導語：如何才能寫好一篇數據分析解決方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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關鍵詞：工業自動化；PLC；人機界面；數據庫

1工藝流程及主要測控點

目前，油田配注系統普遍采用“集中配置，分散注入”的工藝流程，即一個配置站對應多個注入站。其過程是在配置站將化學藥劑與清水按照一定比例混合，制成符合濃度要求的母液，母液經過熟化后，由外輸泵輸送至各個注入站，在注入站按照每口井的配比方案加入清水，然后，注入井下。注入站工藝流程為：上游配置站輸送來的母液進入母液儲罐，經柱塞泵增壓后被輸送到母液匯管中，再經過單井母液調節閥進入混合器。注水站來的清水經過單井清水調節器進入混合器，在這里與母液充分混合后被注入井下。注入站的測控參數主要包括母液儲罐液位、柱塞泵進出口壓力、單井壓力、單井清水流量等。

2基本原理

采用“VBA+數據庫”的方案實現報表查詢。VBA(VisualBasicforApplication)是新一代標準宏語言，是基于VisualBasicforWindows發展而來的，語言簡單易學，功能強大。VBA是VB的應用程序版本，必須依賴于已有的應用程序，不能獨立運行。目前，WIinCC、FactoryTalkViewStudio、Ifix等主流組態軟件都支持VBA編程。具體過程是利用組態軟件SE的數據記錄功能建立數據記錄模型，將需要的數據采集并存儲在ODBC指定的數據庫中。當操作員查詢報表時，選擇日期后，按下查詢按鈕，即執行VBA代碼，將數據庫中的數據讀出來，并寫入報表模板中，生成指定日期的生產數據報表。

3報表開發過程

3.1添加HMI標簽

展開HMI服務器的“HMI標簽”，右鍵點擊“標簽”，點擊“打開”，在打開的標簽窗口中點擊“新建”，在標簽名稱欄中輸入標簽名“DayReport_Date”，類型選擇“字符串”，數據源類型選擇“內存”，點擊“接受”，保存標簽。

3.2添加ActiveX控件引用

ActiveX控件是一種基于COM接口的控件，通常不能獨立使用，只能在宿主程序中運行，支持COM接口規范的編程環境均可使用它。在報表查詢畫面中，需要使用日歷控件，必須提前在“VisualBasic編輯器”中添加ActiveX控件引用。打開SE，點擊“視圖”，選擇“VisualBasic編輯器”。在打開的窗口中點擊“工具”，選擇“引用”，在列表欄中勾選“MicroSoftCalendercontrol2007”，點擊“確定”，保存設置。

3.3創建并組態畫面

打開SE的應用項目瀏覽器窗口，展開HMI服務器的“圖形”，右鍵點擊“顯示”，選擇“新建”，創建畫面“Report”。打開畫面“Report”，添加日歷控件、按鈕、文本、字符串等對象。將日歷控件的“Value”屬性及字符串的表達式屬性與“DayReport_DATE”標簽相關聯，并設置字體、顏色等其他相關屬性。

3.4設計報表模板

根據生產崗位的需求，采用MicosoftOfficeExcel2007設計報表模板“日報表.xlsx”。并將報表模板文件存儲在“D:模板”路徑下備用（此路徑應與VBA代碼中指定的路徑一致）。

3.5設置數據記錄

展開HMI服務器的“數據記錄”，右鍵點擊“數據記錄模型”，點擊“新建”，打開數據記錄模型的設置窗口。點擊“設置”標簽，選擇“ODBC數據庫”，點擊“ODBC數據源”；選擇“系統數據源”標簽，點擊“新建”；選擇“系統數據源”，點擊“下一步”；選擇“MicosoftAccessDriver（*.mdb*.accdb）”，點擊“完成”；彈出的“ODBCMicosoftAccess安裝”窗口，在“數據源名”欄中輸入“Report”，點擊“創建”按鈕，選擇保存數據庫的位置，在“數據庫名”欄中輸入“Report”，點擊“確定”。點擊“創建表”標簽，在數據庫中創建表“FloatTable”“StringTable”“TagTable”。點擊“路徑”標簽，勾選“啟用ODBC備用路徑”。點擊“文件管理”標簽，設置清除ODBC數據庫中保存舊記錄的天數。點擊“記錄觸發器”標簽，勾選“周期性”，根據需求，在“間隔”欄中設置數據采集周期。點擊“模型中的標簽”標簽，添加需要記錄的數據標簽。

