产品为设计原则，对数据仓库和分析设备产品采用了革命性 的设计理念。我们可以看到，Netezza强大的功能并非来自 强劲 昂贵的 IT 组 件，而是集成 合适组件并将性能发挥到极致——这恰恰为众多具有大数据分析 需求的企业提供了崭新的机遇。  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  107    作为“一体机”的创始者，Netezza 率先提出了 Speed（速度）、Simple（简 洁）、Scalability（可扩展性）和 Smart（智能）的一体机“4S”标准。这四个标 准奠定了 Netezza的市场竞争力和领导力：  Speed（速度）：设备管理和分析数据的速度是用户首要需求；  Simple（简洁）：让行业用户更容易掌握设备的操作，决定产品能否被广泛 应用；  Scalability（可扩展性）：优秀的可扩充性保证了处理数据量增长的需求；  Smart（智能）：智能灵活的架构方式是产品稳定高效运行的决定因素；  在精要的“4S”标准之上，Netezza 具有业界独特的系统架构设计模式：其 大规模并行处理（MPP）流将多核 CPU 与 Netezza 独特的 FPGA 加速流技术引擎 （FASTTM）结合，能够提供连那些非常昂贵的系统都无法匹配甚至接近的性能 ——这些独特的技术在当前“一体机”市场中尚属首家，Netezza 也因此得以在 数据仓库和分析设备领域中提供 佳性价比系统。  第四节 微软  一、 发展定位  微软（Microsoft），是一家总部位于美国的跨国电脑科技公司，是世界 PC （Personal Computer，个人计算机）机软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾 伦创办于 1975 年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德市（Redmond，邻近西 雅图）。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。  为著名和畅销的产品为Microsoft Windows 操作系统和Microsoft Office 系 列软件。目前是全球 大的电脑软件提供商。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  108  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    二、 发展策略  竞争模式  微软的 Windows 产品有效地垄断了桌面电脑操作系统市场。微软作为一个 垄断企业令其竞争对手处境窘困：一方面，竞争对手不愿意承认微软的垄断地位。 因为在一个被垄断的市场，只有一家产品或服务的提供商。因此对竞争对手而言， 将微软称为垄断者会将自己置于一个失败者的境地：这样作等于是否定了自己的 存在，或否定了自己能够生存、竞争的能力。  挑战  随着技术的发展，微软已经不再是原来那个占有统治地位的公司了。或者说 不是微软对软件的统治不行了，而是如今已不是软件的时代了。未来几年是网络 和移动的时代，微软面临来自 Google 和苹果的挑战，Google是云计算的发起者， 而苹果则是智能手机以及平板电脑的领先者。微软在这两个方面都显的非常尴尬。  员工制度  微软的各级管理者会对手下的员工进行评分，将他们分为卓越、优秀、普通、 糟糕四个等级。  2013 年 11 月 13 日，据美国 IT 网站 ZDNet报道，人力资源主管丽莎·布鲁 默(Lisa Brummel)周二宣布废除员工排名制度。  布鲁默在邮件中表示，这一决定是为了契合“一个微软”的理念和战略。该 公司今后将更加看重员工的团队和协作能力。  垄断问题  很长一段时间内，微软被广泛认可为一个计算机软件市场上的“乖小孩”， 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  109    提供低廉的软件以取代原先价格高昂的主流 UNIX 产品。微软也因赚入大笔钞票 而受到钦佩。  然而，即使是在早期，微软被指责故意将其MS‐DOS与竞争对手生产的 Lotus  1‐2‐3数据表无法兼容。到 90年代，微软是“坏小孩”的看法日益增多。主要的 批评意见是他们利用在桌上电脑市场上的优势不公平地剥削用户。 近几年，有 人指责微软涉嫌一系列合法性受怀疑的商业行为。  微软的 Windows 产品有效地垄断了桌面电脑操作系统市场。那些持上述看 法的人指出，几乎所有市场上出售的个人电脑都预装有微软的 Windows 操作系 统。  一些观察家声称，微软作为一个垄断企业令其竞争对手处境窘困：  一方面，竞争对手不愿意承认微软的垄断地位。因为在一个被垄断的市场， 只有一家产品或服务的提供商。因此对竞争对手而言，将微软称为垄断者会将自 己置于一个失败者的境地：这样作等于是否定了自己的存在，或否定了自己能够 生存、竞争的能力。  另一方面，竞争对手又希望将微软比作垄断企业，因为这样做会给自己带来 好处。首先，这有可能导致市场管理者（政府）的介入。其次，被看作是“落水 狗”的微软竞争对手有可能在公共关系上取胜，以刺激销售。  三、 优劣势分析  优点  PC 硬件上运行的程序在技术上并不一定比其所取代的大型程序要好，但它 有两项无法超越的优点：它为终端用户提供了更大的自由，而且价格更低廉。