发布时间：2022-06-01 07:02:00
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的大数据解决方案样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
无需实地统计调查，怎样得出售出房屋的空置率？医院病人的平均住院时间与医院效益存在着哪些内在关联？今后，或许以上种种疑难碰到“大数据”，都能迎刃而解。
早在几年前，发达国家已经相继认识到大数据的重要意义。2012年，美国出台《大数据的研究和发展计划》，将大数据上升为事关国家核心竞争力的国家战略；2013年，英国出台《英国数据能力发展战略规划》，投资1.89亿英镑提高大数据的采集、分析能力；同年，澳大利亚了《公共服务大数据战略》，推进大数据的分析应用、与其他政策和技术协同以及为公共服务领域变革；2014年，美国又了《大数据：把握机遇，维护价值》，提出大数据是重要的发展机遇。
“目前，国内大数据行业在数据和技术方面发展程度与国外步伐相近，但与国外大数据应用方面还存在很大差距。”人大金仓大数据业务部总监白芸表示，从国外数据行业的发展状况来看，他们是在研发出很多创新应用场景之后，才得出了“大数据”这个词汇，比如，大数据预测流感、预测官员竞选结果等，这都不是传统的业务系统能够达到的效果
“即使目前通过技术手段将各类车辆、路桥、停车场数据都悉数采集，也不一定能通过数据创造出有价值的东西。”白芸以“大数据+交通”为例解释道，究其原因，在于国内目前数据模型设计颇为欠缺，“不是技术的断档，而是应用创新能力不足，数据摆到面前，却不知道怎么应用。”
在白芸看来，随着国内信息化的进步以及系统替代人工进程加快，信息化将逐步解决业务加速和职能高效的问题。在此基础上，大数据应用也将呈现出从无到有、再到优化和增值的趋势。在这个过程中，应用方自然会探索自身业务产生的数据究竟有多少价值，还能创造多少价值。
具体来看，目前国内大数据发展可以从数据、技术、应用这3个层面进行分析。
政府内部数据除了部门掌握的业务数据，还需要考虑不同系统数据之间的结构冗余，以及是否存在数据存储的“信息孤岛”；就外部数据而言，不同的政府部门究竟还需要哪些外部数据？通过什么方式获得？获取过程中需建立怎样的机制？
这些都是政府大数据建设过程中考量的焦点。“比如，住建部门根据自身数据只能了解房屋的售出率，如需分析出售房屋的空置率，或许就要参阅房屋的水表、电表信息，这就需要协调水务、电力等部门的数据。”白芸认为，“真正的大数据应用并不是仅仅根据现有数据绘制一份报表、一个曲线图，就能称之为大数据产品，这些依旧是一种传统的统计和数据分析。”
信息化将逐步解决业务加速和职能高效的问题，大数据应用也将呈现出从无到有、再到优化和增值的趋势。
6月27日，我国本土的数据库厂商代表北京人大金仓信息技术股份有限公司（简称人大金仓）召开会表示，将打造大数据中心一站式服务来全面迎接大数据时代的到来，深化以市场为导向的产品研发策略，快速向集数据管理、集成、分析展现、安全保护和服务于一体的平台型、一站式解决方案提供商转变。
打造一站式解决方案
随着大数据技术研究和应用的迅速发展，美国奥巴马政府意识到大数据技术的重要性，将其视为“未来的新石油”，作为战略性技术大力推动其发展。3月29日，奥巴马政府在白宫网站了《大数据研究和发展倡议》，旨在提升充分利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力，并将为此投入两亿美元以上资金。
我国的学术界对大数据的关注也越来越密切。作为一个组成部分，大数据和数据库技术一样，关乎国家的信息安全。国产数据库专家、人大金仓首席科学家王珊教授指出，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，这对国家信息安全将构成重大隐患。
这个问题已经引起了我国数据库厂商的关注。作为我国本土数据库厂商的代表，人大金仓希望从单一的数据库产品提供商向数据整体解决方案供应商转型。
