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数据分析解决方案范文1
【关键词】数据自动备份 解决方案 内部信息网站 具体应用
作为县级供电企业，扬中公司建立的内部网站，整合了各部门日常工作之中的多层级信息。网站的维护应确保信息安全，分类存留。企业现有的网站主要架构在Windows NT服务器的IIS平台上，分成jsp及asp代码，针对两类代码，建构了数据库范围内的信息备份，创造自动备份。
1 筛选备份数据
采用自动备份，确保网站保存的信息完整。网站链接的数据库，即后台数据库，把设定好的备份数据保存在SQL特定的文件夹内。之后，采用增量备份，转存至磁带。对于源代码，用每天增量的途径，转存至备份专用的磁带。对于上传的多重文件，采用带有更新特性的文件夹，转存到磁带中。其他范畴的网站数据，例如不会频繁更替的数据信息，采用关联的文件夹来保存数据。
这些对象之中，源代码带有RH web这样的特征；上传文件被拟定成upload相关文件夹。网站架构中的软件下载，其他文件设定成soft等。实际上，自动层级很高的这类备份，初始投入进来的经费很低，只需要磁带机。DDS4特有的存储量应能超出30GB。
2 自动备份流程（见图1）
对于内部网站，数据自动备份依托的根本思路，是将网站的相关数据，采用自动备份。之后，把筛选出来的磁盘数据文件，自动保存至预备好的磁带之中。
第一步，是启动NT系统中的备份工具，最好把它设成带有自动特性的初始启动。开启管理器，拟定台根目录，依次打开关联着的若干服务器。菜单命令之中，选择某一数据库，开启备份计划，打开计划向导。
第二步，筛选需要自动备份的确定数据库，优化并更替初始信息。点击下一步，对数据库设定缜密的备份计划。默认备份周期应被设定成每周一次。也可以点击更改，替换成每天一次。这个步骤中，应能适当设置时间：自动备份选择的时段，不可与常规情形下的自动执行冲突。点击确定后，回到计划向导之中。
第三步，在磁盘之中拟定备份目录。微机D盘内，可以重设关联的这类目录。若筛选出来的数据库偏多，可以建立细化的子目录。若文件设立的删除时间会早于这一时点，那么默认一周。对于备份文件，还应拟定精确的扩展名。设定事务日志，生成某一报表，同时拟定计划名。
若要变更原先的计划，则点击管理器，寻找台根目录，打开制定好的备份计划，对该计划进行相应的属性更改。
3 后续转存步骤
第一步，单击备份工具的高级模式，打开备份向导，选择这个范畴的一切备份信息，例如某一文件、系统配有的驱动器、网络架构内的关联数据。筛选备份项目，包含初始拟定的这类增量备份。
第二步，设定精确的备份数值类别、备份目标、信息文件名称。例如：某一数据的备份类别被设定成DDS4。若发觉已经命名了这类磁带，则要查验下拉框。辨别为新磁带时，即可新建媒体标签，以便重新命名。选择备份类别为增量。后续的备份方式，包含文件压缩。
第三步，输入的信息包括作业名、各时段的备份时间。设定备份计划，变更日程安排，拟定每日凌晨时段的一点即可开始。输入密码即可返回。完成向导之后，再次查验各层的备份设置。在每周日，备份可以起始于凌晨三点。高级自动备份，还能设置网站范畴的其他数值。
同样，使用备份工具，选择某一备份计划，可以对计划任务的属性进行更改。
4 结语
自动备份凸显的先进特性，是设备耗费的初始投入不多，只要配有内置式架构的磁带机即可。操作系统会自带某一备份工具，自动备份被整合在操作系统之内，提升了集成水平，增添了稳定性。同时自动备份相对于手动备份更灵活、更便捷。磁带能保存较多信息，拥有更高的可靠性。这种可靠备份，增加了企业内部网站数据的安全性。
参考文献
[1]张勇刚.内部信息网站数据自动备份解决方案实例[J].华南金融电脑，2006（07）：56-57.
[2]何为.FANUC 0i-D数控系统的数据自动备份与恢复[J].机械工程师，2014（03）：146-147.
[3]林晓君.信息系统数据自动备份技术研究[J].电脑知识与技术，2014（08）：1637-1641+1646.