微 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  110  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    软的成功也是个人电脑发展的序幕。  微软产品的主要优点是它的普遍性，让用户从所谓的网络效应中得益。例如， Microsoft Office的广泛使用使得微软 Office 文件成为文档处理格式的标准，这样 几乎所有的商业用户都离不开Microsoft Office。  微软的软件也被设计成容易设置，允许企业雇佣低廉、水准并不太高的系统 管理员。微软的支持者认为这样做的结果是下降了的“拥有总成本”。  微软的软件对 IT 经理们在采购软件系统时也代表了“安全”的选择，因为 微软软件的普遍性让他们能够说他们跟随的是被广泛接受的选择。这对那些专业 知识不足的 IT经理来说是一个特别吸引人的好处。  缺点  微软的产品十分依赖软件的重用。虽然这样做对快速软件开发是十分有效的， 它却导致了不同软件包之间的复杂倚赖关系。这可能导致的后果是，举个例子， 当微软的浏览器程序崩溃时，会导致操作系统的 GUI同样崩溃。  同样的倚赖关系也意味着大多数微软软件的资源能够在其他微软的产品上 使用。也就是说，大多数程序可以运行其他程序，即使是在不应当发生类似情况 时也是如此。例如，嵌入在电子邮件的文档和 HTML中的宏可以运行程序，允许 攻击者控制用户的电脑。微软在安全问题上的立场就是“不是禁止就是允许” （permitted unless forbidden）。  第五节 浪潮  一、 发展定位  浪潮是中国 早的 IT 品牌之一。这段历史可以追溯到 1968年，浪潮的前身 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  111    ——山东电子设备厂在那时开始生产计算机外围设备和低频大功率电子管。1970 年，中国第一颗人造卫星“东方红 1号”就采用了浪潮生产的晶体管作为电子元 件。2011年浪潮集团实现营业收入 366亿元人民币。该企业在中国企业联合会、 中国企业家协会联合发布的 2012 年度中国企业 500强排名中名列第 248位。  浪潮集团有限公司是中国领先的计算平台与 IT应用解决方案供应商，同时， 也是中国 大的服务器制造商和服务器解决方案提供商，控股股东为山东省国有 资产投资控股有限公司。浪潮集团拥有“浪潮信息”和“浪潮软件”两家国内 A 股上市公司和在香港联交所上市的浪潮国际有限公司。  目前已形成服务器和 ERP两大主导产业，计算机、软件、移动通信、智能终 端、半导体等产业群组。用户遍及中国金融、通信、政府、教育、制造业、烟草 等行业和政府部门，全方位满足政府与企业信息化需求。2008 年，浪潮集团的 销售收入突破 232亿元人民币。  二、 发展策略  在信息产业迅速发展，激烈竞争的时代，软件与 IT服务的重要性日益提高， 方案提供与 IT 服务能力成为 IT 企业的发展趋势。软硬件综合发展，注重方案的 提供能力，逐步向 IT 服务转型是浪潮发展策略之一。事实上，从上世纪 80年代 末开始，浪潮软件就伴随着浪潮电脑走向神州大地，为行业用户提供量身定做服 务。同时，浪潮的软件人员也为国产服务器的成功推广做出了不可磨灭的贡献。 2000 年，浪潮集团整合了内部软件资源，并吸纳外部软件力量，实施软件产业 化的发展战略，成立了浪潮齐鲁软件公司，并于 2001 年在上海证券交易所挂牌 上市，其后更名“浪潮软件”。“浪潮软件”定位于通信、政府、分行业 ERP等行 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  112  大数据机厂商发展分析|汇智联恒    业或领域大型应用软件开发和集成服务提供商，“浪潮软件”在通信、金融、电 子政务、烟草等领域享有声誉。在 2002 年"浪潮软件"被评为 具竞争力中国软 件企业 10 强之一，并位列"中国电子政务 IT 100强"第 4名。  浪潮通软是中国三大财务软件提供商之一，是 早从财务软件转型为 ERP 管理软件的提供商。2001 年，浪潮集团通过增持股份将浪潮通软纳入浪潮软件 的一体化经营体系。2002年 7月，浪潮与韩国 LG‐CNS公司合资成立浪潮乐金信 息系统有限责任公司，为行业用户提供行业综合解决方案。同时，浪潮软件致力 于为通信领域客户提供整体解决方案,全面提升服务,为客户赢得客户。通信领域 已经成为浪潮三大产业之一。  新世纪的浪潮提出了专注化的发展战略，浪潮集团将结合自身优势，紧紧围 绕因特网，专注于两个产业发展方向：一是以服务器为核心的嵌入式软件化硬件 产品，包括服务器、PC 和面向行业的解决方案；二是以通信行业软件、分行业 ERP 软件为主综合应用软件，兼顾 OA、金融软件。浪潮专注于以上两个目标， 致力成为中国 优秀的行业 IT应用解决方案提供商。  浪潮电脑专注行业应用市场，并对行业用户的需求有深刻的理解和技术积淀。 每个行业都将有相应的"行业 PC"，"行业 PC"应用者将从浪潮电脑的产品和方案 中得到 大的实惠和应用价值。浪潮电脑相信，随着用户需求的进一步细分化， "行业 PC"将是"商用 PC" 终的发展趋势。  