人大金仓总裁任永杰表示：“在大数据时代，用户的需求已不仅仅局限于数据存储，而是向数据管理、分析、展现、挖掘等多元化方向发展。我们计划用3-5年的时间，将人大金仓打造成为国产大数据中心一站式解决方案提供商。”
收购思迈特
任永杰透露，几年前人大金仓就已经在布局相应的解决方案。
记者从会上了解到，作为人大金仓以数据为核心的整体方案提供商发展战略的核心产品，人大金仓数据库产品Kingbase ES V7在刚刚结束的第十届中国国际软件和信息服务交易会上以突出的性能、高安全性、支持云计算、能良好应对企业海量数据管理面临的全新挑战的能力荣获最具竞争力产品奖。
作为打造数据中心一站式服务的重要举措，人大金仓近日还收购了广州思迈特软件有限公司作为其控股子公司暨广州技术中心。据悉，思迈特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，思迈特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。
满足用户的个性化需求
中桥咨询的一份大数据调查报告显示，大部分中国用户还处于“系统整合”阶段，需要对来自企业内外部的大量数据进行收集和整理。
“为什么现在用户对大数据解决方案求贤若渴？”高国辉自问自答，“因为传统的技术和解决方案已经无法解决用户当前遇到的诸多应用难题，比如实时交易数据的处理和分析等。金融行业提出‘小核心、大’，电信运营商积极构建双活的数据中心都是从各自的实际需求出发，以应对大数据带来的新挑战。美国的某电信运营商就采用戴尔的SharePlex技术构建了双活的数据中心。”
其实，无论企业的数据量有多大，数据是结构化还是非结构化，戴尔都可以提供具有针对性的解决方案。Spansion是一家知名的制造企业，它希望通过升级现有的数据库来更好地支持其关键统计流程，从而达到提升业绩的目标。为此，它采用了戴尔的SharePlex技术对原有的Oracle数据库进行升级，不仅安全地完成了数据库的迁移，而且节省了大量资金。
“诸如此类的例子还有许多。”高国辉介绍说，“不同的用户，在大数据方面的需求不同，而且对价格的敏感度不同，这就决定了用户在选择大数据解决方案时有其‘个性化’的需求。比如，许多互联网企业十分热衷采用基于Hadoop的解决方案，就是考虑到经济性的问题。戴尔的优势就在于，可以为不同的用户提供适合其需求的大数据解决方案。”
戴尔软件事业部已成为戴尔企业级端到端解决方案的核心组成部分。具体到软件解决方案本身，戴尔也强调端到端，比如戴尔软件可以提供从移动办公管理到信息数据管理再到数据中心和云计算的全面软件解决方案。其中，信息数据管理软件就与大数据直接相关，它包括数据库管理、应用系统及数据集成，以及大数据分析等产品。
全面的软件解决方案
上文提到的SharePlex以及Boomi等就是用户比较喜欢的戴尔软件产品。高国辉举例说，无论是结构化数据还是非结构化数据，无论数据在本地还是云端，通过Booming都可以实现整合和统一管理。“在大数据方面，我们强调的是如何帮助客户实现简化。比如，通过戴尔Toad软件，可以连接不同类型的数据库，借助Boomi还可以将本地的数据库与云中的数据相结合，然后通过戴尔的商业智能套件进行分析和展示，甚至还可以基于戴尔Kitenga软件进行深度数据挖掘。”高国辉补充说。
黄邦瑜就像老裁缝，一个手握大数据，利用ICT技术，为客户公司量体裁衣，并提供高端定制解决方案的信息技术裁缝。之所以比作裁缝，主要是为了和流水线式的粗暴生产区别开来。
作为富士通（中国）信息系统有限公司副总裁，黄邦瑜对于当下众多企业在大数据应用上的浮躁心有不满。在他看来，现在的大数据已经被某些人演绎成为包治百病的“一贴灵”，甚至完全背离了大数据的核心价值。
在现代化大潮的推动下，信息的重要性与日俱增，从某种角度而言，甚至可以直接等同于财富。尤其是随着网络和计算机技术的发展，信息呈现出爆炸式的增长态势，信息的过滤、筛选、分析、整理成为人们最关注的话题之一。
