前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數據應用解決方案范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

大數據應用解決方案范文第1篇

領先的技術實力

Sybase公司是數據管理、分析、移動訊息和企業移動領域的市場領導者,目前3.4萬個企業客戶及財富百強中的91個客戶信賴并使用Sybase產品。從1984年涉足企業級軟件至今,公司共獲得148個數據管理與移動方面的專利,目前尚有185個專利在申請中。公司目前有4000多名雇員分布在60個國家。2007年,Sybase公司收入超過10億美元,2008年繼續增長了10%。在2008年的年度報告中,Sybase持有6.4億美元的現金。

Sybase贏得了遍及世界各地的忠誠客戶群,公司在金融服務、通信、制造和政府部門等主要垂直市場處于領先地位。全球排名前25家銀行中的24家、全球排名前50家銀行及證券機構的46家,都信賴并使用Sybase技術來進行當天的風險分析。每天,Sybase處理著幾十萬條從華爾街到東京、從香港到倫敦的實時金融交易數據。

通信行業也正在大量使用Sybase的移動服務,通過700多家移動運營商連接30多億個用戶,每年發送的信息達2000多億條。利用Sybase公司的數據管理解決方案,處理著數十億條的通話記錄事務。在政府機構,職能部門利用Sybase解決方案移動化了供應管理系統,秒間訪問數百萬條記錄,進行復雜分析,并安全管理關鍵數據資產。

在零售市場,百貨商場使用Sybase企業移動解決方案來改善顧客的購物體驗、管理收銀系統,并在企業的后端與商場零售點之間提供數據的實時同步。

在信息領域, Sybase是全球領先的信息管理、分析和移動化的軟件公司,無論這些信息是在何種系統、網絡和設備上。

Sybase在中國

Sybase于1991年12月進入中國,并于1993年成立賽貝斯軟件(中國) 有限公司。秉承“用戶第一,市場第二;服務第一,銷售第二”的市場發展策略,Sybase與用戶共擔風險,共同前進,穩步發展。如今,Sybase在中國的員工總數已近500人,成為Sybase全球發展最快的海外分支機構之一。為了更好地給國內用戶提供一流的技術支持和服務,Sybase已在上海、廣州、成都等地設立了分公司,在北京、上海、西安建立研發中心,合作伙伴遍布全國各地。

依靠先進而實用的技術和完善的服務,Sybase不斷在中國贏得新的客戶,這些客戶遍及金融行業、電信行業、政府、交通及能源工業等行業,數量將近2000家。

經過十余載在中國市場不懈的耕耘和努力,Sybase的技術與服務贏得了業界的贊譽和用戶的認可,于2007年8月榮膺中國電子信息產業發展研究院、中國信息化推進聯盟頒發的中國“IT服務十年成就獎”。Sybase的技術與服務在中國軟件市場的雙重優勢地位得到了進一步鞏固和印證。

完善的解決方案

1. 數據管理

許多公司花費數百萬美元管理關鍵信息。隨著企業信息量增加,成本和復雜性也開始飚升。更重要的是,許多公司信息是通過硬連線方式接入信息孤島的。信息被囚困于這樣的孤島上,很難在動態的業務流程中被訪問和利用。Sybase公司的信息管理產品能夠幫助用戶管理復雜的信息,并沖破此類內部障礙,從而保證信息在利用及相關性方面的一致性,并可隨時提供經濟價值。

從推出第一個C/S架構上的分布式數據庫服務器開始,大到數據倉庫引擎,小到移動數據庫,Sybase憑借領先的技術優勢,結合用戶的應用模式和需求,推出了適合各種各樣的數據管理的解決方案,主要包括Sybase Adaptive Server Enterprise、Sybase ASE 集群版、Replication Server 、Sybase Mirror Activator以及Sybase Real-Time Data Services等。

Sybase的數據管理以“Always Available”(永遠可用)信息體系結構為基礎,通過可靠、安全和高效的工具,能夠幫助企業更好地管理信息,更能夠幫助企業從阻礙生產力和效率的傳統技術的羈絆中解放信息。

2. 商務智能

Sybase商業智能(BusinessIntelligence)致力于為 新一代商業智能提供核心的解決方案。SybaseBI部門所提供的軟件產品與專業服務將數據轉化為信息、知識與智慧,以使企業提高市場份額、減少客戶流失、向已有客戶進行衍生銷售等。BI部門與其他領先的商業智能供應商締結合作伙伴關系,為各類行業市場提供完整的商業智能解決方案,包括金融服務、信用卡市場、保險、銀行、通信以及互聯網等。