3.6編制VBA程序

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那么，什么是下一代分析生態系統？按照記者的理解，就是結合了商業技術、開源技術的多平臺的新一代大數據解決方案。正如Teradata首席技術官寶立明所言，數據分析解決方案正在快速從傳統分析解決方案向下一代分析生態系統演進。

談到數據庫或者數據分析市場的變化，在Teradata營銷與業務拓展副總裁Mikael Bisgaard-Bohr回顧說，30年前Teradata的核心技術是關系型數據庫，隨著時間的推移，數據分析市場的需求也起了很大的變化，我們的解決方案也從傳統數據倉庫擴展至包含開源技術的分析生態系統。現在很多研發人員、數據分析人員也關注如何更好地實現數據變現。“不僅Teradata，其他的傳統數據公司都在面臨同樣的變化，因為整個市場已經發生了變化。”Mikael補充說。

隨著非結構化數據量的大幅增加和非結構化數據分析的需求不斷加大，單一平臺早已經不再能滿足所有數據的處理需求。因此寶立明認為，生態系統將成為行業潮流，商業技術要與開源技術結合起來，生態系統方案將成為行業標準和最佳實踐；全新的開源技術，特別是Hadoop技術，以及云環境將成為行業趨勢。

因此對于大數據分析和應用供應商來說，如何更好地將商業技術與開源技術結合起來，構建完善的生態系統，成為現階段的一大挑戰。

寶立明透露，Teradata算是最早宣布將開源Unix和Linux應用在數據庫平臺之上的，而且現在Teradata采用的操作系統也是完全開源的。此外，他還透露，Teradata在Hadoop上投入很大，為的是讓開源技術可以和商業技術實現互通，例如Teradata開發的專利技術QueryGrid連接器。Teradata還在Hadoop文件系統上添加了儀表盤能力，使流數據能夠進入Hadoop進行部署。

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隨著數據庫市場不斷變化，全世界的IT部門現在必須應對日益復雜的數據庫環境。戴爾軟件最近一項關于數據庫管理趨勢的調查證實，IT專業人員正在管理比以往任何時候更多的數據和數據源，需要承擔更多的任務，并學習新的數據庫技術。戴爾軟件致力于幫助客戶管理全部數據，并從中創造更高的價值。

戴爾軟件信息管理產品執行總監Darin Bartik表示：“在過去的15年里，Toad系列一直引領數據庫工具市場，我們目前的投資和創新旨在確保它在未來15年里繼續引領市場。作為戴爾的‘全數據’戰略的組成部分，Toad產品組合正從一套針對數據庫專業人士的工具，演變為一個產品組合，讓團隊和企業把所有數據作為業務資產進行管理。戴爾將繼續在Oracle和其他關系型數據庫平臺上擴大領導地位，并支持新的平臺，如Hadoop、 MongoDB和SAP HANA，因為這些數據庫正日益成為客戶復雜數據帶來的挑戰的重要部分，而戴爾也正在推動Toad產品組合超越數據庫本身局限，為集成和數據分析等工作簡化流程。”

Toad系列在全球擁有超過200萬的用戶，是市場上領先的獨立數據庫管理解決方案，也是戴爾軟件端到端信息管理產品的重要組成部分。通過實現與管理復雜的數據庫環境相關的許多常見的管理、開發和數據準備工作，Toad解決方案有助于用戶提高數據庫的性能、可用性和工作效率。Toad系列的最新增強包使數據專業人士能夠更好地管理Oracle、SAP、IBM和Hadoop數據庫，并為數據分析準備來自各式平臺的數據。具體更新的內容包括：

增強的敏捷應用開發。Toad for Oracle 強調其從單用戶工具演變成供所有IT團隊使用的解決方案，加強了對敏捷式開發最佳實踐的支持，實現持續的融合方法。

通過整合Toad Intelligence Central組件，新版Toad for Oracle可以幫助開發和DBA團隊更好地協作，讓用戶更方便地共享Toad文件和屬性，如腳本、連接、自動化操作和代碼分析規則。

