时间：2022-08-23 17:42:48
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提出“五级”转型战略
尽管当前很多企业都在积极采用大数据分析技术和解决方案来变革业务模式，提升企业的核心竞争力，但是很多企业都对自身的大数据项目并不满意。全球领先的基准研究和咨询机构Ventana Research的研究@示，79%的企业用户不具备运用高级分析技术的必备技能。
姜欣介绍，今年Teradata通过《经济学人》杂志在全球所做的一个调研结果显示，在大数据利用方面，企业主要存在以下三方面问题：第一，数据整合问题，57%的被访企业认为难以获取重要的业务数据；第二，数据应用问题，42%的受访企业认为数据过于繁杂，应用不够友好；第三，数据治理问题，75%的受访企业为因异构数据而浪费时间感到困扰。
“我们目前推出的解决方案和技术，就是为了解决以上三方面问题。”姜欣介绍说，为此Teradata提出了五级转型战略：
其一，坚定地走一体化数据分析平台的道路，不断完善一系列平台产品，其中包括最近推出的Teradata IntelliFlex数据仓库架构和Teradata Aster大数据探索平台
其二，全面向云转型，支持私有云、公有云和托管云等多种部署方式，并在这种云生态下提供咨询和开发部署服务。
其三，打造分析生态系统，将统一数据架构（UDA），以及Unity、QueryGrid和Listener等工具整合起来，形成一个大数据生态，并在这个生态下提供咨询和实施服务。
其四，从完全技术中立的角度为客户提供大数据咨询服务，如大数据战略规划服务、敏捷开发咨询服务、数据建模服务。
其五，坚持客户至上而非产品至上，用多元化的产品全面满足客户需求，帮助客户挖据数据价值。
由此可见，Teradata在大数据领域，除了不断完善产品和技术以外，还不断强化咨询服务能力。
推出无边界分析功能
作为Teradata多年的老客户，瑞典最大的工业企业集团沃尔沃汽车公司从2006年开始建立数据分析平台。一直以来，沃尔沃汽车公司面临的一个问题，就是数据散布在超过30个系统中。公司的整合数据存储库和数据模型中，除了有客户、经销商、车辆与车辆配置信息、质保和故障诊断等数据外，还有很多外部数据。这些数据有结构化数据，也有非结构化数据。
沃尔沃汽车公司亟须一个弹性好、敏捷性高的平台来处理所有这些数据。为此，沃尔沃汽车公司部署了Teradata统一数据架构，将所有需要处理的数据全部整合起来进行处理，从而解决数据孤岛和数据治理混乱问题。在部署了Teradata统一数据架构后，沃尔沃汽车公司构建了全球统一的敏捷的数据驱动环境，从而可以借助可靠的数据分析结果降低运营成本，提高盈利能力和客户满意度；形成基于事实的决策机制和文化，使得公司更加开放和透明；有效支撑“数据创客”活动，员工和合作伙伴可以基于数据平台开发数据产品。
沃尔沃汽车公司成功应用Teradata统一数据架构的案例，是Teradata新推出的无边界分析功能的一个应用典范。据悉，Teradata无边界分析打破了过去在进行数据分析时单一系统、单一技术分析的界限，突破时间、地点，以及所需数据和平台的限制，帮助企业高效完成数据分析工作。
Teradata无边界分析功能通过最新版本的Teradata QueryGrid软件和可以自动协调多系统Teradata环境的Teradata Unity软件来实现。其中，Teradata Unity软件具有高可用性特点和工作负载分配功能，从而确保用户在权限范围内可随时访问相关数据和分析。全新升级的Teradata Unity具有强大的跨系统功能，可进一步消除分析环境界限。
电子专业制造服务公司伟创力公司数据与分析团队主管森迪尔（Sendil Thangavelu）认为，采用多个分析引擎来分析来自多个数据存储库的数据以获得更全面、可视化的分析结果，将成为企业强化竞争优势的重要因素。“我们的Teradata数据管理环境已经非常卓越，但我们一直还在寻找解决方案来提高我们的能力。Teradata的无边界分析概念与我们的企业发展方向不谋而合。”森迪尔补充说。
推出快速分析咨询服务
姜欣告诉记者，2015年年底，Teradata总结出了在新形势下具有较强竞争力的新型企业――技术感知型企业。技术感知型企业应具有敏捷平台、行为分析、协同思维、自助应用和自动决策五大核心能力。