物联网、云存储、云计算等信息处理技术的飞速发展，开启了“大数据”的时代之门。越来越多的企业开始重视“大数据”的商业价值，期待能够有一个解决方案，帮助他们从众多碎片化的信息中，找到经营的规律。
“但大数据应用并不等于简单的信息梳理。大数据的应用通常需要有扎实的IT基础，来不得浮躁，否则很难让解决方案达到预期的效果。”黄邦瑜指出。
作为全球范围内的ICT领航企业，富士通拥有传统基础架构和云计算基础，但富士通并不大规模地生产模式化的解决方案，就是为了让企业客户通过定制化的服务，找到更适合自己的解决方案。
需要量体裁衣
自2012年起，富士通加大了推广行业解决方案的力度，并在中国市场上倾注了更大的热情。正是因为如此，富士通在中国的企业形象也在发生着巨大的改变。曾经那个只会生产笔记本和打印设备的制造商，已经一去不复返。
富士通正在通过其多年积淀的ICT技术，转型成为一家基于大数据的企业解决方案提供商。在与中国客户打交道的过程中，黄邦瑜发现，不少缺乏扎实IT基础的中国企业，把“大数据”看成了解决所有问题的“灵丹妙药”，在引进“大数据”解决方案的过程中显得过于浮躁。
胡春民：包括中国和欧美在内的众多跨国巨头都在涉足大数据业务，你认为中国与日本、欧美等国家相比，在大数据的研发和应用上有哪些差距？
黄邦瑜：大数据的应用在国际上也是个新事物，中国、日本和欧美等国家都仍处在研发阶段，我个人认为中国同日本、欧美等先进国家相比，在大数据的研发和应用的水平上并没有太大的差距。
如果说有差距，我觉得最大的差距还是体现在客户的成熟度上。欧美、日本等国家的企业客户相对更成熟一些，因为他们过去在业务层面和IT层面的积淀都比较深厚，这让他们在大数据的应用上会有更明确、更具体、更战略的方向和想法。
在中国，一些IT基础并不扎实的企业可能会进入一个比较浮躁的误区，希望大数据可以变成一贴灵药，能够马上解决他们过去积累的所有问题。其实富士通在应用层面上也没有能够放之四海而皆准的大数据解决方案。因为给企业提供的大数据方案，它本身就是针对不同客户要解决的不同问题“量体裁衣”而设计的，是需要通过与客户共同研讨，不断改进，逐步完善，才能最终形成。
富士通拥有很好的硬件技术、软件技术和IT技术，但是要帮助客户找出规律，关键还是要根据客户的业务，企业不能指望富士通来告诉你所有的一切。如果可以的话，富士通就直接去做汽车、医疗或者其他行业了。
大数据解决方案，从本质上来说就是客户和IT供应商一起去发掘规律的过程。就像制造业存在着大量的数据，但是很难有一种解决方案，刚好把企业经营者想要找的所有规律都找到。
富士通拥有很多大数据业务和应用场景的介绍，因为我们发现，大数据并不是一个像软件一样成型的方案，你拿光碟过来一装就能立刻解决所有的问题，而是一种我们称之为“最佳实践”的模式，即客户能够针对一个特定的问题或业务场景，把想要发掘的问题告诉富士通，然后我们一起去解决这个问题。
在中国，我最担心的就是有客户跟我说，富士通你给我提个方案吧，用了这个方案，研发、生产、市场等各种各样的问题都能解决了。坦白讲，这个真的做不到。
胡春民：关于制造业的转型升级，各国企业都拿出了不同的解决方案。美国GE提出了“工业互联网”，德国则提出了“工业4.0”，和这些欧美企业相比，富士通等日本企业的优势在哪？
黄邦瑜：相比来说，德日企业好像更相似一些，美国公司也有他们自己的一些特征。我们在实施的方法论和工作方式上存在着一些不同。我个人认为，与欧美国家的企业相比，富士通和其他传统的日资企业可能相对于其他国家的企业来说，做得更扎实一些。
欧美企业通常会制造大量模式化的产品，并把它们打包出售，可以更快地产生销售额。但是在解决单体客户的实际问题上，总是有些欠缺、不够完美。这与富士通“最佳实践”的服务方式完全不同。
富士通可能不一定会形成这种大量的模式化、可打包销售的解决方案，我们一直都是针对每一个客户在做精准的“量体裁衣”，我们认为这种个性化的服务方式会让我们的企业客户觉得更合适、更贴心，最后在用户体验上，我们的单个客户满意度会比欧美企业更高一些。