Sybase IQ是全球領先的、基于列的分析服務器,它提供了最智能的方法,使企業能夠通過分析,把原始數據變成可付諸行動的措施,從而增加收入、擴大客戶群和提高利潤。Sybase IQ是唯一能夠基于企業的全部信息,按照任意條件,面向所有用戶,提供更快速、更準確分析的分析服務器。憑借基于列的核心架構和創新功能,Sybase IQ從多個層面提供了靈活性和可擴展性,能夠為最大的數據集、最為復雜的分析任務以及快速增長的BI用戶群,提供非凡的查詢性能。

Sybase RAP(風險分析平臺)是為資本市場公司設計的新一代數據服務技術平臺,既可以管理海量數據,又提供實時數據分析所需的速度。它可使資本市場公司及時全面地洞察市場風云,作出更好的低風險的交易和組合投資決策。美國航空、德意志銀行等不同客戶都已成功地將數據轉換為利潤,它們共同的特點就是使用Sybase信息流動解決方案。

Sybase 列式數據庫機(Analytic Appliance)是一個集成的解決方案,專門用于高性能和 TB數量級的分析。Sybase列式數據庫機結合各類領先的技術,包括 Sybase IQ、Sybase PowerDesigner、IBM Power Systems 和 MicroStrategy。它除了擁有所有量身定制的數據倉庫功能外,還具有簡單、快捷和經濟實惠的特點。

3. 移動商務

顯而易見,移動時代已經來臨了。然而,許多企業仍在苦苦尋覓如何以最佳方式面向移動性重構自身。您所需要的移動解決方案應當能夠隨時隨地將您的企業系統擴展至移動用戶,以保持競爭優勢。Sybase及其iAnywhere子公司在移動數據庫和 移動中間件市場上占有最大的市場份額,而且,我們的移動服務擁有數十億以上的注冊用戶,目前位居全球規模最大的移動應用之列。

Sybase Unwired Platform 是 Sybase 新一代支持企業實現應用程序移動化的體系架構。它提供一系列全面的服務,幫助企業將適當的數據和業務流程移動化到任何移動設備上。Sybase Unwired Platform利用一個綜合平臺,將 4GL 工具和標準開發環境集成而支持的快速開發、異構設備部署和市場領先的設備管理技術結合起來,從而滿足企業的所有移動應用需求。而且,它通過推動企業戰略化的移動部署,而非采用小規模或局部移動應用的方法,從而極大地降低了企業的總擁有成本。

iAnywhere Mobile Office強大而靈活的解決方案能安全地將電子郵件和業務流程擴展至移動工作人員的手中。她將對眾多基礎架構的支持、高度的設備安全性、可用性和高性能集成在一起。

SQL Anywhere所提供的數據管理和數據交換技術,使企業能快速開發和部署基于數據庫的應用。為企業量身訂制的SQL Anywhere數據庫大可支持到數千用戶在64位的服務器上使用,小可部署到精致的手持設備上。SQL Anywhere的數據交換技術將企業應用和企業系統的信息拓展到運行著前端關鍵業務的數據庫中。

Information Anywhere Suite是一套安全、可擴展的移動軟件平臺,滿足了新一代移動解決方案對融合IT應用的要求。Information Anywhere技術套件將移動電子郵件、設備管理、企業至終端前端的安全和企業應用激活結合在了一起,使企業客戶可以安全地將后臺企業應用和商業程序業務流程延伸至遠方的一線工作人員。

大數據應用解決方案范文第2篇

如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。這也是甲骨文公司努力的方向。

全面解決方案才能奏效

當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。

最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。

事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限于非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日志信息、用戶漫游信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。

與幾年前興起的云計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向于將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式采集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。

典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平臺化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網絡速度的訪問。

軟硬件集成是必然選擇

我們認為，大數據解決方案的關鍵在于如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端數據庫服務器、后端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據并保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟件和硬件更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。

堅持開放的戰略

大數據應用解決方案范文第3篇

面對大數據時代愈加復雜的應用環境和特點，同有科技針對不同的用戶需求和市場，率先提出“應用定義存儲”和“定制”兩大革命性戰略。通過專業、高效的產品及解決方案，幫助各行業用戶積極應對大數據時代新興應用的挑戰，在業界掀起了一場新型數據中心變革的熱潮。