姜欣表示，技术感知型企业对内能够提供数据洞察能力，实现数据驱动流程，提升运营的ROI；对外可以整合数据价值，创新数据盈利模式，实现信息运营。
但是，成为技术感知型企业并不容易。为了帮助客户更加顺利、快速地成为技术感知型企业，Teradata还推出了Teradata RACE（快速分析咨询服务）和Teradata业务价值框架。据介绍，RACE是一套敏捷、技术中立的方法论，能够帮助客户在正式投资前了解分析解决方案的潜在业务价值。不仅如此，借助丰富的行业经验和专业的数据分析技术，Teradata还可以帮助客户将项目实施所需时间从数月缩短至6～10周。
据悉，作为Teradata RACE服务的核心，Teradata业务价值框架是Teradata从数千次与客户成功合作中积累的丰富经验的结晶。该框架通过发现切实有用的分析解决方案，帮助客户更快地从分析和数据技术投资中获取回报。
值得一提的是，随着物联网传感器数据等新型数据源的不断出现，新分析技术的不断涌现，用户部署和应用分析解决方案的难度越来越大。但依托适用Teradata业务价值框架详尽的可视化信息，接受RACE服务的客户可以在实施分析解决方案时，掌握清晰的路线图，了解该项目在何时、以怎样的方式带来投资回报。
姜欣介绍，RACE方法包含三个主要阶段：
第一阶段，沟通（Align）。Teradata的分析业务咨询顾问以业务价值框架作为出发点，帮助客户发现最具潜在价值的业务案例，并对准该业务案例开展工作，确认支持该使用案例关键数据资产的可用性。
第二阶段，创建（Create）。Teradata的数据科学家为选中的业务案例载入并准备数据，开发新分析模型或调整既有模型。本阶段数据科学家会与业务发起人对方案进行多次快速迭代，以确保分析结果能带来预期业务效果。
第三阶段，评估（Evaluate）。Teradata的分析业务咨询顾问分析结果，评估部署分析使用案例的潜在投资回报率，并为客户设计、部署方案。
Ventana Research高级副总裁兼研究主管大卫（David Menninger）指出，企业对数据分析项目不满的主要原因是相关技能短缺，而Teradata的业务价值框架将为企业提供所需技能和最佳实践案例，帮助企业获得丰硕的成果和可观的投资回报。
大数据在2012年备受关注，主要是由需求和技术两方面因素所决定的。在需求方面，一方面是因为企业在经过一段时期的信息化建设后，积累了大量的数据资产，迫切需要让这些数据产生价值。另一个方面，海量非结构化数据随着社交网络、移动应用的普及而产生，如何分析这些非结构化数据并使其产生价值，成为企业所面临的新的挑战。
在技术方面，内存计算技术的成熟，使得企业实时分析海量数据成为可能。Hadoop技术的完善，为非结构化数据分析提供了可能。
在大数据解决方案方面，不能不提软硬件一体机。这两年，具有简化IT、降低IT运维成本优势的软硬件一体机越来越受到供应商和用户的青睐。值得一提的是，当前的软硬件一体机中，很多都是大数据解决方案：最早推出软硬件一体机的甲骨文公司的第一款软硬件一体机产品Exadata数据库一体机就与大数据相关，甲骨文后来推出的Exalytics商业智能一体机和大数据一体机都是用于数据分析的；被SAP视为革命性的产品SAP HANA属于内存计算一体机，其最大的优势在于可实现海量数据的实时分析；IBM今年推出的PureSystem系列一体机中，就有PureData；微软与惠普联合推出的BI一体机，也是用于数据分析的……
尽管市场已经非常火热，但是当前大数据市场应该尚属于启动阶段，因为大部分用户对大数据仅仅有想法而没有真正的行动，而他们对于大数据分析的需求是显而易见的。相关的解决方案也有待完善，特别是针对非结构化数据分析的解决方案。
IBM PureData
作为IBM PureSystems专家集成系统家族的新成员，PureData能够帮助企业在几分钟内完成对PB数量级大数据的管理和分析，高效获取洞察力，从而实现企业市场、销售等各部门业务目标的快速推进，并帮助各行各业的企业解决几大难题：如何利用更简便、经济的方式分析业务数据，了解客户购买行为，减少客户流失，开展需要大量数据支持的市场推广活动以及实时发现欺诈行为。