胡春民：除了硬件之外，富士通也在做软件产品，从产品线角度而言，富士通的大数据解决方案有什么特点？
黄邦瑜：每个企业在它的产品线上各具特色，而富士通最大的特色是“全”。我们在存储、服务器、运算分析软件等方面进行了整体的研发。富士通的全套解决方案能够将这些部分更优化地整合在一起，因此从整体架构上看比较全面。对于客户而言，找富士通一家，各个环节都能够全部搞定，比较方便。
业务的全面性，让富士通能够针对其中任何一个环节做一些功能优化，而这些经过优化的产品，可能在该环节的性能指标方面优于我们的竞争对手。
但这种全面性在某种程度上说也是我们的劣势，毕竟企业的经历是有限的，做得比较全从另一个角度来说，可能会使富士通在某些环节上的专精度做得不太到位。
胡春民：在大数据真正实施的过程中，IT企业跟客户是需要进行很多沟通的。跟欧美的公司相比，富士通在这方面是不是具有更多优势呢？
黄邦瑜：我觉得跟欧美公司相比，应该是各有优劣吧，不能一概而论。
富士通一直以来都做得比较务实，这就使我们与一些企业在某些领域的合作关系会相对比较长久。合作的时间长了，富士通的工程师就会相对更加了解我们的客户。而且在日资企业中，人员流动率没有欧美企业那么高。人员稳定的好处就是我们的工程师在行业和业务领域的知识积累会更多一些，这种好处最后也会反馈给我们的客户。
云安全必不可少
胡春民：日本企业和欧美企业相比，在做法上有很大区别。除了ICT技术以外，其工业基础也不一样。制造业的解决方案其实是一个整体，不可能单纯只靠ICT技术的支持。包括富士通在内的一些日本企业，在这方面有没有更好的一些做法？
黄邦瑜：举个医疗行业的例子来说明这个问题。在医疗方面有一个影像解决方案，包括对CT影像扫描的收集，对病人进行相应的管理等多个方面。
像美国的某医疗设备公司，他们是做医疗影像设备的，在卖设备的同时就可以附送打包的软件。如果客户刚好需要他的软件，那么跟他们比，在价格上富士通是没有任何竞争优势的。
但他的劣势是什么呢？因为它是设备制造商，他们附送的软件基本都是专门用于服务特定设备的，而医院不可能每个科室都使用它的设备，这时医院就需要一个全套的影响信息管理系统，而这恰恰就是富士通所擅长的了。
我们是IT厂商，我的关注点不在于设备本身，而是着眼在整个ICT的架构上，使之能够整体服务和支撑客户的影像系统。回到制造业上，道理也是一样的。
我觉得每行每业都存在“术业有专攻”的问题，而我们富士通最大的优势就在于能够通过IT手段将客户整个产品生命周期无缝连接在一起，全方位覆盖研发、制造、ERP、销售等各个环节，为客户提供一整套的价值。
胡春民：富士通在硬件方面根基深厚，但是与Informatica这样的数据提取公司相比，富士通在软件和大数据的获取及预处理方面有什么优势？
黄邦瑜：Informatica在大数据的数据提取领域里确实是非常领先的。富士通也有数据提取的功能，在这个环节可能没他们好。但是，大数据分为若干个环节，除了抽取还有分析和运算环节。这些恰恰是富士通的优势。
而且，富士通一个很重要的特点就是开放性。这就意味着并非大数据所有环节都只能使用富士通的技术，Informatica也可以成为我们的合作伙伴。这样一来，在抽取环节，我们既可以用Informatica的软件，也可以使用自己的软件，甚至可以使用其他合作伙伴的软件。
一体化整合是富士通比较优势的地方，但是其他过程中也有一些的问题存在，其中最大的问题是数据安全问题。对于普通用户和小型企业来说，这个问题可能并不是很重要。但是，一旦公司达到一定规模以后，数据安全问题就受到重视了。
在企业里面，对于非核心业务来说，放在哪里并不重要。但是当涉及到公司核心的销售系统或者会员管理系统需要放到云端时，企业可能就会担心：“我把数据给了服务商，它是不是会恶意使用呢？”
其实，我个人认为，数据安全性的问题并不是一个技术问题，而是一个制度或者运作的问题。现在的IT技术很强，我们可以通过各种技术防止黑客的攻击，但是却没有太多可供使用的法律法规和监管体制，防止客户信息的恶意使用。如果没有完善的制度去管理，云的使用可能只会停留在一个很粗浅的层面。