管理團隊現在可以使用新的基于Web的代碼分析報告，查看歷史和就緒性代碼報告，且無需額外的許可證。

Toad for Oracle的其他增強功能包括重新設計的主SQL開發區和改進的團隊編碼區，以加強對第三方版本控制系統的支持和管理。

Toad Data Point擁有升級過的轉換和清洗引擎，包括數據分析能力、新的轉換規則以及處理更大的數據集的更強大引擎，讓用戶更輕松地操作和更改數據。

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完整的數據分析主要包括了六個既相對獨立又互有聯系的階段，它們依次為：明確分析目的和思路、數據準備、數據處理、數據分析、數據展現、報告撰寫等六步，所以也叫數據分析六步曲。

明確分析目的和思路

做任何事都要有個目標，數據分析也不例外。經常有一些數據分析愛好者，向數據分析高手請教以下問題：

這圖表真好看，怎么做的？

這數據可以做什么樣的分析？

高級的分析方法在這里能用嗎？

需要做多少張圖表？

數據分析報告要寫多少頁？

為什么這些數據分析愛好者會提出這些問題呢？原因很簡單，就是他們沒有明確的分析目的，為了分析而分析，而且一味追求高級的分析方法，這就是數據分析新手的通病。

如果目的明確，那所有問題就自然迎刃而解了。例如，分析師是不會考慮“需要多少張圖表”這樣的問題的，而是思考這個圖表是否有效表達了觀點？如果沒有，需要怎樣調整？

所以在開展數據分析之前，需要想清楚為什么要開展此次數據分析？通過這次數據分析需要解決什么問題？只有明確數據分析的目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，甚至可能將決策者引入歧途，后果嚴重。

當分析目的明確后，我們就要對思路進行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些分析指標？

同時，還要確保分析框架的體系化，以便分析結果具有說服力。體系化也就是邏輯化，簡單來說就是先分析什么，后分析什么，使得各個分析點之間具有邏輯關系。如何確保分析框架的體系化呢？可以以營銷、管理等方法和理論為指導，結合實際業務情況，搭建分析框架，這樣才能確保數據分析維度的完整性、分析框架的體系化、分析結果的有效性及正確性。

營銷方面的理論模型有4P理論、用戶使用行為、STP理論、SWOT等，而管理方面的理論模型有PEST、5W2H、時間管理、生命周期、邏輯樹、金字塔、SMART原則等。

明確數據分析目的以及確定分析思路，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，它可以為數據收集、處理以及分析提供清晰的指引方向。

數據準備

數據準備是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的數據庫、市場調查取得的數據等；第二手數據主要指經過加工整理后得到的數據，如統計局在互聯網上的數據、公開出版物中的數據等。

數據處理

數據處理是指對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。

數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那么即使采用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合并、數據計算等處理方法。一般拿到手的數據都需要進行一定的處理才能用于后續的數據分析工作，即使再“干凈”的原始數據也需要先進行一定的處理才能使用。

數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

由于數據分析大多是通過軟件來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉主流數據分析軟件的操作。一般的數據分析我們可以通過Excel完成，而高級的數據分析就要采用專業的分析軟件進行，如數據分析工具SPSS、SAS等。

數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規律就會逐漸浮現出來，那么通過什么方式展現出這些關系和規律，才能讓別人一目了然呢？一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

多數情況下，人們更愿意接受圖形這種數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出分析師所要表達的觀點。一般情況下，能用圖說明問題的，就不用表格，能用表格說明問題的，就不用文字。

報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競爭力。

一份好的分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且層次明晰，圖文并茂，能夠讓讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀對象正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

另外，分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。

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通過一系列收購，EMC已經建立了一條比較完善的大數據產品線。在此基礎上，EMC拋出了大數據之旅的三段論。

