互聯網IDC圈4月21日報道，大數據能夠幫助企業預測經濟形勢、把握市場態勢、了解消費需求、提高研發效率，不僅具有巨大的潛在商業價值，而且為企業提升競爭力提供了新思路。企業怎樣利用大數據提升競爭力?這里從企業決策、成本控制、服務體系、產品研發四個方面加以簡要討論。

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企業決策大數據化

現代企業大都具備決策支持系統，以輔助決策。但現行的決策支持系統僅搜集部分重點數據，數據量小、數據面窄。企業決策大數據化的基礎是企業信息數字化，重點是數據的整理分析。首先，企業需要進行信息數字化采集系統的更新升級。按各決策層級的功能建立數據采集系統，以橫向、縱向、實時三維模式廣泛采集數據。其次，企業需要推進決策權力分散化、前端化、自動化。對多維度的數據進行提煉整合，在人為影響起主要作用的頂層，提高決策指標信息含量和科學性;在人為影響起次要作用的底層，推進決策指標量化，完善決策支持系統和決策機制。大數據決策機制讓數據說話，可以減少人為干擾因素，提高決策精準度。

成本控制大數據化

目前，很多企業在采購、物流、儲存、生產、銷售等環節引入了成本控制系統，但系統間融合度較低。企業可對現有成本控制系統進行改造升級，打造大數據綜合成本控制系統。其一，在成本控制的全過程采集數據，以求大限度地描述事物，實現信息數字化、數據大量化。其二，推進成本控制標準、控制機理系統化。量化指標，實現成本控制自動化，減少人為因素干擾;細化指標，以獲取更精確的數據。其三，構建綜合成本控制系統，將成本控制所涉及的從原材料采購到產品生產、運輸、儲存、銷售等環節有機結合起來，形成一個綜合評價體系，為成本控制提供可靠依據。成本控制大數據化以預先控制為主、過程控制為中、產后控制為輔的方式，可以大限度降低企業運營成本。

服務體系大數據化

品牌和服務是企業的核心競爭力，服務體系直接影響企業的生存發展。優化服務體系的重點是健全溝通機制、聯絡機制和反饋機制，利用大數據優化服務體系的關鍵是找到服務體系中存在的問題。首先，加強數據收集，對消費者反饋的信息進行分類分析，找到服務體系的問題，然后對癥下藥，建立高效服務機制，提高服務效率。其次，將服務方案移到線上，打造自動化服務系統。快速分析、比對消費者服務需求信息，比對成功則自動進入服務程序，實現快速處理;比對失敗則轉入人工服務系統，對新服務需求進行研究處理，并快速將新服務機制添加至系統，優化服務系統。服務體系大數據化，可以實現服務體系的高度自動化，大程度提高服務質量和效率。

產品研發大數據化

產品研發存在較高風險。大數據能精確分析客戶需求，降低風險，提高研發成功率。產品研發的主要環節是消費需求分析，產品研發大數據化的關鍵環節是數據收集、分類整理和分析利用。企業官網的消費者反饋系統、貼吧、論壇、新聞評價體系等是消費者需求信息的主要來源，應注重從中收集數據。同時，可與論壇、貼吧、新聞評價體系合作構建消費者綜合服務系統，完善消費者信息反饋機制，實現信息收集大量化、全面化、自動化，為產品研發提供信息源。然后，對收集的非結構化數據進行分類整理，以達到精確分析消費需求、縮短產品研發周期、提高研發效率的目的。產品研發大數據化，可以精準分析消費者需求，提高產品研發質量和效率，使企業在競爭中占據優勢。

作為數據中心市場毋庸置疑的領導者，英特爾對數據中心的看法吸引了行業人士的密切關注，也在很大程度上代表了行業未來的大趨勢。

“信息與通訊技術正處在一個激動人心的時代，這集中體現在三個變化上，就是云計算、網絡轉型以及數據分析，正是這三大變化驅動了數據中心行業的發展。”英特爾公司高級副總裁、數據中心事業部總經理柏安娜(Diane M. Bryant)在IDF主題演講中如此指出。

作為一項顛覆性技術，云計算已經出現了多年時間，展現出良好的成長性。其一，公有云上的交互會繼續增加，例如微信紅包僅推出2年，現在每個月可以發出40億個;云端新服務每天都在推出，有越來越多的企業誕生在云中;其二，消費級服務是公有云主流，目前全球2/3的云計算能力在為消費者提供服務;其三，傳統企業在私有云上的投資將繼續增加，以增加效率和靈活性，并且利用云來創造新收益。