胡春民：富士通是制造业出身。目前制造业有一个趋势就是高度智能化和集成化，包括怎样让机器人、软件和系统更好地去结合。这其实是把IT企业的优势逐渐弱化了。你怎么看这种现象？
黄邦瑜：我之前看过的一个报道说，未来几十年后也许所有行业的公司都是IT公司。因为无论是传统行业，还是高技术行业，IT已经成为公司必不可少的一部分，这时候所有的企业都是IT企业。以后这个IT和非IT的界限可能就会越来越弱。
数据集成与数据质量是关键
综合IDC、Gartner等机构的预测，2013年全球软件市场的规模约为3000亿美元，其中基础设施软件的总量近1700亿美元，规模大于应用软件。在基础设施软件中，增长最快的并不是人们熟知的虚拟化或安全类软件，而是数据集成（DI）和数据质量（DQ）软件，其年复合增长率一直保持10%以上。而DI和DQ正是Informatica的强项，也是Informatica在大数据时代的新机会。
Margaret Breya认为，中国是天生的大数据国家，人口众多、互联网人数庞大、手机用户量大……在其他IT细分市场，中国用户的发展速度可能会稍晚于欧美等发展国家，但在大数据方面，如果中国用户如果能够充分利用天然的优势，并将创新的技术与行业应用相结合，将很有可能实现弯道超车。Informatica对中国大数据市场寄予厚望。Informatica大中国区总经理王晨杰表示：“从2005年进入中国市场到现在，这8年是我们在中国打基础的发展阶段，我们在中国已经拥有350多家客户。为了抓住大数据这一新的发展机遇，我们在今年成立了合作伙伴事业部，积极拓展与行业解决方案和系统集成商的合作，短短几个月已经与国内10家顶级的行业集成商签署了战略合作协议。”更加倚重渠道，深耕行业细分市场，以金融、电信、能源、医疗等为突破点，扩大区域覆盖面，提升服务支持能力等成了Informatica进军大数据市场的有力武器。
在中国，Informatica销售最早、应用最成功的当属其DI和DQ软件。Margaret Breya预估，中国用户对不断完善的DI和DQ软件的需求会持续增加，未来几年，中国市场对DI和DQ软件的需求量年均增长可达20%，是全球平均增长水平的两倍。
虚拟数据机提升效率
“大数据现已不再只是一个概念，在零售、银行、电信、公共部门等行业都有广泛的应用需求。”中国惠普有限公司工业标准服务器产品部产品市场总监周俊杰指出，大数据正改变企业，惠普提供的整体性的大数据解决方案涵盖了三个方面的内容，分别是，大数据优化解决方案、大数据服务以及大数据合作伙伴生态系统。
“全新HP ProLiant SL4500系列服务器是唯一专为大数据环境而开发的解决方案。”中国惠普有限公司工业标准服务器产品部产品经理汪平表示，作为超高密度解决方案， ProLiant SL4500带来了突破性的经济效益、密度和简化性。它提供工作负载所要求的最大化的性能、生产力和成本效益。该款基于惠普融合基础设施的服务器拥有高效的设计，最多可节省50%的占地空间，61%的电耗，31%的成本和63%的线缆。
结合上述产品特点及方案优势，ProLiant SL4500系列服务器能在三年内为企业节约高达100万美元的资本及运营支出。汪平介绍说， HP ProLiant SL4500系列服务器采用模块化设计，提供各种计算和存储配置，分别面向存储、邮件及Hadoop等不同应用 ，使客户能够为特定工作负载的应用优化基础设施，而不需要拼凑不适用的硬件。由于采用单一、经济的架构，HP ProLiant SL4500系列服务器还支持Cloudera和Hortonworks等多家Apache Hadoop厂商，以及OpenStack Cloud Software和MongoDB等其它软件。
“我特别担心有客户对我说，请富士通来帮我做一个大数据解决方案，帮我解决包括研发、生产和销售在内的所有问题。说实在的，富士通真的做不到。大数据解决方案的形成是一个过程，是IT厂商与用户一道在分析企业自身运营状态与所在行业发展趋势过程中不断改进的过程。”富士通（中国）信息系统有限公司副总裁兼市场战略总部解决方案服务战略事业部总经理黄邦瑜7月11日在贵阳大数据国际年会上接受采访时表示。