第一關：構建云基礎架構

大數據分析和處理的基礎是完善的云基礎架構，主要包括大數據存儲和大數據分析兩個平臺。

EMC大數據存儲平臺的兩大支柱產品是Isilon集群NAS以及Atmos海量智能存儲。Isilon集群NAS是EMC兩年前收購的產品，具有很強的橫向擴展能力，使用起來非常方便。目前，Isilon集群NAS被用于許多云存儲的項目。Atmos海量智能存儲可以很好地支持分布式大數據計算。許多電信運營商基于Atmos構建了公有云系統，其部署非常簡單，而且性價比很高。

EMC的大數據解決方案分成純軟件和軟硬件一體兩種。Isilon集群NAS與Greenplum軟件組成了一體化解決方案。蔡漢輝介紹說：“Isilon集群NAS目前主要作為大數據存儲平臺，可與Greenplum、Hadoop結合，但同時也會兼顧傳統存儲應用。為了更好地支持大數據和云服務，Isilon集群NAS在今年底還會開放API，讓更多第三方的廠商能基于Isilon集群NAS平臺進行開發。”

EMC大數據分析平臺的核心是兩年前收購得來的Greenplum的產品，主要包括Greenplum Database（支持結構化數據庫）和Greenplum HD（支持Hadoop）。蔡漢輝介紹說：“Greenplum大數據分析平臺可以實時處理任何來源的數據，包括結構化、半結構化和非結構化的數據。Greenplum不僅可以處理PB級的數據，而且處理速度可以達到10TB/h。”

第二關：實現社交化服務

構建高性能、可靠、靈活的大數據分析平臺是第一步，接下來，用戶要構建數據處理的協作平臺，建立自助服務的環境。EMC把這個階段稱為社交化階段。

2012年3月，EMC了首個用于大數據的社交工具集Greenplum Chorus，使得數據科學家可以通過類似Facebook的社交方式進行協作。Greenplum Chorus是EMC中國研發團隊主導開發的產品。Greenplum Chorus基于開放的架構，是一個用于數據挖掘和協作分析的流程平臺。Greenplum Chorus包括數據探索、個人項目工作空間（又稱個人沙盒）、數據分析和幾個主要環節。

Greenplum Chorus開發主管莊富任介紹了Greenplum Chorus的工作流程：Greenplum Chorus提供了強大的搜索引擎，可以快速尋找到數據，并將這些數據進行關聯，從而實現數據采集的可視化；采集來的數據被放到個人沙盒中進行處理，這個處理過程不會影響整個數據庫的運行；在協作分析階段，數據分析人員可以共享工作空間、代碼，協同工作兼具靈活性和安全性；最后，相關的處理結果被出來。上述處理過程將循環往復。

Greenplum Chorus未來將走向開源。EMC已經了一個名為OpenChorus的計劃，其目標是促進技術創新，同時促進那些運行在Greenplum Chorus平臺上的協作的、社交化的數據應用的普及。2012年下半年，EMC還將公布Greenplum Chorus源代碼，讓更多人加入到Greenplum Chorus陣營中來。

第三關：敏捷開發服務

大數據處理的第三個階段就是構建一個敏捷的開發環境，用于實時決策，并且更好地支持大數據應用程序。

從形式上看，傳統的大數據方案包括打包方案和定制化開發兩種。打包方案具有高效率、低成本的優勢，但是需要精確的數據模型。定制化開發可以實現應用的創新，但是實施起來難度大，周期長，而且價格昂貴。EMC希望為用戶提供一種敏捷開發的方式，在充分發揮上述兩種方案優勢的同時彌補其不足。為此，2012年3月，EMC收購了Pivotal Labs公司。Pivotal Labs是一家私營的敏捷軟件開發服務和工具提供商。

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順豐bd專員是招商專員。其職責是：負責公司產品的銷售及推廣、根據市場營銷計劃，完成部門銷售指標、開拓新市場,發展新百客戶，增加產品銷售范圍等。

順豐是國內的快遞物流綜合服務商，經過多年發展，已初步建立為客戶提供一體化綜合物流解決方案的能力，不僅提供配送端的物流服務，還延伸至價值鏈前端的產、供、銷、配等環節，從消費者需求出發，以數據為牽引，利用大數據分析和云計算技術，為客戶提供倉儲管理、銷售預測、大數據分析、金融管理等一攬子解決方案。