EDC引領中高端市場新變革

大數據時代，各種具備大數據特征的新興應用需求逐漸增多，中高端用戶對數據中心的性能、效率、安全等各方面的需求都有了革命性的變化。針對新型需求，同有科技提出劃時代的“數據改變未來，應用定義存儲”戰略，對數據中心存儲架構進行了重新定義。通過一系列“E”型產品和“E”型解決方案，幫助用戶構建EDC（Efficient Data Center）高效能數據中心，滿足大數據時代各種新應用對數據中心存儲的不同需求。

與傳統的數據中心不同，同有科技EDC高效能數據中心，對數據中心存儲架構進行重新規劃、設計與定位。它涵蓋產品、解決方案、咨詢與服務三個層面，為用戶規劃了先進的產品和貼近應用的解決方案，幫助用戶構建高效能大數據存儲架構。

通過全系列 “E”型產品和方案，同有科技EDC為用戶部署的高效能數據中心，能讓數據中心擁有極高的IT資源、存儲資源利用率；NCS虛擬交換技術和固態存儲系統，保證數據中心整體性能無瓶頸；物理機與虛擬機之間的自動漂移技術，實現數據中心業務無縫閃電接管；深度條帶技術，讓數據中心具備超強自愈功能。

EDC理念為用戶構建新型數據中心提供了全新的思路，在市場應用以來，受到了眾多用戶的青睞，引發了新一輪中高端存儲用戶在大數據時代數據中心建設的革新熱潮。

定制化引爆中小存儲新理念

大數據時代，作為中國存儲行業最具成長性的領域，中小存儲市場迎來了爆發增長期，傳統的單一產品和方案已遠遠不能滿足用戶需求。作為同有科技專為中小存儲市場和安防市場打造的獨立子品牌，存儲小金剛了劃時代的“存儲，從定制開始”戰略。通過“定制”的產品及解決方案、渠道政策、供應鏈管理和服務政策，滿足各行業用戶的個性化需求，全面開啟定制時代。

全面區別于業界單一產品行天下的模式，存儲小金剛針對中小存儲市場和安防監控市場的不同行業與應用，為用戶打造量身定制的產品及解決方案；根據業務模式、市場拓展、培訓支持、價格體系等方面的不同需求，為合作伙伴提供定制的渠道政策；同時，更為不同類型的用戶及合作伙伴，定制不同的供應鏈管理和服務政策，滿足不同行業、不同應用的個性化需求。

目前，存儲小金剛已經成功為政府、教育、醫療、企業以及安防行業等用戶提供定制的存儲服務，成為了中小存儲市場和安防市場當仁不讓的領導品牌。

堅持自主創新 推動國產化

大數據應用解決方案范文第4篇

大數據業務值得期待

在云計算方面，曙光多年的努力已經看到了成效。在曙光自己建設和運維的云數據中心里，存儲容量基本都超過10PB，承載了大量來自地質勘探、視頻監控、電子政務等方面的數據。其中，結構化數據與非結構化數據的存儲比例是1∶4，大量非結構化數據存儲主要存儲的是圖片和視頻，這也為下一步的數據挖掘奠定了基礎。曙光為企業級客戶提供的云存儲解決方案涉及公安云、稅務云、教育云、醫療云等。

在大數據產品方面，曙光已經成竹在胸。針對結構化、非結構化和半結構化數據，曙光都能提供匹配的存儲解決方案。比如，針對非結構化和半結構化數據，曙光的ParaStor就是一個非常好的存儲平臺。再比如，曙光利用自己的文件系統對Hadoop平臺進行了優化，可以更好地發揮Hadoop的優勢。惠潤海表示：“當前，雖然大數據帶來的直接收入并不如預期，但是大數據市場的前景十分廣闊。”

不趕一體機的時髦

在大數據市場上，一體機越來越流行，曙光卻一直按兵不動。“我們一定要透過現象看本質。一體機的核心還是軟件。”惠潤海表示，“將相關硬件拼湊在一起，再加上Hadoop就能構成一個簡單的一體機，但是這樣的產品會有競爭力嗎？我們只要推出一個新產品，就希望這個產品具有一定的競爭力，能夠在市場上取得較高的占有率，而不是搞噱頭。”