不同于其他数据系统，PureData能够将系统安装和配置的时间从24天减至24小时，将复杂的分析时间从数小时骤降至数分钟，并实现在单个系统上管理100多个数据库的卓越性能。通过PureData系统，企业得以在传统IT环境或云环境中为业务用户提供高性能的数据服务，在不到10天的时间里完成Web应用的部署，而同样的任务过去至少需要6个月才能完成。
针对特定工作负载，PureData共有三个型号，分别是PureData System for Transactions（PureData事务系统或PureData交易系统）、PureData System for Analytics（PureData分析系统）和PureData System for Operational Analytics（PureData运营分析系统）。
目前，60多家ISV（独立软件供应商）已经表示将全力支持PureData。PureData将为这种开放的合作模式提供新的平台，激励更多合作伙伴开发适用于PureData的解决方案。同时，IBM还将在这些解决方案和应用的基础上推出数种新模式，涵盖社交业务、资产管理和业务流程管理，全面简化软硬件资源的配置和管理，为20多个行业应用领域提供支持。
IBM大数据平台
IBM充分发挥其整合的优势，结合信息管理、业务分析等领先的软件提出了“大数据平台”架构，为各行业企业选择和构建大数据解决方案提供了全面的技术支持。IBM大数据平台突破了传统数据仓库和数据管理理念，能够为企业组织提供实时分析信息流和因特网范围信息源的能力，让这些企业实现更为经济、高效的大数据管理，并为在此之上的业务分析奠定坚实的基础。
IBM大数据平台的四大核心能力包括Hadoop系统、流计算、数据仓库和信息整合与治理：
·IBM在Hadoop系统领域的代表产品是InfoSphere BigInsights。IBM将其在数据管理上的丰富经验与Hadoop开源平台高效整合，使得BigInsights相比普通的Hadoop开源工具的可用性、可管理性、安全性得以大大提高，成为最主要的静态大数据分析工具和平台；
·IBM在流计算领域的代表产品是InfoSphere Streams，它是目前业界独有的流数据处理技术。InfoSphere Streams能够在诸如气象信息、通信信息、金融交易数据的管理中动态捕捉信息，进行实时分析，为静态数据的处理提供有效补充。
·IBM在数据仓库领域的代表产品是在线交易型数据仓库InfoSphere Warehouse和分析型数据仓库Netezza。Netezza可将大量数据整合到统一平台上，计算能力高达TB级。
·信息整合与治理是IBM在业界独有的方法论和技术，其代表产品是Optim和Guardium。近期推出的Guardium 9能够将如DB2这样的传统关系型数据仓库和基于Hadoop的分布式存储系统进行统一管理，并提供完整的数据生命周期管控。
微软SQL Server 2012
微软SQL Server 在市场上有着良好的口碑，是全球使用较为广泛的数据库与商业智能产品。微软SQL Server提供了对混合IT环境的支持，全面支持私有云和公有云，并可实现平滑迁移，满足企业实现数据库以及应用扩展的需要。
作为云就绪信息平台，SQL Server能够满足企业关键业务应用环境所提出的高稳定性、高性能、高安全和易管理等需求，同时提供全面的商业智能及数据仓库解决方案，帮助企业更好地挖掘数据背后的知识，提供强大的工具实现并展现数据分析结果，且能根据企业需要实施个性化的云以及大数据解决方案。
作为微软的信息平台产品，SQL Server在数据处理与分析市场一直处于领导地位。SQL Server是全面的数据库、数据仓库、商业智能解决方案。它不仅提供全面的满足OLTP处理的功能，而且提供多种组件以满足不同规模客户的多种需求。它是第一个带有商业智能全套组件的数据库产品，在数据分析，特别是OLAP领域有着极好的口碑。
针对大数据，SQL Server具有自己本地以及云端解决方案，与微软强大的商业智能组件以及前端展现方式相结合。
国泰君安证券股份有限公司已经借助微软SQL Server 2012提升了数据分析能力，实现了对用户的精准服务与趋势跟踪。国泰君安是目前国内规模最大、营业范围最宽、机构分布最广的证券公司之一。基于以往使用 SQL Server 产品的良好经验，以及客户数据建模、多维分析与钻取、动态报表分析与展现等领域的应用需求，国泰君安选用微软 SQL Server 2012来搭建新一代的零售客户BI分析系统。国泰君安充分利用新一代 SQL Server提供的对大数据量的数据分析及计算能力，结合Power View及PowerPivot 的易用性，更高效、更自主地发现业务数据的变化及趋势，提高针对零售客户的业务洞察力，优化以客户为中心的证券服务。