（來源：文章屋網 ）

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近期，富士通在多個場合全面展示了其大數據與業務分析解決方案，包括富士通物流整體系統架構、富士通大數據業務分析系統架構等，從第三方角度向物流界推薦大數據領域的前沿技術。

據國內有關機構初步預測，未來中國大數據潛在市場規模有望接近兩萬億元，大數據的巨大需求將為IT行業開拓一個新的黃金時代。而對于物流行業來說，業界普遍認為，數據分析也可以提高物流行業的運營效率。“未來大數據將成為促進生產大價值的幕后推手，物流活動在大數據的支持下，有機會被進一步掌控和了解，如果能夠充分地探索和分析這些數據價值，物流行業的潛力將得到進一步挖掘。”富士通（中國）信息系統有限公司副總裁黃邦瑜對記者表示。

分析系統 探明問題

雖然信息化和大數據是兩個維度的概念，但二者無疑有著一定的內在聯系。富士通認為，進行大數據分析的基礎是數據大量存在，而信息化則是大數據分析的前提。

據了解，自2003年起，富士通就開始為在華的大型國際物流企業提供基干的IT系統服務，但黃邦瑜指出，“中國的很多物流企業生存狀況并不是特別好，愿意在IT方面大筆投入的更少，而沒有信息化這個前提，數據量必然是缺失的。在進行大數據分析之前，我覺得目前絕大部分物流企業最需要的是對業務關鍵的KPI進行分析和整理。”

黃邦瑜解釋，物流企業需要先圍繞現有的業務（富士通將其歸結為倉儲業務、運輸業務、供應鏈管理和特殊業務）將物流活動各方面的KPI分析完善，才能整合收集相應的KPI數據，然后對相應的數據加以分析，從而進行業務預判等活動。

對于有一定信息系統基礎的物流企業，如果他們提出了數據分析的相關訴求，富士通會要求企業羅列出其所面臨的問題，并從企業現有的信息系統出發分析問題，黃邦瑜解釋：“因為有時候物流企業看到的問題可能并不是真正的問題，富士通會對企業進行一定的前期調研。比如客戶提出的營業收入降低等問題，富士通需要了解到底是哪個環節出了問題。”

他進一步指出，“營業收入問題涉及的因素比較多，假設經過我們統計分析，發現實際上是物流費用結算準確性的問題，那么我們就會進行有關結算準確性方面的數據抓取，這一過程可能涉及多個環節的KPI，我們會把各個維度的數據組織在一起，進行內部分析。”

在分析問題的過程中，富士通會建議企業導入相應的數據挖掘分析工具和系統，一步步挖掘更多有用數據，最后找到企業問題所在，為解決問題提供準備。

挖掘數據 提出方案

在下一步解決問題層面，富士通認為，關鍵是數據量是否充足以及現有數據能否變成有用信息。“大數據帶來大價值，但是大數據不等于大價值。大數據就像冰山，大量的有價值的數據都隱藏在海面之下等待被發現。”黃邦瑜對記者表示。

黃邦瑜認為，由于互聯網的高速發展以及物聯網概念的產生，在物流活動中，除了IT系統產生的大量數據，人員的活動信息、手持終端等各種各樣的設備都將產生大量結構化和非結構化的數據。“雖然這些數據一直都是客觀存在的，但是以前的IT技術限制，企業沒有一個很好的分析方法能夠很快地得到分析成果，那么這些數據就沒有轉化為價值。”

富士通認為，大數據的意義在于能夠發現一些傳統的信息化系統看不到的問題，并使企業成本降低或者經營效率得到改善，這適用于每個物流企業。每個企業會面臨不同的情況，這一點在進行數據分析時尤為突出。

黃邦瑜解釋：“比如物流行業，目前都采用非常標準的倉儲作業，但還是有很多個性化的地方，每個物流企業的側重點都不一樣。”這就意味著，富士通在提供整體的解決方案過程中，會根據企業差異把不同的工具結合在一起。“當然，工具本身都需要和現有的ERP系統、采購系統、銷售系統、倉儲管理系統等有接口，這些數據都需要被采集過來。”黃邦瑜說。