三、 优劣势分析  浪潮是科技部首批认定的创新型企业，拥有 IT 领域唯一设在企业的国家重 点实验室——浪潮高效能服务器和存储技术国家重点实验室，以及亚太地区 大 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机厂商发展分析  113    先进的柔性服务器生产线和研究中心，拥有首批认证的国家级企业技术中心、 国家级企业博士后工作站，首批国家规划布局内的重点软件企业。浪潮服务器成 为“国家 863 成果转化基地”、“国家服务器产业化示范工程”。浪潮 ERP 被列入 国家 863 计划的“适合中国国情的 ERP 软件”、浪潮 ERP、SCM、CRM 三个项目 全部入选国家 863计划，浪潮还在香港、日本和美国硅谷设立了技术研发中心。  2009  年，由浪潮集团研发的 TS10000  高效能服务器运往沙特阿拉伯，这是 我国自主品牌服务器首次出口海外，进入世界市场与欧美厂商展开竞争。在 2009  年，浪潮抄底收购全球领先的半导体存储器厂商——德国奇梦达的中国研发中心。 这不仅使得浪潮拥有了世界先进的研发设备和包括十几名外籍专家在内的完整 团队，同时也充分发挥了其后发优势，使我国跨越式地拥有了国际一流水平的集 成电路设计团队和研发创新平台。而在收购后半年时间，浪潮就成功推出了中国 第一片大容量动态随机存储器芯片，打破了中国自上世纪 80 年代后期以来计算 机产品完全依靠进口存储器芯片的历史。  浪潮集团充分把握国家宏观的政策措施，加大自主创新力度。2009 年，浪 潮承接了国家 863计划信息技术领域重大专项“海量存储系统关键技术”的研发， 为使我国核心主机装备达到国际一线阵营做出了贡献。伴随着我国建设创新型国 家战略的深入实施，国家加大了对国产高端服务器的政策及项目的支持，在浪潮 设立了 IT  产业唯一的高效能服务器与存储实验室，这些荣耀无疑助推了浪潮的 进一步发展。      汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  114  大数据机产业发展趋势分析|汇智联恒    第八章    大数据机产业发展趋势分析  第一节 大数据应用的发展方向  1、大数据分析领域快速发展  大数据无疑是目前 IT 领域的 受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大 数据，否则就显得你 OUT 了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点： 容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解，人们 开始讨论大数据究竟能够给人们带来什么样的价值?大数据的未来服务方向在哪 里?  今天我就跟大家谈一下未来大数据的十大发展方向：  方向一：大数据分析领域快速发展  数据蕴藏价值，但是数据的价值需要用 IT 技术去发现、去探索，数据的积 累并不能够代表其价值的多少。而如何发现数据中的价值已经成为企业用户密切 关注的话题，于是大数据分析领域成为了人们密切关注的问，毕竟，这个直接关 系到数据的利用情况。  随着大数据行业 IT 基础设施的不断完善，大数据分析技 术将迎来快速发展，不同的挖掘技术，挖掘方法将是人们未来比较重视的领域， 毕竟，这个领域直接关系到数据价值的 终体现方式。  方向二：分布式存储有了用武之地  大数据的特点就是数量量多且大，这就使得存储的管理面临着挑战，这个问 题就需要新的技术来解决，分布式存储技术将作为未来解决大数据存储的重要技 术。  分布式存储系统将数据分散存储在多台独立的设备上。这就解决了传统存 储方式的存储性能瓶颈问题。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用 多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机产业发展趋势分析  115    统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。  2、大数据与云技术的结合  方向三：大数据与云技术的结合  如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的 IT 热词，云计算无疑是跟大数据关 系非常大的一个词语。很多人在提到大数据的时候总会想到云计算，二者还是有 很多不同的，一句话来解释二者：云计算是硬件资源的虚拟化，大数据则是海量 数据的高效处理。大数据  3、大数据与云技术的结合  虽然大数据与云计算并不是一个东西，但是二者之间还是有着千丝万缕的关 系的，目前，很多人认为，云计算将是未来解决大数据的 佳平台。云计算相当 于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用，大 数据则是我们处理的数据。云计算是大数据的处理器的 佳平台，未来，这种趋 势的发展将越来越让二者的关系更紧密。  方向四：隐私问题让大数据受影响  数据价值对于企业来说是非常重要的，但是同样也有阻碍着大数据发展的一 些因素，在这些因素中，隐私问题无疑是困然大数据发展的一个非常重要的要素。  一些我们之前看似并不重要的数据信息，在大数据中心，许多这样的信息就很可 能轻松了解一个人的近期情况，从而造成了个人隐私问题。而且如今随着大数据 的发展，个人隐私越来越难以保护。有可能出现利用数据犯罪的情况，当然关于 大数据隐私方面的法律法规并不对，还需要有专门的法规来为大数据的发展扫除 障碍。  