SAP实时数据平台
SAP实时数据平台是一套紧密集成并优化，专为应对当今企业数据管理的最新挑战的领先技术平台。
凭借革命性的创新产品SAP HANA与业界领先的Sybase数据管理产品，SAP实时数据平台这套全方位集成、实时处理的平台，在包括数据交易、迁移、存储、处理和分析等在内的信息生命周期的不同阶段，不仅能够帮助企业用户管理海量数据存储，即时处理高速流量数据，实现智能数据流动，数据可视化消费，而且还可以帮助用户大大降低基础架构的复杂性，在满足应用基本的设计和蓝图管理需求的同时，为下一代大数据应用和分析提供卓越性能，持续保证对云计算和移动应用的平台支持，从而有效降低成本。
值得一提的是，所有这些平台功能的交付，都将在尽可能不影响客户现有应用的前提下进行。
作为SAP实时数据平台的核心，SAP HANA独具创新性，并已得到市场的充分验证。SAP HANA不仅能帮助客户以快10万倍的速度获取和传递信息，还将为企业信息系统提供强劲动力，通过技术创新促进业务发展，最终帮助企业以全新的思路拓展业务，达成卓越绩效。
Teradata Aster大数据综合分析平台
Teradata Aster大数据综合分析平台是业内首款集成Teradata Aster以及Apache Hadoop的大数据解决方案，整合了MapReduce和Hadoop的技术优势。
作为卓越的企业级平台，Teradata Aster大数据综合分析平台使用了业内独有的SQL-MapReduce接口语言，以及全面的MapReduce 分析功能库。该分析库内嵌50多项预建的MapReduce功能，提供开箱即用的图形、文本、行为、营销分析，以及更多分析功能。
作为一个真正采用混合架构的平台，Teradata Aster大数据综合分析平台包含Aster Database、Aster SQL-MapReduce和Apache Hadoop。由于深度集成了Aster与Apache Hadoop平台，用户无需接受复杂的培训即可通过SQL-H连接器和SQL-MapReduce使用标准SQL访问Aster和Hadoop数据进行分析平台。
与市场上其他典型平台相比，该平台的数据吞吐量及分析速度可分别提高19倍及35倍。
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是Oracle Exadata数据库云服务器的最新升级产品。
Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine是甲骨文云平台的关键组件。Oracle Exadata X3-2和X3-8 Database In-Memory Machine均可在闪存和随机存储器（RAM）中存储多达数百TB的压缩用户数据，几乎可以消除由磁盘驱动器减速而产生的读＼写功能运维费用，从而使Exadata X3系统成为应对云计算中不同类型和不断变化的工作负载的理想数据库平台。
为了以最低成本实现最高性能，Oracle Exadata X3 Database In-Memory Machine采用了多个存储层次，可自动将所有活动数据转移到闪存和随机存储器中，同时将活动性较低的数据保留在低成本的磁盘上。
面对中国大数据市场的蓬勃发展和实际需求，IBM不断加大对中国市场的投入，以领先的大数据与分析技术促进大数据在零售、银行、电信、医疗、制造和互联网等诸多行业落地，这与企业对大数据应用的热情形成良性互动，加速了最有说服力的、实打实的“案例”的先后涌现。
实践时代到来
“数据是竞争资源”、“细分市场越小，对数据的需求越大”，这些观念已经逐渐深入人心，大数据在证明其对企业的重要性和必要性后，走进了“榜样就是力量”的实战阶段——展望全球，IBM大数据与分析在全球的客户数已经突破3万家。
