華為200大數據項目背后：拆掉圍墻才能萬紫千紅

2014-09-26 11:08:58 21世紀經濟報道作者:施建　點擊量：評論 (0)

大數據驅動傳統產業的升級，重構新的商業模型，每個企業都處在新的起點。9月16日，華為輪值CEO徐直軍在今年的華為云計算大會上表示，當前，企業的IT系統已從支撐系統轉變為生產系統的一部分，每個企業都需要充分

“大數據驅動傳統產業的升級，重構新的商業模型，每個企業都處在新的起點。”9月16日，華為輪值CEO徐直軍在今年的華為云計算大會上表示，當前，企業的IT系統已從支撐系統轉變為生產系統的一部分，每個企業都需要充分利用IT系統提升競爭力，縮短產品的上市時間，同時提高運營效率，降低成本。

在大數據方面，經過多年蓄勢，華為目前已經推出了名為FusionInsight的大數據分析平臺。據華為中國區IT解決方案銷售部部長胡維琦透露，目前華為參與的大數據項目有約200個，其中已經交付或正在交付的約為100個。

華為大數據領域總經理朱照生在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，在華為看來，未來大數據將是不帶任何圍墻的花園，只有在戰略上保持開放，大數據生態鏈才有可能迎來萬紫千紅的春天。

生態系統應該萬紫千紅

9月19日，甲骨文創始人拉里˙埃里森(Larry Ellison)宣布卸任公司CEO。埃里森在大學輟學后創辦了甲骨文，并將其打造成了美國規模最大的公司之一，其間有多次擊敗競爭對手的經歷，而在其選擇卸任CEO的當下，云計算和大數據的崛起，正在對甲骨文的業務構成沖擊。

用中國工程院院士李德毅在華為云計算大會上的話來說，在大數據時代，不僅甲骨文原來的那一套遇到挑戰，“有點不靈了”，華為也要有危機感。

李德毅認為，大數據發展的不竭動力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望和無盡的追求。他認為，在牛頓和愛因斯坦時代，人類獲取數據的手段較少、速度較慢、成本較高、層次和尺度相對簡單，可以認為是“小數據、大定律”的時代，因此在形成理論、模型、方法、產品的過程中，起重要作用的是“大數法則”。而隨著信息技術，尤其是傳感器、通信、計算機和互聯網技術的迅猛發展和廣泛應用，曾經的“大定律”必然不會具有普遍性，出現越來越多的特例或反例，只能用更多的“小定律”、“小規模結構”來解釋各種小范圍的現象，描述其形式化約束。在這一過程中，首先要能精細服務小眾，否則談不上服務大眾。

“大數據不是科學，不是技術，而是一種現象。”李德毅認為，盡管目前各界對大數據還存在不同的看法，有些甚至針鋒相對，但共識是：大數據能為企業創造價值，利用大數據細分用戶需求和用戶群行為方式，可以改善自身經營與管理方式，支持行業戰略決策，創新商業模式、生產過程和服務方式。

在李德毅看來，華為也需要有互聯網思維和大數據思維，“在大數據時代，做什么不做什么的選擇，或許比產品研發的能力更重要”。

“華為在大數據上的戰略是聚焦做平臺。”朱照生對21世紀經濟報道記者表示，華為從2006年開始做大數據方面的研究，目前已經推出了FusionInsight品牌，其核心就在于融合，不僅要兼容不同類型的數據，還要為不同的廠商的解決方案提供兼容的接口，“做平臺就是要開放，不能有限制”，未來大數據一定是生態系統，而且這個生態系統應該是萬紫千紅。

平臺戰略詳解

對于華為大數據的平臺戰略，華為海量存儲首席架構師羅慶超對21世紀經濟報道記者表示，從端到端的角度，華為大數據主要有三層：最下面一層是基礎設施，包括計算、存儲、網絡等，華為在這些方面都有較為領先的產品技術，并整合起來提供基礎架構;第二層是開放的平臺，在平臺上面可以構建各種各樣的應用;第三層是應用層，主要是面向大數據怎么建模，怎么做好數據分析，更好幫助客戶在海量數據里面找出有價值的東西。

徐直軍表示，華為公司整個IT的業務范疇包含云技術的數據中心解決方案和三個高端的云系列硬件產品。其中，三個高端的硬件產品包括：FusionServer中高端服務器、OceanStor融合存儲、CloudEngine數據中心網絡;而基于云計算的數據中心解決方案，則是以軟件為核心，基于開放的硬件，實現“邏輯集中和物理分布”，包括：FusionSphere云操作系統、FusionInsight大數據分析平臺、ManageOne數據中心管理系統。很顯然，大數據是基于華為整個IT大系統的一個重要組成部分。

“大數據帶來最根本的變化就是數據消費模式的變化。”朱照生認為，傳統計算設備的計算能力是受限的，大數據時代計算能力不應該受到限制，云計算為大數據提供了很好的使用平臺，另外，云計算平臺應該是開放的，如果不開放，將來的生態系統就不能萬紫千紅。

朱照生表示，互聯網、運營商、金融是目前大數據應用相對比較成熟的三個領域，這些行業都有一個特點，即業務涉及大量數據，這也是華為大數據應用比較集中的地方。

朱照生對21世紀經濟報道記者介紹說，以金融業為例，目前已經可以看到至少三個比較突出的應用場景：第一是數據快速查詢，原來銀行查歷史交易受到限制，比如只能查一年內，現在不僅可以查一年，甚至整個歷史周期的都可以查到;第二是精準營銷，現在有些信用卡用戶往往會抱怨收到了不感興趣的理財信息，而銀行利用大數據可以比原來低得多的成本將促銷信息發給感興趣的人;第三是個人征信，比如申請信用卡的審核時間將因此大大縮短，讓銀行業在發現潛在風險的同時，快速擁抱潛在的商業機會。

運營商也可以利用大數據進行更好的經營，包括精準營銷、用戶識別判斷，甚至包括模式識別等，比如說通過大數據分析一個用戶是否將要離網，然后在此之前采取一些動作將客戶留住。

“大數據背后需要大投入。”朱照生表示，尤其是對于華為這樣做平臺的廠商來說是這樣。而從客戶的角度來說也是這樣，比如說，原來銀行銷售理財產品需要很多人，包括客戶經理，現在他們的IT技術人員就可以做，就是用大數據把客戶經理解放出來，生產效率提高了。

華為企業BG中國區金融系統部部長來利順認為，總體上來說，現在大數據還是屬于投入期，大數據的價值體現一定不是一蹴而就。

“我們認為現在的數據還不夠大。”來利順認為，也就是說，可分析的緯度現在還不夠，甚至還要去修改或者是建設投入到最前端的數據采集，所以說“大數據一定是大投入，一定也會產生大價值”，但是這個價值可能不是銀行上了一套平臺，半年之后就見到效果那么簡單。