[ 導讀 ] 談起大數據市場機遇，有企業從一體機切入，也有企業從數據分析解決方案切入，有軟有硬。有觀點認為真正的大數據方案是能得出以前沒有過的結果，采用原先沒有的方法。如果是前所未有之事，本土企業幾無先例可循。而現實是很多企業紛紛宣稱可做大數據，那么，他們如何在做

　　談起大數據市場機遇，有企業從一體機切入，也有企業從數據分析解決方案切入，有軟有硬。有觀點認為真正的大數據方案是能得出以前沒有過的結果，采用原先沒有的方法。如果是前所未有之事，本土企業幾無先例可循。而現實是很多企業紛紛宣稱可做大數據，那么，他們如何在做?與領先方案差距多少?應用如何?

　　軟件實力拉開一體機競爭力

　　本土企業軟件能力比較弱，使得硬件的性能是否能很好地應用起來成為難題。

　　大數據概念很火熱，業界也有很多人持“大數據市場正在爆發的臨界點”的觀點。在預期市場的誘惑下，本土廠商紛紛亮出自己的大數據發展路線圖。

　　不久前，擅長服務器的曙光推出其新產品大數據一體機。據曙光公司總裁歷軍稱，該一體機將數據存儲單元和處理單元分離，存儲系統采用大規模分布式技術。同時，曙光還提出自己的大數據一體化解決方案，聲稱是建立在其云計算戰略和遍布全國的曙光云計算中心基礎之上的。

　　大數據市場和硬件以及談論比較火熱的大數據一體機的關系有多密切?從硬件基礎來說，賽迪智庫軟件與信息服務業研究所所長安暉告訴《中國電子報》記者，大數據相關硬件主要涉及數據總線、內存、CPU、顯示設備等。大數據要求CPU的指令集更適合非結構化、半結構化數據的處理，內存速度更快，內存或主板的邏輯結構更適合進行內存計算等高速計算，硬件設備內部的數據總線帶寬和硬件設備間的網絡帶寬更寬，顯示設備能給用戶更強烈的浸入感。同時，由于數據量的迅速增加，導致并行數據庫的規模隨之增大，帶來成本的急劇上升。出于成本考慮，越來越多的企業級用戶會將應用由高端服務器轉向由中低端硬件構成的大規模機群平臺。

　　國內外企業都在相繼推出大數據一體機，和廠商高度的熱情相比，市場反應其實并沒有那么熱切。IDC高級分析師潘永花在接受《中國電子報》記者采訪時坦言，市面上的大數據一體機還是比較新鮮的事物，目前沒有很多應用需要使用大數據一體機，相反是基于傳統關系型數據庫的一體機用戶市場較大，成為一體機的主流市場應用。這些數據庫一體機主要應用在分析型、對用戶交易性能要求比較高的應用中。

　　正是因為大數據一體機面市并不久，而且市場也沒有打開，國內外廠商的產品差距不大。潘永花認為，國外廠商在數據處理上積累較多;國內廠商主要從硬件角度切入，在軟件積累方面和國外廠商差距較大。

　　軟件方面的實力差距是拉開外阜大數據一體機和本土大數據一體機差距的主要因素。潘永花向《[FS:PAGE]中國電子報》記者分析到，國外企業采取“軟綁硬”的策略推出一體機，是將軟件裝在特定的基礎硬件之上，對特定應用進行調優，使產品性能、可用性和可管理性有了一定的提升。本土企業的軟肋是軟件能力，這使得硬件的性能是否能很好地應用起來成為難題。另外，本土廠商推的大數據一體機，有些是基于hadoop的開源平臺開發的，而開源平臺在可用性、安全性、高可靠性方面都存在問題。開源軟件的商業化問題是否能夠很好地解決?是否真正能將軟件硬件結合的優勢體現出來?這幾個層面的問題都是國內廠商需要考慮的。