谈到中国的大数据市场，IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示：“IBM大数据与分析业已迈进‘中国实践阶段’。中国的人口和经济规模决定了中国具有全球最大的大数据规模，同时也意味着中国的大数据与分析解决方案比其他国家更具创新性。另外，中国经济发展面临的诸多挑战需要大数据这种创新方式提供更好的解决方案，这一巨大的需求在客观上为中国提供了广泛的大数据实践机会。我们相信，对于大数据，中国面临前所未有的机遇，有望在这一领域引领全球技术发展趋势。”
要落地，如何降低大数据分析成本、降低部署难度、提高分析速度是大数据应用无论如何也逃避不了的难点，也是企业最头疼的关键点。IBM从这三点入手，实际效果不辩自明。
青岛银行以PureData for Transactions专家集成系统支持公司数据中心建设，以整合的专家能力赋能大数据，支持公司数据中心建设，建立了高可用、高性能、简单、易于安装、简化运维、能够为青岛银行新柜面业务和其他重要交易业务提供可靠的数据平台系统。
安联全球救援（中国）对原有的数据分析和报告系统进行升级，利用IBM Cognos 10业务分析技术和解决方案来全面支持“安联全球救援业务分析智能系统”，从而更好地管理和运营自身的数据库，提高服务和运营水平，将更有价值的业务分析和预测提供给企业级汽车客户。
安联全球救援（中国）首席运营官金卡罗（Giancarlo Scupino）表示：“IBM大数据分析将我们的业务分析能力提升到了一个新的高度，使我们不再局限于过去简单的人工数据统计，而是对数据进行了更高层次的总结和分析。”
技术的力量
支持这诸多应用成功落地的正是IBM在大数据和分析领域的不断努力和层出不穷的新产品。正如IBM全球副总裁兼IBM中国开发中心总经理王阳所描述的：“如果你想要走进大数据时代，IBM会给你带来强有力的武器，以产品和解决方案帮助你来实现大数据时代的胜利。”
“IBM创新的大数据技术和解决方案，能够实现数据的快速挖掘与分析，帮助企业更加高效地获取大数据价值，从而深化客户关系，规避风险和诈骗，快速寻找新的业务机遇，提升业务表现。” IBM大中华区系统与科技事业部技术总监李永辉了IBM大数据与分析新产品及实现路线图。
一体化方案确保信息回报
一项由惠普主导的调查表明，亚太地区60%的受访企业表示今年将把至少10%的IT创新预算用于大数据，而在中国这一数字为56%。三分之一的亚太地区和中国受访企业还坚信，大数据是其最大的差异化竞争优势。然而，调查却发现，近一半的亚太地区受访企业所实施的大数据计划都失败了，而在中国，这一数字为55%。很显然，大数据中蕴含着巨大的商业价值，然而驾驭大数据不是一件容易的事，并不是所有企业都具备像Google一样“玩转”数据的基因与技术储备。许多行业除了需要做好大数据思维上的转变之外，还需要有不同工具来进行大数据的处理与分析。
通过对收购的Vertica、Autonomy、ArcSight等产品进行优化整合，惠普在融入Hadoop等大数据技术的基础上打造了大数据分析平台HAVEn。“HAVEn平台提供了大量的应用开发接口（API），惠普希望通过HAVEn与合作伙伴共同打造一套完整的大数据分析生态系统，让更多应用解决方案落地到行业。它可以充分利用惠普的分析软件、硬件和服务，创建新一代为大数据准备的分析应用和解决方案。” 惠普公司软件集团大中华区总经理于志伟表示，“同时，HAVEn平台还支持各种主流硬件平台，为客户提供最佳的投资回报（Return On Investment）与信息回报（Return On Information）。”
不只是软件平台
“HAVEn”这个名字实际上来源于其各个组件的首字母，即Hadoop（HDFS）、Autonomy、Vertica、Enterprise Security以及nApp（行业解决方案）。可以看出，HAVEn平台实际上是一个惠普大数据产品的组合。实际上，HAVEn解决方案中除了包含此前提到的四方面内容外，还支持Hadoop这样通用的技术，而且是“双向集成”。同时HAVEn并不是一个孤立的软件产品，而是更多软、硬件产品的服务能力的体现。“HAVEn不只是一个软件平台，更是一个生态环境。”于志伟表示。
面对新互联网时代技术大潮的挑战， 企业决策者的迫切需求是：如何洞察其最终用户的需求，并找到自身的转型契机。尤其是那些面对大数据、云计算、移动互联网、社交和O2O等新技术形式挑战，创新和转型节奏快的行业，比如零售行业。