在大數據業務方面，曙光的核心競爭力主要體現在它有一支強大的技術服務團隊，可以為用戶提供代碼級開發的服務能力。由于自身的復雜性以及存在Bug，Hadoop通常不能直接使用，這就需要大數據解決方案廠商在Hadoop平臺上進行相關調整和優化。“由于數據種類繁多，數據量又大，如何快速將大數據導入到大數據挖掘系統中是一個難題。如果廠商沒有過硬的技術服務團隊，不能根據數據的情況對解決方案進行調整和優化，那么大數據應用落地就將成為一句空話。大數據應用之所以難普及，一個重要的原因就是具有代碼級開發能力的專業技術人才太少了。”惠潤海表示。

在推廣大數據解決方案時，曙光并沒有與某一個應用軟件廠商簽定產品捆綁協議。不過，曙光還是針對一些主流的應用軟件進行了方案的優化。舉例來說，在結構化數據處理方面，曙光主要針對Oracle數據庫進行了方案優化。曙光利用基礎的硬件，結合自己的大數據挖掘系統，可以將Oracle數據庫的查詢速度至少提升50倍，而成本只有傳統的“小型機+高端存儲”解決方案的十分之一。

存儲服務器已獲認可

軟件定義的網絡也好，軟件定義的存儲也罷，無非都是在強調一個重點：軟件將成為未來IT架構和應用的核心。“從存儲的研發上看，除了少量的硬件研發以外，我們90%的研發人員從事的都是軟件研發。”惠潤海表示，“曙光在軟件研發上強調的是精英文化，近百人的研發團隊具有代碼級的開發實力。未來，我們研發的重點將放在海量存儲、大數據挖掘和云存儲上，而對于傳統的磁盤陣列不會有太大的研發投入。”

大數據應用解決方案范文第5篇

“我特別擔心有客戶對我說，請富士通來幫我做一個大數據解決方案，幫我解決包括研發、生產和銷售在內的所有問題。說實在的，富士通真的做不到。大數據解決方案的形成是一個過程，是IT廠商與用戶一道在分析企業自身運營狀態與所在行業發展趨勢過程中不斷改進的過程。”富士通（中國）信息系統有限公司副總裁兼市場戰略總部解決方案服務戰略事業部總經理黃邦瑜7月11日在貴陽大數據國際年會上接受采訪時表示。

數據決策的5個階段

黃邦瑜在接受采訪時強調，大數據應該是一個幫助企業決策的工具，企業管理者千萬不要認為IT能代替他們做出決策。他介紹說，富士通把企業的決策分為五個階段：

第一個階段，以傳統的根據企業管理層的經驗來做決策為特征。這其中涉及一些數據，這些數據可能是管理者的紙面記錄和報告，或者新聞媒體的一些信息。管理者認為該怎么做，于是拍腦袋就做出決策了。

第二階段，以辦公軟件中的Excel等表格中的數據為依據進行決策。這種表格可能很大，橫向縱向都有好幾頁。

第三階段，為了把企業管理層從各種各樣的電子表格和電子表格中龐雜的數據中解放出來，IT部門會用IT手段把重要的信息及時提煉出來，并且每天早上發給管理層供其決策使用。這一階段的數據來源是多樣化的，如ERP、財務、人力資源、生產等系統產生的結構化數據。經過提煉后，這些數據會以圖形化的方式呈現。還有一些來自網絡、媒體等的外部數據。所以，管理者會看到結構化與非結構化兩種數據。

第四階段，借助IT手段從大量的數據中找出規律并提醒管理層，而不是要管理者針對各種數據做出快速反應。

第五階段，根據內外部各種數據對未來的一些業務場景進行模擬，以評估決策的效果。

“因為管理層的時間和精力有限，這就要求IT能夠采集企業運營過程中產生并積累的大量準確的數據，并且從外部海量數據中攝取相應的輔助數據，然后通過數據挖掘和分析等方式，將其規律找出來，并且比較精煉地展現在決策者面前，使其能夠在短時間內做出精準的判斷和決策。”黃邦瑜說，“當然，前提是企業的信息化基礎要足夠好。如果企業沒有存儲運營過程中產生的大量的有價值數據，一切也都無從談起。”

大數據對決策的輔助支持不僅適用于管理層。企業會遇到戰略、市場或技術等各種不同層面、不同范圍的決策問題。黃邦瑜舉例說，富士通眾多業務中包括醫藥領域的基因與新藥研究。以往的新藥開發主要憑借科研人員的智力和經驗。如今，研究人員如果有了一個靈感或者設想，可以在高性能計算機上進行模擬和驗證。大數據已經顛覆了傳統的新藥開發模式。