　　產品化能力待考驗

　　國內廠商需要在產品化方面下工夫，而不能僅僅是將軟件工具綁定在自己的解決方案中去銷售。

　　大數據產業鏈涵蓋硬件、軟件、服務3個層面。從市場規模來看，以服務和硬件為主，軟件份額較小。大數據服務是眾多軟件廠商爭奪的焦點。

　　同方股份有限公司副總裁周俠認為，讓大數據產生它的大價值應該是每個大數據企業的目標，如何讓這個數據產生價值?就是需要讓數據變成有利的信息，在這信息中產生價值，這也是同方大數據的核心定位。

　　各項研究表明，行業市場的大數據價值密度值是最高的，經過淺度處理便可產生巨大價值，因此，行業用戶已然成為了對大數據挖掘需求最迫切的市場目標用戶。然而，雖然行業數據已然存在，蘊含的巨大價值也達成了共識，但由于普遍缺乏高等級技術人員，經驗不足，很多行業對大數據的應用需求尚不明朗。“中國大部分企業認為大數據很熱，但是對于用大數據能解決什么問題還比較困惑。本土企業需要找準需求、找準定位。”潘永花表示。

　　大數據解決方案需要分行業考慮。安暉告訴《中國電子報》記者，在行業領域不同、企業不同、業務不同時，由于所要分析的數據集合與分析挖掘的目標存在差異，所運用的大數據技術和大數據信息系統也可能有著相當大的不同。正由于與具體應用緊密聯系，甚至是一對一的聯系，才使得“應用”成為大數據不可或缺的內涵之一。同時，由于需要使用到一些通用型的軟件和一些基礎的分析模型，所以如果說解決方案可以分層的話，可以認為有通用層。而針對各行業領域、企業的個性化的軟件、模型，則在此之上。

　　潘永花認為，國內廠商市場機會比較多的是針對垂直行業的解決方案，因為他們更了解中國用戶的需求，將之融合到大數據解決方案中，才能體現出優勢。對于通用工具市場，國內廠商可以選擇某些窄眾的領域，做出自己的特色，提高產品化的程度。雖然這個市場[FS:PAGE]以外企的產品和開源軟件為主，但是并不排除存在發展機會。例如數據可視化工具，國外就有創業型公司憑借該產品在美國成功上市的案例。

　　“國內廠商需要在產品化方面下工夫，而不能僅僅是將軟件工具綁定在自己的解決方案中去銷售。”潘永花強調。

　　從數據中心入手

　　那些急迫想建立數據資源體系的數據中心或信息中心是IT企業首選的大數據合作伙伴。

　　政府投資拉動智慧城市建設如火如荼，眾多廠商也在智慧城市的機遇中獲益頗多。如果說智慧城市的核心是什么，那么大數據處理應該是其中之一。大數據幫助政府部門或行業企業更好地做出決策，提升服務管理水平，讓城市管理更加智慧。相對企業大數據精準營銷市場的寡頭發展趨勢，由政府主導的智慧城市眼下機會似乎更多一些，這也是很多大數據廠商定位在政府行業市場的原因。

　　對于智慧城市的大數據市場，企業最先從何處入手?同方物聯網應用產業本部總經理李小華告訴《中國電子報》記者：“政府部門都有數據中心或者信息中心，我們的第一對象就是數據中心或信息中心。根據其使命意識的深淺程度，我們將政府的數據中心分為兩種類型：一種是意識到其承擔的服務型政府的使命，認為需要用監測數據和分析結果來支撐管理和決策的數據中心，他們是我們首先要關注的對象;另一種是在這方面認識有差距的數據中心，我們目前主要是從理念上和他們做交流。”

　　大數據的信息資源十分龐雜，如何在這些龐雜信息中抽離出有用的信息?李小華透露，重要的是先建立一個數據資源體系，將數據分成層次，包括管理層的數據、決策層的數據，同時將數據和數據的相關性標注出來，不僅同形態的數據相關性需要加入，不同形態數據的相關性也應該加入，以此反映客觀事物的相關性。有了這樣的數據資源利用架構，再通過與管理、業務、社會的對接體系，形成數據資源體系，使數據能夠真正在管理、決策、監測、評價、人的生活中產生價值。

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