IBM中国客户中心对客户体验的设计，既兼顾企业高层决策者 （CXO，CEO、C M O、C I O等）所面临的挑战，又结合决策者所面对的最终消费市场的需求，让决策者在体验中洞察最终用户的需求和自身的转型的之道。
例如，在智慧企业之旅的零售创新的展示中，物理数字融合解决方案展示了零售商如何利用门店渠道获取的客户可公开的行为数据，从而提高其运营绩效和客户服务水平。 零售商还可以结合店内，线上和社交舆情分析等方式对客户信息深度分析，勾勒360度客户视图并为其提供个性化的购物体验，从而提升客户忠诚度。
此外，IBM基于交互式的客户选车体验允许客户通过体感，与汽车3D模型进行信息交互，选择汽车不同的颜色，款式及配件等。同时，还可以通过手势识别进入汽车3D模型，了解汽车内饰及模拟汽车启动。 进而增强客户体验，以便捷地选择最适合自己的车型。
基于Watson的零售应用则是利用IBM Watson针对人类自然语言的意义和语境分析能力，能快速地处理海量的非结构化数据并实时地进行分析的能力实现的。它能够快速挖掘和识别客户在社交媒体的需求，针对客户推送个性化定制的服务和购买意见。
据了解，为了更好的重新塑造碧浪在数字世界中的形象，彻底从之前的"微创新"解决方案策略转为"颠覆式"创新的满足式需求策略的转变，碧浪需要一家对数字营销战略有足够创新，思维更加颠覆和突破的商来协助其完成任务。针对碧浪的需求，基于对品牌、用户的充分理解与认识，从品牌特性和用户关联的角度出发，时趣采用数字化营销推广的策略，以创意设计为辅助配合手段，为碧浪洗衣液制定了精准匹配不同用户属性的活动策划及推广运营的营销解决方案。
本次碧浪携手时趣是因为，时趣一向重视在数字营销领域对新商机的把握，具有丰富的数字营销整合服务能力和经验，能够为合作伙伴提供全方位的服务支持；另一方面，时趣团队拥有高效的执行能力，为碧浪提供高质量的服务，对客户的需求能够做到快速响应。这也再次证明，时趣借助大数据分析平台，可以深入洞察出消费者需求，能够为客户提供更加全面、精准、前瞻性的数字化支持。并且可以为客户提供成熟的产品，能够做到广告、运维、软件的整体搭配实现社交数字营销的整体需求。
碧浪相关负责人表示，在简短的2-3次沟通过程中，时趣展现了非常强的对数字营销的战略思维和不同寻常思路的出色创意能力，不仅能够迅速把握住碧浪品牌精神，为产品建立高端、科学的形象，并且为碧浪提供了清晰的数字营销策略，极具创意的高质量多形式内容传播内容，以及极具消费者深刻洞察整合媒介平台策略。
大数据时代，丰富的数据和管理技术给人们带来诸多便利的同时，也给国家信息安全带来日益严峻的挑战。今年3月29日，奥巴马政府投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，旨在增强收集海量数据、分析萃取信息的能力，保障美国国家信息安全。
“十二五”时期是我国全面推进经济和社会信息化的关键时期，国家信息安全尤为重要。在大数据应用环境下，若国产数据库不能满足用户在数据管理、数据分析、数据挖掘等方面的需求，用户则只能选择国外厂商的产品，这将对国家信息安全构成重大隐患。
保障大数据时代的国家信息安全，打造大数据中心一站式解决方案是必要手段。近两年来，IBM、Oracle、SAP等国际IT巨头先后共花费超过15亿美元收购数据管理和分析相关厂商，以应对大数据的挑战。在此背景下，作为国产数据库企业，人大金仓同样紧跟国际行业趋势，收购专注于商业智能领域的广州思迈特公司。思迈特公司专门从事商业智能产品的研发，其核心产品Kingbase SmartBI商业智能应用平台能够实现数据预处理（ETL）、仪表盘、灵活查询业务报表、多维数据分析、数据挖掘、GIS展现、元数据管理等功能，并支持iPad/iPhone等移动终端展现。此外，该团队还提供面向行业深入分析的商业智能解决方案，旨在帮助用户深层次地发现和挖掘数据价值进而转化成商业价值。
打造端到端的大数据解决方案
当下，物联网、终端设备、移动通信等，产生了大量的数据，这些数据有些是结构化的数据，有些则是非结构化的数据。传统的IT架构因此而面临着严苛的挑战。现在一些企业常用的ERP、CRM的分析建构，通常情况下是用一个RISC架构的小型机加上集中式存储，在这样一个信息大爆炸的时代，这确实是一种挑战。
英特尔（中国）有限公司数据中心及云计算业务产品市场总监贺晓东举例，比如一张信用卡在广州刷出了一笔钱，3分钟后同样的信用卡又在北京消费了一笔钱，这肯定有问题。这需要更快的数据分析和稽核监控。