企業必須參與其中

科學與技術之間一個基本的區別在于，科學是去發現自然界中原本就存在的規律，而技術則是為了發明自然界中原本不存在的東西。就目的而言，大數據更像科學，它要做的是去發現原本存在于海量數據中的關聯性規律，只不過先前IT的存儲與計算能力難以勝任。

“企業在上馬大數據之前首先要練好內功。以制造業為例，企業要從研發、生產、營銷等流程上進行審視，看這些流程中的數據是封閉在各自的流程中，還是可以被其他流程共享，因為在從產品研發到銷售的整個業務流程中，某個流程上產生的數據可能會對其他流程產生影響。上大數據應用的前提是打破企業的信息孤島。”黃邦瑜說。

在之前的企業信息化建設中，IT供應商與用戶的職責很清晰。系統集成商要根據用戶的應用需求，結合企業所在行業的屬性，制定并實施相應的解決方案；系統建成后，交由用戶使用。而大數據應用則要求打破甲方、乙方涇渭分明的界限，要求用戶與系統集成商一道完成大數據解決方案。

“現在大數據非常火，以至有的企業認為大數據就是一副靈藥，馬上能夠解決企業存在的所有問題。實際上這是一種認識誤區。”

黃邦瑜說，制造企業擁有大量的各種類型的數據，不可能找到一種解決方案把企業經營者想找的規律一下子都找出來。富士通會根據用戶的需要找一個主題，用戶從業務分析著眼，讓數據與業務關聯；而富士通則從IT入手，分析如何從海量數據中找出與該主題相關的規律，然后制定并實施相應的解決方案。

“當前，大數據尚處于起步階段，中外企業最大的差別在于，國外企業信息化應用更成熟一些，他們會針對大數據提出自己的問題和需求。”黃邦瑜說。

云計算，特別是SaaS應用的普及，使得企業的數據越來越多地向云遷移，企業的數據安全問題因此凸顯出來。黃邦瑜因此特別強調云計算下大數據應用的安全問題：“現在，企業的云應用還處于初步階段，如辦公系統、人力資源等，一旦企業的ERP等核心應用遷移到云上，而相關的法律、法規和行業監管沒有及時跟上的話，企業的核心數據就有可能被他人惡意盜用，或者被服務供應商為了商業目的而濫用。”

“歐美日在這方面的監管非常嚴格，市場準入門檻非常高，需要企業具備多種資質。如果不能在機制上有效地保護用戶數據不被濫用，那么企業會因為出于對數據安全的擔心而對云計算乃至大數據應用裹足不前。”

貴在理解用戶的業務

傳統上，日本IT廠商比較低調，不像美國IT企業那樣通過強勢的市場營銷開辟新的市場，并借助合作伙伴的力量迅速進行市場擴張。日本的IT廠商通常會與客戶保持長期而密切的合作關系。比如說，富士通現在提倡的精益IT理念就源自幾十年來與豐田汽車在生產管理方面的合作。

“傳統日資IT企業與德國企業比較接近，都比較務實，注重產品品質和細節。而且日資企業的員工流動率沒有美國企業那么高，技術隊伍的穩定使得日資IT企業對其客戶所在行業的知識和經驗積累得更多。這些因素使得日資IT企業與他們的客戶保持密切的長期合作關系。”黃邦瑜說，“今天看來，在與客戶長期合作中形成的對用戶業務深刻的理解，以及由此形成的良好的用戶體驗非常重要，因為大數據的實施既要盡可能理解用戶的業務，又要與用戶一道持續不斷地對解決方案進行改進。”

黃邦瑜說：“富士通既是IT企業，也是制造行業企業，因此我們會基于自己的最佳實踐，為不同的客戶提供更細致的產品和服務。從產品上看，富士通的特點是比較全，包括后臺的服務器、存儲、網絡、中間件，以及客戶端的智能手機、平板電腦、筆記本電腦等。因此，富士通的整體解決方案會更加優化。

“從系統整體上規劃、設計和實施大數據解決方案是富士通的優勢所在。比如說，在醫療影像領域，有的美國影像設備供應商會在賣設備時附送該設備的處理軟件，但它并不能滿足醫院除了醫療影像設備之外的其他需求。”黃邦瑜說，“而作為IT廠商，富士通更關心如何用IT系統來支撐醫院的整個影像業務，即在包括掛號、門診和影像科檢查等在內的整個流程中，不同科室如何分享影像數據，如何分門別類地存儲這些數據，如何與醫院的信息系統對接等。”