数据决策的5个阶段
黄邦瑜在接受采访时强调，大数据应该是一个帮助企业决策的工具，企业管理者千万不要认为IT能代替他们做出决策。他介绍说，富士通把企业的决策分为五个阶段：
第一个阶段，以传统的根据企业管理层的经验来做决策为特征。这其中涉及一些数据，这些数据可能是管理者的纸面记录和报告，或者新闻媒体的一些信息。管理者认为该怎么做，于是拍脑袋就做出决策了。
第二阶段，以办公软件中的Excel等表格中的数据为依据进行决策。这种表格可能很大，横向纵向都有好几页。
第三阶段，为了把企业管理层从各种各样的电子表格和电子表格中庞杂的数据中解放出来，IT部门会用IT手段把重要的信息及时提炼出来，并且每天早上发给管理层供其决策使用。这一阶段的数据来源是多样化的，如ERP、财务、人力资源、生产等系统产生的结构化数据。经过提炼后，这些数据会以图形化的方式呈现。还有一些来自网络、媒体等的外部数据。所以，管理者会看到结构化与非结构化两种数据。
第四阶段，借助IT手段从大量的数据中找出规律并提醒管理层，而不是要管理者针对各种数据做出快速反应。
第五阶段，根据内外部各种数据对未来的一些业务场景进行模拟，以评估决策的效果。
“因为管理层的时间和精力有限，这就要求IT能够采集企业运营过程中产生并积累的大量准确的数据，并且从外部海量数据中摄取相应的辅助数据，然后通过数据挖掘和分析等方式，将其规律找出来，并且比较精炼地展现在决策者面前，使其能够在短时间内做出精准的判断和决策。”黄邦瑜说，“当然，前提是企业的信息化基础要足够好。如果企业没有存储运营过程中产生的大量的有价值数据，一切也都无从谈起。”
大数据对决策的辅助支持不仅适用于管理层。企业会遇到战略、市场或技术等各种不同层面、不同范围的决策问题。黄邦瑜举例说，富士通众多业务中包括医药领域的基因与新药研究。以往的新药开发主要凭借科研人员的智力和经验。如今，研究人员如果有了一个灵感或者设想，可以在高性能计算机上进行模拟和验证。大数据已经颠覆了传统的新药开发模式。
企业必须参与其中
科学与技术之间一个基本的区别在于，科学是去发现自然界中原本就存在的规律，而技术则是为了发明自然界中原本不存在的东西。就目的而言，大数据更像科学，它要做的是去发现原本存在于海量数据中的关联性规律，只不过先前IT的存储与计算能力难以胜任。
“企业在上马大数据之前首先要练好内功。以制造业为例，企业要从研发、生产、营销等流程上进行审视，看这些流程中的数据是封闭在各自的流程中，还是可以被其他流程共享，因为在从产品研发到销售的整个业务流程中，某个流程上产生的数据可能会对其他流程产生影响。上大数据应用的前提是打破企业的信息孤岛。”黄邦瑜说。
在之前的企业信息化建设中，IT供应商与用户的职责很清晰。系统集成商要根据用户的应用需求，结合企业所在行业的属性，制定并实施相应的解决方案；系统建成后，交由用户使用。而大数据应用则要求打破甲方、乙方泾渭分明的界限，要求用户与系统集成商一道完成大数据解决方案。
“现在大数据非常火，以至有的企业认为大数据就是一副灵药，马上能够解决企业存在的所有问题。实际上这是一种认识误区。”
黄邦瑜说，制造企业拥有大量的各种类型的数据，不可能找到一种解决方案把企业经营者想找的规律一下子都找出来。富士通会根据用户的需要找一个主题，用户从业务分析着眼，让数据与业务关联；而富士通则从IT入手，分析如何从海量数据中找出与该主题相关的规律，然后制定并实施相应的解决方案。
“当前，大数据尚处于起步阶段，中外企业最大的差别在于，国外企业信息化应用更成熟一些，他们会针对大数据提出自己的问题和需求。”黄邦瑜说。
云计算，特别是SaaS应用的普及，使得企业的数据越来越多地向云迁移，企业的数据安全问题因此凸显出来。黄邦瑜因此特别强调云计算下大数据应用的安全问题：“现在，企业的云应用还处于初步阶段，如办公系统、人力资源等，一旦企业的ERP等核心应用迁移到云上，而相关的法律、法规和行业监管没有及时跟上的话，企业的核心数据就有可能被他人恶意盗用，或者被服务供应商为了商业目的而滥用。”
