大數據行業應用踐行IT一體化之道

互聯網金融的興起，使得越來越多傳統中小型銀行在吸引儲戶、開發新客戶時面臨壓力。銀行開始將注意力聚焦在最終用戶具有什么特征、非活躍用戶的行為是什么、活躍用戶和非活躍用戶之間如何轉換等等方面，而這些方面都是希望借助數據分析來保住優質客戶，開發新客戶的核心途徑。

當然不止在銀行，如今整個ICT產業中最熱門的話題之一也是大數據。關于大數據本身究竟是“新瓶裝舊酒”，還是產業的“顛覆式創新”，已經不再重要。產業更看重的是“海量數據”中蘊藏的價值。

那么，如何讓大數據真正落地，如何挖掘新的“石油”寶藏？企業IT架構的轉變將是其邁入大數據時代的第一步，而目前一體化方案則越來越受行業用戶的青睞。

通用架構還是一體機？

數據的產生速度遠遠快于企業分析和存儲的速度，這是企業步入大數據時面臨的主要挑戰之一。

生成的海量數據既包括了無價值的數據，也同樣包含著關鍵數據，但大部分企業難以區分，也對這些數據“無能為力”且沒有掌控力。另外，企業面臨的另一個需求是，希望通過IT技術的實施，利用數據預測指導業務發展，開拓新的服務模式，為企業帶來更多的附加值。

在技術路徑的選擇上，大部分互聯網企業傾向于開源Hadoop+通用服務器的模式。這類企業憑借自身擁有的強大IT技術實力與應用開發維護團隊，可根據自身業務發展需求實現定制化的基礎架構。但對于其它行業客戶，這樣的“廉價”模式卻變成了“昂貴”的負擔。對于行業客戶而言，其難以比肩互聯網企業的IT實力，使其通用技術架構后期的運維服務與開發成本居高不下。

一體化的IT解決方案，簡化了IT基礎架構，實現軟硬件高度集成，方便后期管理。在維護方面，也只需一通電話就可解決問題，在性能提升基礎上又具有獨特優勢，這些正是行業客戶選擇一體機的主要驅動因素。

例如大數據一體機，在硬件層提供了多種靈活的計算節點以支持多類型的工作負載，同時在存儲方面，利用優化技術支持高密度、高性能的存儲，并支持第三方產品對數據進行虛擬化與管理，通過管理模塊來提供單點控制骨干，同時管理物理和虛擬工作負載與配置。

行業市場大數據產品漸豐

當通用IT技術不足以支撐行業價值的釋放時，深度融合行業特點的一體機產品正逐漸成為行業客戶市場的主流趨勢。

目前，無論是IBM、甲骨文、戴爾、微軟、惠普等國際大佬，還是華為、曙光、浪潮等本土勢力，都紛紛推出了面向大數據一體化的產品及解決方案。當然，各家大數據一體機產品在功能與應用場景上也各有側重，有些偏向信息采集，有些則偏向數據分析。

不難看出，在某些特定市場中，如電信、金融、智慧城市等領域，已有相當一部分企業推出了針對性的行業解決方案。一是源于電信、金融等行業企業本身就屬于大數據企業——數據資產價值度高，企業大數據分析需求強烈；二是這些行業發展相對成熟、信息化程度高、應用穩定且資金敏感度也較小。

然而，不可否認的是，從整個生態鏈來看，目前大多數廠家將注意力集中在軟硬件平臺的搭建上，不乏將一些關鍵技術移植到一體機產品上，但對于行業客戶而言，更重要的是平臺上呈現的應用。