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在銳捷網絡RG-BDS產品上，銳捷網絡安全與應用交付產品事業部總經理項小升表示：“銳捷網絡擁有完整的安全產品線，但我們多年來在安全產品的用戶部署過程中發現很多用戶并沒有真正地發揮出安全設備應有的作用，其原因在于缺乏好的工具對安全日志進行充分挖掘與利用。同時，安全的發展到了一個變化的時代，移動、云計算、大數據成為各領域有效的變革技術，我們可以通過這些新的技術去改變傳統的安全，讓用戶體驗到新技術帶來的新價值。”

網絡安全“態勢感知”是新興技術，是未來十年中國互聯網安全的創新方向之一，它包含漏洞挖掘、網絡攻擊、用戶行為分析等一系列技術和相關創新產品，而其中最關鍵的一項便是“大數據”。銳捷本次的RG-BDS大數據安全平臺，則采用了業內領先的整體結構和精準的大數據分析模型，將用戶的高危風險準確、實時、直觀的呈現地出來。

據銳捷網絡安全與應用交付產品事業部解決方案部經理蔡錚鳴介紹，銳捷大數據安全平臺RG-BDS整體架構包括了安全管理對象、事件采集、專項管理、大數據分析、業務功能和綜合展現，共計“六層模型”。另外，RG-BDS大數據安全平臺通過智能的“四步法則”，即：第一，收集并標準化海量數據，構建安全大數據倉庫；第二，日志、資產、漏洞關聯分析，直擊要害問題；第三，工單系統+知識庫，實現閉環安全管理；第四，量化呈現安全業績，實時跟蹤安全態勢；最終達成掌握安全態勢和量化展示安全工作業績的管理目標。

在虛擬化、云計算、BYOD、大數據帶來變革與創新機遇的同時，黑客的進攻手段和安全防護技術也都經歷著快速進化。隨著大數據時代的到來，海量的數據不斷在企業中流動，進入企業內部網絡的途徑也越來越多，黑客會利用APT等更高級的定向式攻擊，不斷尋找出網絡“弱點”，并隱藏其中，隨時發動致命的攻擊。但是，另一方面，大量數據的流動變化，也為我們尋找黑客的非法行為提供了蛛絲馬跡，利用不斷創新的大數據安全技術就可以做到“聽其聲、辨其形”，而網絡安全“態勢感知”也必將成為抵御未知威脅最鋒利的武器。

“態勢感知”的數據從何而來，就此，蔡錚鳴表示：“大數據不僅僅來自于銳捷網絡自身的設備和分析報告，還來自于與很多合作伙伴或第三方緊密的合作，比如其他廠商的設備或者一些分析、管理平臺允許銳捷網絡RG-BDS大數據安全平臺接入，收集數據，然后對數據實施標準化，最后才能對數據進行分析，得出分析結果。銳捷網絡目前已經與一些主流安全廠商的安全設備實現對接，比如思科、華為等。此外，銳捷網絡的網絡設備也支持Linux、Windows操作系統進行管理。”

銳捷網絡新推出的這款大數據安全平臺日后會向哪個方向發展呢？會和RIIL平臺做聯動嗎？

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如何在控制IT支出的同時兼顧大數據、云計算等趨勢并利用好這些趨勢，使之為提升業務所用？這正是IBM想幫助企業決策者找到答案的關鍵問題。

趨利避害，大數據毫無疑問成了IT廠商的必爭之地，目前來看，戰火已經蔓延到了到了軟硬件集成領域。IBM PureSystems專家集成系統家族新成員PureData在IBM 2012InterConnect大會上正式，它就是為大數據而生。

統一解決軟硬件問題

IBM 2012InterConnect 以“將機會轉化為成果”為主題，從“管理轉變的速度”、“發揮創新：IT新經濟”、“成長市場的新領導模式”三個維度討論了如何將IT轉化為關鍵的經濟性和業務價值。

IBM全球高級副總裁兼軟件與系統集團總經理Steve Mills介紹了IBM未來在硬件、軟件中間件和軟件解決方案三大業務領域的投資重點，并指出實際的技術趨勢將推動IT產業的全面互聯化：“在硬件方面，專家集成系統、成長型市場、云、分析和認知計算將成為IBM的重點投入領域。軟件中間件的業務重點將集中在工作負載優化、大數據分析、云、智能安全和移動企業等方面。軟件解決方案業務將在智慧分析、智慧商務、智慧城市、社交商務和Watson（沃森）商用解決方案等領域深度挖掘。”