“英特尔中国和SAP中国一起做了一件事，打造一个端到端的大数据解决方案。英特尔提供平台支持，针对数据分析的整个生命周期提供端到端的技术支持。以英特尔至强E7处理器为例，它可以提供6个TB的内存空间，这样就可以让很多应用直接加载在内存里边，及时地进行分析。”贺晓东说。
大数据既要有实时的分析，又要有海量的历史数据挖掘。据贺晓东介绍，双方的架构师团队在英特尔中国云计算创新中心搭建了一个HANA平台和一个Hadoop平台。如果用户愿意用他们的数据在这里做一些常识性的测试，从数据的源头到数据的管理，以及数据的应用等，英特尔都可以提供相应的支持。
加速实时分析技术落地
过去几年，海量复杂结构数据的存储、清洗、处理、查询和基本的分析功能在开放架构开源平台上得以实现后，大数据实时分析，成为大数据应用领域内诸多用户及厂商共同关注的焦点话题。
大数据实时分析平台的基石是具备高性能和高能效，并提供计算、存储和I/O均衡优势。英特尔架构开放硬件平台在部署了SAP强大的、基于内存的数据库和商业智能技术之后，能够以前所未有的优异性能及数据分析速度，帮助企业用户掘取实时的洞察力，更快地制定更为明智的业务决策，或创造新的业务模式及流程，从而帮助客户捕获新的市场机遇，并进一步降低业务运营成本。
SAP公司数据库及技术平台部售前总监、数据管理技术首席架构师宋一平提到：“英特尔和SAP在总部已经合作了20多年，HANA作为内存计算环境每次推出的时候，它的版本研发一定是跟英特尔的具体工程师在做一些底层的优化。”
大数据分析四大挑战
“大数据对包含计算、存储等系统在内的基础平台提出的重要挑战是如何加速工作流。” Erwan Menard表示，“大数据解决方案应涵盖数据生命周期的四个过程——抽取、存储、处理和分发。”这其中的每一个步骤都对存储系统的设计都提出了相应的要求。Erwan Menard的解释是：在数据的抽取上，系统更关注的是I/O性能；在数据的存储方面，能效和密度是关键词；提供存储内的计算能力，将处理功能和能力放置于离数据更近的地方已经成为存储系统设计的重要原则；在数据的分发上，DDN提供面向大型网站和云的对象存储，可快速分发结果，让更多用户更快地接受信息。
在谈到DNN存储解决方案和产品的优势时，Erwan Menard认为DDN的特点主要集中在三个方面：以SFA系列产品为例，在海量数据的存储上，DDN解决方案的高扩展性可以满足用户的需求；面向云的存储解决方案WOS，可以在一个系统中存储多达2500亿个对象/块/文件；DDN解决方案和产品拥有存储内计算的能力，可通过控制器和软件为数据提供更好的内部处理性能。“DDN拥有管理数据的专利技术，控制器的设计和软件方面的相关技术是DDN存储实现高性能的关键。”Erwan Menard表示。
面向工作流的混合应用
DDN解决方案和产品的一个重要特性是能在一个系统中混合使用SSD、SATA、SAS等不同种类的硬盘。Erwan Menard表示，目前SSD在HPC和大数据相关的解决方案中得到了应用，但大多数厂商是将SSD单独地作为一层存储来应用的。特别是带PCIe插口的SSD，在分层存储里应用得比较多，经常访问的数据放在最快的SSD里面，大大提高了读写的速度。DDN能够混合使用不同的硬盘并实现分层管理，这样系统就能更好地兼顾高I/O、高带宽以及低成本。“DDN解决方案分层存储和管理的特性，能使不同种类的硬盘发挥其最大的功效，真正做到混合应用，这是DDN与其他厂商不同的地方。” Erwan Menard说。
存储系统的设计和选择必须结合特定的工作流和应用场景来考量，无论是分布式存储还是集中式共享存储。Erwan Menard解释说，有些应用只写一次，却要读多次，比如备份、归档等，但在一些大型网络服务中，用户往往需要快速实现文件共享和数据同步，这就要求系统兼具高性能和高带宽。应对这种情况，面向对象的存储更适合。
大众化的HPC
Erwan Menard介绍，DDN的大型存储系统和高端存储系统主要面向四类应用环境：第一，云、托管及Web应用，提供存储和网络的结合；第二，高性能计算，面向政府、商用和科研应用等领域；第三，面向非结构化数据的视频监控；第四，广电媒体的流媒体数据存储和应用。
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