“欧美日在这方面的监管非常严格，市场准入门槛非常高，需要企业具备多种资质。如果不能在机制上有效地保护用户数据不被滥用，那么企业会因为出于对数据安全的担心而对云计算乃至大数据应用裹足不前。”
贵在理解用户的业务
传统上，日本IT厂商比较低调，不像美国IT企业那样通过强势的市场营销开辟新的市场，并借助合作伙伴的力量迅速进行市场扩张。日本的IT厂商通常会与客户保持长期而密切的合作关系。比如说，富士通现在提倡的精益IT理念就源自几十年来与丰田汽车在生产管理方面的合作。
“传统日资IT企业与德国企业比较接近，都比较务实，注重产品品质和细节。而且日资企业的员工流动率没有美国企业那么高，技术队伍的稳定使得日资IT企业对其客户所在行业的知识和经验积累得更多。这些因素使得日资IT企业与他们的客户保持密切的长期合作关系。”黄邦瑜说，“今天看来，在与客户长期合作中形成的对用户业务深刻的理解，以及由此形成的良好的用户体验非常重要，因为大数据的实施既要尽可能理解用户的业务，又要与用户一道持续不断地对解决方案进行改进。”
黄邦瑜说：“富士通既是IT企业，也是制造行业企业，因此我们会基于自己的最佳实践，为不同的客户提供更细致的产品和服务。从产品上看，富士通的特点是比较全，包括后台的服务器、存储、网络、中间件，以及客户端的智能手机、平板电脑、笔记本电脑等。因此，富士通的整体解决方案会更加优化。
“从系统整体上规划、设计和实施大数据解决方案是富士通的优势所在。比如说，在医疗影像领域，有的美国影像设备供应商会在卖设备时附送该设备的处理软件，但它并不能满足医院除了医疗影像设备之外的其他需求。”黄邦瑜说，“而作为IT厂商，富士通更关心如何用IT系统来支撑医院的整个影像业务，即在包括挂号、门诊和影像科检查等在内的整个流程中，不同科室如何分享影像数据，如何分门别类地存储这些数据，如何与医院的信息系统对接等。”
作为世界领先的IT咨询、解决方案及外包服务提供商，文思海辉以其超强的全球运营能力、严格的质量标准和高效的交付流程享誉业界。本次“商业智能解决方案以及大连商品交易所案例”之所以能够获奖也是因为得到客户?及业界的高度赞誉和认可。如大连商品交易所客户所评价，这个项目的成功投产打造了一个完整的数据仓库平台，集成了所内所有的数据信息，提升了统计分析、风险控制、产品创新研发的决策能力，提升了企业的综合竞争力。
在此项目中文思海辉整合了数据共享平台、数据交换平台、ETL处理和调度平台、数据应用平台、数据管控平台和应用门户建设等部分，为大商所建立起完整的数据仓库。通过这一平台的建立解决了各个应用系统数据库分散、数据质量和标准不统一、数据冗余大、数据流向错综复杂，交互效率低，灾备与运维成本高的问题；完善了包括早期数据、外部数据的跨行业、跨市场的数据平台；并大幅提高了平台数据储存、挖掘、分析、处理的能力。方案的实施为大商所的173家会员，182个指定交割库，年14.01亿手成交量、94.31万亿元成交额的数据体系提供了高效的系统支持；有利于大连商交易所对业务数据进行更加深层次的分析、研究工作；推动交易所的风险控制、新品种研究、市场拓展、战略研究等业务创新工作的开展。
文思海辉执行副总裁刘君博先生参加领导力大会时表示：“IBM灯塔奖是个有高度的新起点，未来文思海辉将与IBM继续通力合作、共同成长。在智慧金融、智慧城市等重点领域不断提升技术水平和研发能力，为客户创造更大的价值！”
“灯塔奖”是IBM对致力于获得技术成就、行业知识和创新解决方案的全球业务合作伙伴的权威认证，奖项由资深行业记者、分析师以及IBM高管从全球千余家合作伙伴提交的数百个参评方案中选出。“灯塔奖”覆盖各个行业和解决方案类型、Developer Works和技术进步等几十个领域，作为每年IBM全球合作伙伴大会的重头戏都会吸引全球IT行业媒体、专家的高度关注，也被誉为业界的“奥斯卡”。