在Steve Mills給出了數條頗具說服力的理由后，專家集成系統的重要性凸顯：“項目延遲交付的主要原因可從硬件和軟件兩個方面來說。硬件上，45%的項目延遲是因為故障排除和調試生產環境，45%的項目延遲是因為基礎設施的集成、配置和測試，29%的項目延遲是因為工作環境的安裝、布線和網絡接入。從軟件層面來看，41%的項目延遲是因為應用程序的集成、配置和測試，35%的項目延遲是由于中間件的集成、配置和測試，34%的項目延遲是由于應用的配置、構建和部署。”如果能夠將這些經驗教訓總結起來，同時從軟硬件兩個層面解決這些問題，“提供配備內置專家模式的系統產品”，就可以簡化從系統安裝、解決方案部署一直到日常管理、增強和升級的整個流程，大幅提高工作效率。.

2012年4月，IBM率先了PureSystems，它包含軟硬件一體機PureFlex（基礎架構）和PureApplication（面向事務性 Web 和數據庫應用的平臺系統）兩個子系統。其中，PureFlex幫助企業以更高的效率構建和管理基礎設施，PureApplication系統幫助企業以更低的成本、更簡便的方式快速部署和管理應用。PureSystems從設計到推出，歷經4年的研發與并購過程，總投資達到20億美元。

以大數據為特色

正如專家是在某一特定領域有專長一樣，專家集成系統PureSystems針對大數據推出新專家PureData。畢竟，“過去兩年間新產生的數據占目前全球數據總量的90%，而且新的數據正在以每天2.5EB的增量高速增長”。

作為PureSystems專家集成系統的最新成員，PureData是IBM在數據處理領域的首個集成系統產品系列。同時，它也是IBM專家集成系統整體戰略落地的關鍵一步。“PureData系統的正是我們邁出的重要的一步，它將助力客戶在數據處理速度、簡化程度和成本控制等方面更上一層樓。”IBM信息管理軟件總經理Arvind Krishna解說道。

作為一款全新的數據服務交付平臺，PureData繼承了PureSystems家族的優點，整合了基礎架構、統一平臺管理和專家知識體系。PureData的問世，讓IBM實現了專家集成戰略在數據處理領域的擴張，同時也進一步完善了PureSystems產品陣營。IBM還表示，除了PureApplication支持的一般Web應用模式，PureData和PureApplication的結合將進一步用于處理端到端的交易工作負載。

據IBM軟件集團中間件業務全球高級副總裁Robert LeBlanc介紹，PureData能夠將系統安裝和配置的時間從24天大幅縮減為24小時，復雜的數據分析耗時從數小時壓縮至數分鐘，并且能夠在單個系統上管理100多個數據庫。可以說，“PureData的研發成功是IBM數十年來在降低IT成本和系統簡化方面所累積的豐富經驗的結晶。”“通過PureData系統，企業得以在傳統IT環境或云環境中為業務用戶提供高性能的數據服務，能夠在不到10天的時間里完成Web應用的部署——同樣的任務過去至少需要6個月才能完成。”

不同行業不同武器

PureData擁有三款針對不同細分領域的產品：PureData System for Transaction、PureData System for Analytics和PureData System for Opertional Analytics。這三款產品分別面向OLTP、OLAP和大數據分析操作進行了針對性的性能優化與功能定制。

為何會將PureData產品線劃分得這么細致？Robert LeBlanc解說了個中緣由，IBM在PureData上采用這樣的設計是希望在不同的應用場景下通過不同的軟硬件集成組合獲取最佳的數據處理效果，而不是期望一招鮮，試圖用一臺“萬金油”機器解決所有問題。

具體而言，PureData System for Transactions適用于零售行業和信用卡處理系統對交易和互動信息的快速處理。這是因為交易或許數額很小，但大量的、高頻次的交易只有高效率的交易處理系統才能應付。PureData系統的硬件和軟件經過集成和優化，具有靈活易用、高度集成、可用性高和伸縮性強等特點，能夠處理各種交易工作負載。