“未來我們會擁有數以十萬計的云，能夠交付數以百萬計的服務，連接數十億的設備，并產生幾十億TB的數據。而且云將大大擴展數字世界的邊界，使得技術具有更大的、無處不在的可及性。”柏安娜表示。

要想迅速設置一個云環境并不簡單，云技術的起點就是要擁有一個非常高效的技術架構，因為云解決方案要求基礎設施能夠共享并且具備自動化，能以低成本交付高性能，同時也能夠促成服務的快速部署，既具備超大規模的敏捷性還能使數據中心進行更優運行。

因此，英特爾開發出了機柜式架構(RSA)，能夠實現資源的池化，根據工作的負載需求進行部署，并且推出了一個硬件抽象層，通過開放的API實現靈活的模塊化基礎架構，將正確的資源投放到工作負載上。柏安娜表示，英特爾正和VMI、微軟、浪潮、戴爾、HPE等軟件開發商和OEM廠商合作打造基于機柜式架構的解決方案，例如聯想已經推出了超大規模管理和調度解決方案，讓云計算部署和使用更加簡單。

網絡轉型加速

靈活高效的計算基礎架構背后，必須要有高帶寬和低延遲的網絡。柏安娜指出，當前網絡不足以滿足與日俱增的流量和應用需求。4G時代業界對NFV和SDN做了很多投資，為5G到來做準備。5G是無線通信網絡的革命，不僅容量千倍地增長、峰值速率50倍的增長和延遲40倍的降低，還將支持各種新應用和場景服務。

比如對實時業務的支持，5G支持無人駕駛汽車，遠程醫療服務，或者是在危險環境中遠程重型設備的操控，也能夠支持消費者服務和應急管理響應的一些政府服務、城市服務。“但是想做到這一切，網絡必須要轉型，網絡必須實現虛擬化、軟件定義和云化。”柏安娜說，網絡連接是至關重要的，企業使用云需要始終不斷地互聯，從而不斷推出新服務，找到新的收入來源。

為了促進網絡轉型，英特爾和開發者進行合作，在開源解決方案當中進行投資。“我們知道一旦有了標準的、開源的技術創新，我們就會看到技術創新速度明顯加快;同時，要不斷地推進我們的Network Builder計劃，為Network Builder社區成員提供培訓，給他們提供考架構和藍圖，來適配各種特殊的客戶使用場景。最后，我們也要和成員一起進行市場推廣，從而做大需求。”

英特爾在最近推出了至強處理器E5v4產品家族，其至強資源分配技術可以使網絡功能充分虛擬化，并且帶來了一系列的QoS能力。華為云核心網產品線副總裁王洪利也指出，基于x86的硬件已成為主流。在過去的十年里，英特爾一直和華為長期合作，華為云核心網已經走過虛擬化邁向了全面云化的NFV階段，與全球用戶簽署了將近50個云化商用合同。

數據分析興起

柏安娜提到的第三個趨勢是數據分析，這也是英特爾當前的研發重點。柏安娜認為，數據是改變游戲規則的關鍵因素，原因在于云計算能夠將服務進行連接并提供出去，且互聯性得到了極大提升。此外，數據存儲變得更便宜，過去十年服務器成本下降超過40%，存儲成本下降超過90%，“摩爾定律告訴我們有足夠的成本來存儲海量的數據”。

在數據分析領域，英特爾的產品線橫向擴展和縱向擴展，提供了非常豐富的產品，包括全套的微處理器的產品，從凌動、酷睿到至強、至強Phi，而且使用的是一個無縫的架構。除了處理器外，英特爾還提供了軟件方面的支持，包括各種軟件開發包，以加快各種應用交付速度。同時，英特爾還與各種開源組織合作，如Hadoop、Spark等，為數據分析應用提供優化和支持。

柏安娜表示，英特爾的可信分析平臺(TAP)，是一個開源的平臺級服務，專門適合數據科學家和應用開發人員，能夠為用戶提供預測性的模型和數據模型服務。“我們歡迎大家參與TAP做出貢獻，使得整個分析解決方案開發和部署變得更加簡便，以此為基礎，來為數據分析市場提供更多服務。”

這些產品全面支持當前蓬勃興起的數據分析類應用，例如機器學習。科大訊飛研究院副院長王智國博士指出，科大訊飛的人工智能開放平臺每天在線交互達到近20億次，這些工作都離不開一個強大的計算平臺。“我們和英特爾更加深度的合作，在源頭上進行軟硬件一體化整合，必將能夠創造出更多更先進的人工智能解決方案，共同推動產業發展。”

標題名稱：數據中心機遇：云計算、NFV和大數據分析
轉載來源：http://vcdvsql.cn/article4/sogoie.html

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