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  116  大数据机产业发展趋势分析|汇智联恒    4、大数据推动向 Scale‐out发展  方向五：大数据推动基础架构向 Scale‐out发展  基础架构是大数据首先面临的挑战，如何让基础架构能够存取更多的数据呢? 传统的基础架构能否满足用户需求呢?目前，来说，虽然基础架构面临着一些挑 战，但是当他的挑战并不是很大，但是随着大数据行业的发展，而且这种数据的 增长将呈现爆炸式增长，就对传统的架构形成了迎新春。Scale‐out随着大数据量 的逐渐增大，可以通过分布式的处理方式把应用复杂分散到分布式系统的各个节 点上，而传统的数据处理将是运算能力非常强、CPU主频非常高的一台机器来处 理，而不是大数据这种多个节点、多个 CPU 核数来处理，这代表了大数据时代 发展方向从 Scale‐up转向 Scale‐out。  方向六：数据共享联盟的成立  对于大数据来说，未来，将可能将不同的行业更加细分，针对不同的行业有 着不同的分析技术。但是同样对于大数据来说，数据的多少虽然不意味着价值更 高，但是更多的数据无疑更有助于一个行业的分析价值的发现。  例如，对于医 疗行业，如果每一个医院对自己的数据进行分析，相信也能够获得相应的价值， 但是如果想获得更多的更大的价值，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共 享  ，这样才能够通过平台进行分析，获取更大的价值，所以为了，数据可能会 呈现一种共享的趋势，数据联盟可能出现。  5、大数据安全越来越受重视  方向七：大数据安全越来越受重视  随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视，大数 大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机产业发展趋势分析  117    据不断增长，无论对数据存储的物理安全还是对数据的管理方式都要求越来越高， 从而对数据的多副本与容灾机制提出更高的要求。大数据安全  6、大数据安全  2013年，网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息， 也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保 护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，都将至关重要。  方向八:大数据将催生一些新的行业  一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推 出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师，数据管理专家等等。具有丰富经验 的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。  7、中国成为大数据 重要的市场  方向九：大数据将成为企业 IT核心  随着大数据价值逐渐被发展，大数据将成为企业 IT 的核心，毕竟在这个以 盈利为主导的行业环境中，谁能够为企业带来更多的价值就将会更重要。在以往， IT系统更多的在企业中是扮演辅助工作的任务，而随着大数据的发展，IT系统也 将具有更大的意义。社会化数据如今，社会化数据分析也正在崛起，这对于 IT 和非 IT 来说都影响深远。越来越多的企业将开始分析舆情、地理位置、行为、 社交图景和富媒体社会化数据来更好地了解客户需求，进行更有效的风险管理， IT部门也开始利用社交媒体应用协作解决问题，或者定义需求。  方向十：中国成为大数据 重要的市场  中国在未来将可能成为大数据 重要的市场，中国拥有世界上五分之一的人 汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  118  大数据机产业发展趋势分析|汇智联恒    口，同时中国的发展正在处于快速的上升期。中国产生的数据将是巨大的，而巨 大的数据对大数据的发展将起到促进的作用，而大数据在中国市场的发展也将领 先。  大数据将给中国的市场带来更广泛的发展机会，对于中国来说这个市场是非 常有前景的，是值得大家重视的一个市场。各行业的客户和各行业的开发商也应 该在大数据市场抓住机会，借助自己的优势创造更多的价值，在未来激烈的市场 竞争中借助大数据走的更远。  第二节 大数据软件市场规模及预测  图表  21：2012‐2014年我国大数据行业软件市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014 汇智联恒  汇智联恒|大数据机产业发展趋势分析  119    图表  22：2015‐2019年我国大数据行业软件市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒  第三节 大数据一体机市场规模及预测  图表  23：2012‐2014年我国大数据行业一体机市场规模及增速变化    数据来源：汇智联恒  汇智联恒大数据发展现状及市场机遇研究报告 2014  120  大数据机产业发展趋势分析|汇智联恒    图表  24：2015‐2019年我国大数据行业一体机市场规模及增速预测    数据来源：汇智联恒