PureData System for Analytics可應對PB數量級的數據。利用Netezza技術，PureData System for Analytics能夠簡化和優化數據倉庫服務及分析性應用。加快分析過程，并提供當今市場上最大的庫內分析函數庫，幫助客戶在數秒內完成客戶流失的預測和預防措施的制定，在預測分析的基礎上創建定位精準的廣告和推廣項目、預防欺詐行為。

PureData System for Operational Analytics則能夠同時為1000多項經營項目提供可執行的洞察，實時支持決策的制定。操作型數據倉庫系統可在信用卡處理過程中監測欺詐行為、為呼叫中心提供客戶情況洞察，同時還能對電能和其它公用資源的供需變化進行的跟蹤和預測。

作為IBM的新武器，PureData將利用Puresystems已在合作伙伴中獲得的口碑進一步完善生態系統。據介紹，包括DynaFront Systems 和 PCCW Solutions在內的眾多合作伙伴都在其數據中心安裝了PureSystems，為客戶提供更好的服務。此外，60多家獨立軟件廠商（ISV）也表示將全力支持PureData系統。IBM表示，將向這些公司提供技術和認證方面的支持，幫助它們將業界領先的應用程序靈活部署到PureSystems上，并支持客戶在采用開放標準的IBM PureSystems上開發解決方案和服務。

用戶聲音

篇10

為助力零售業順利完成這場變革，英特爾攜手合作伙伴，推廣基于英特爾架構的數字標牌智慧應用，包括支持移動支付的自動售貨機、具備聯網功能的平板POS終端、超高清多屏幕拼接解決方案、IPSS信息模塊等，以構建個性化的“互聯計算”體驗。

傳統行業的新推動力

英特爾中國區嵌入式及消費電子事業部零售解決方案總監曾明表示：“物聯網將成為英特爾下一階段主攻的方向，我們專門成立了全球物聯網事業部。數字標牌作為物聯網系統的一個子集，正在迅猛發展，成為僅次于電視的第二大媒體形式，憑借智能、精準、互聯、可視性強等突出優勢，走進越來越多的應用領域。”

而根據全球行業分析公司（Global Industry Analysts）的最新預測，到2017年，全球數字標牌系統市場規模將達到138億美元，亞太地區將成為增長最快的市場，復合年均增長率高達22%。

數字標牌給零售業帶來了什么？英特爾零售解決方案部門市場總監丹顧文有自己的理解：“未來零售店的模式是線上有一個很好的平臺，線下提供良好的客戶體驗，再加上智能的支付手段。隨著數字平臺的應用，智能移動終端應用的規模普及，如NFC（近場通信）、QR代碼、App，數字標牌將為終端用戶帶來出色的交互體驗、及時有效的智能響應，從而帶動市場收入的增長。”

“過去的零售店很簡單，主要功能是展示和銷售，現在，零售店需要從多個方面考慮用戶體驗，例如交互、社交、移動、數據分析等。這些改變會給零售業帶來不同的銷售模式。”英特爾中國智能系統事業部零售與大市場解決方案總監金哲也強調道，“數字標牌就是這些模式的載體。”

“信息技術的發展推動了整個商業的變化，也在改變著消費者行為。”英特爾中國智能系統事業部零售與大市場解決方案事業部開發經理王東華指出，隨著市場需求的不斷擴大和細化，數字標牌的發展趨勢也發生了相應的變化，英特爾將把“互聯計算”的理念與數字標牌的發展有機結合起來。

丹顧文詳細闡述了英特爾在數字標牌領域的發展策略：“數字標牌等產品的功能在不斷升級——隨時隨地聯網，支持高清內容播放、實時數據分析，可進行內容編排和精準分發，具有更強的人機交互和遠程管理功能。英特爾致力于為數字標牌產品提供性能強大的計算平臺，以及從后臺運營中心到前端設備的互聯互通、安全可靠、可管可控的解決方案，支持產業鏈伙伴推出領先的數字標牌產品，幫助其擴大在線推廣力度，為最終用戶創造一流的智能零售體驗。”