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亿赞普公司总裁罗峰表示，F2C有两层含义：第一，Fast to Consumer，表明F2C平台可以大大提升营销的效率，让企业的产品更快送达消费者；第二，Factory to Consumer，表示亿赞普公司可以通过F2C平台让企业与消费者直接对接，减少中间的流通环节，从而降低成本和营销风险。
工厂直达用户
亿赞普的崛起得益于大数据市场的兴起。基于自主研发的大数据智能分类处理平台，亿赞普正在全球互联网上部署一个跨区域、跨语言的互联网云媒体和电子商务平台。在以“进化的力量”为主题的亿赞普数据营销战略研讨会上，罗峰介绍说：“我们已与欧洲、拉美以及亚太的19家电信运营商以及数十万个网站展开了合作，业务覆盖96个国家的8亿互联网用户。”
亿赞普通过与电信运营商和互联网企业合作，不断扩展其大数据分析平台的覆盖范围，并将从网络上采集到的各类数据进行存储和建模，然后再进行分析，最终为企业和广告主提供数字营销平台及服务。与日渐流行的IaaS、PaaS和SaaS不同，亿赞普提出了知识即服务（Knowledge as a Service，KaaS）的新理念，并在此基础上推出了KaaS智能云媒体平台。罗峰介绍说：“KaaS智能云媒体平台以海量并行计算和存储系统为基础，通过数据挖掘和人工智能算法对海量互联网用户、内容和相关行为进行分析，从而挖掘出互联网中蕴含的商业价值。基于KaaS，我们可以为不同用户提供个性化的服务。”
基于KaaS理念，亿赞普开发出了针对企业营销和电子商务的多种解决方案以及各类数据广告产品、广告应用工具、商业智能服务产品和运营平台等。举例来说，i-Reach是一款品牌和效果兼顾的富媒体展示广告产品。它基于KaaS平台，可以通过对互联网上的海量数据进行数据挖掘，为企业提供更多的广告方案组合，从而实现有针对性的精准化的营销。再比如，Infoweb网络收视监测工具可以对网络上广告和视频的人群到达情况进行统计和流量分析，并将分析结果反馈给广告主，方便他们选择适合的媒介。
亿赞普公司就像是架在企业与消费者之间的一座桥梁。它通过从电信运营商和互联网上获得的数据，对消费者的消费行为和习惯进行分析。企业可以根据分析的结果制定数字广告营销方案或电子商务策略。亿赞普公司在大数据分析的基础上为企业量身订制的数字营销方案可以拉近企业与消费者之间的距离，使得商品从工厂出来后可以直接送达用户手中，这也是F2C方案的精髓所在。
IP网络上的数据全能分析
“我们的职责是在合适的时候将合适的信息传递给合适的人。”亿赞普公司CTO糜万军表示，“我们做大数据分析的目的是帮助企业实现精准营销。”
数据挖掘和数据分析是许多互联网公司的强项。亿赞普公司在大数据分析方面有什么独特的优势呢？“在大数据分析方面确实有许多新技术。数据量的增加、数据类型的多样化都对数据分析提出了更高的要求。对于我们来说，最重要的是如何将这些新技术整合在一起，对海量数据进行高效的分析。”糜万军举例说，“当一个新的网页出现时，谷歌通过其分析技术找到并完成对这个网页的分析可能要3个小时，而我们只用3分钟。”
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大数据为企业和机构在商业分析、市场营销、商业决策等方面提供了优质信息，帮助企业抢在客户之前发现问题和痛点并及时改正。但是随着从客户、生产销售流程和员工反馈等方面收集的数据越来越多，很多企业面临着一个问题，那就是如何更快、更方便地检索和分析他们收集的数据。
企业如何解决这个问题？ 答案就是“大数据架构”。“大数据架构”可以展示企业在数据存储，快速数据分析和流式稻萆系母本变化，使企业能够更容易、更快速、更简单地检索可操作的信息，并提高客户数据价值。
数据如何构成挑战？在了解大数据架构，找出人们在看待、存储、处理和分析数据的方式变化之前，必须先了解大数据增长所带来的最常见的问题和挑战。到目前为止，大数据解决和部署方案几乎都是专门用于解决非常具体化的问题，满足个性化需求。它们有效地存在于各自的“孤岛”中，且互不相容。这种大数据部署案例有很多，其中用于分析客户信息、地理位置数据和智能计量传感器数据的网络点击流数据就是一类鲜活的例子。
整合独立数据部署，发掘最优商业决策。大数据在持续不断增长，但是这些大数据部署的扩展性却非常有限。如果企业继续使用这些“孤岛”解决方案，他们将不得不继续购买更多的工具、软件、硬件和云存储空间，来为这么多个性化部署提供大量的储存空间，包含大数据架构概念的大数据“整合”，已经成为大数据解决方案中最优先考虑的方法。
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关键词：大数据；教师培训；移动培训课程
一、引言
伴随不同国家学生核心素养的研究与，教育领域越发关注当下以及未来社会我们要培养什么样的人才、如何培养人才等核心问题。这些核心问题的解决则离不开教师的成长与发展，给教师队伍建设带来的挑战也越来越大。教师培训是教师队伍建设的重要途径之一，在过去几年时间里，从国家、地方、到学校，各种类型、不同层次的教师培训开展的如火如荼，然而仍然存在着各类问题。王阿习、陈玲等[1]提到教师培训内容的设计缺乏针对性、脱离真实的教学情境，培训知识缺乏实践转化。赵德成、梁永正[2]指出不少培训在一定程度上促进了教师的观念更新，但对教师教育行为转变和个人绩效提升的影响却十分有限。导致这种问题的原因有很多，其中最为根本、具有决定性影响的一个原因是未能做好教师培训需求分析。笔者曾在2015年对北京市2213位教师就培训的效果进行了问卷调查，67%的教师认为培训内容很难在教学现场得以应用转化。从教师培训的一般流程来看，培训的需求分析直接决定了培训目标的界定、课程的设计与开发、实施与后续的效果评估。可见，培训从需求分析开始，如果无法体现教师的实际需求，也会导致培训课程的应用效益，与教师工作实践难以有效对接等问题。因此，如何有效地发现教师的真实需求，并精准匹配教师发展需求进行课程设计值得深入研究。
二、确定教师培训需求存在的问题
笔者访谈了北京市级以及十几个区级培训机构的中小学教师培训负责人，发现目前教师培训课程的需求确定多数是在培训开始之前，通过对教师代表以及学校管理者等进行问卷调查、访谈等方式进行，进而确定课程内容。通过问卷与访谈等方式来确认培训需求，限于问卷、访谈提纲设计能力、答卷人解读能力以及答题人心理因素的制约等因素，所得需求常常不能完全反映教师的实际需求。教师是实践性极强的职业，其在工作情境中所遇到的问题与需求多是多元化与立体化。通过问卷或者访谈的方式无法反映教师在专业发展中变化的动态需求。赵德成、梁永正也指出了上述的培训需求确定方式存在的局限性。首先通过问卷等方式基于教师的主观愿望来确定需求可能失之主观，教师自我报告的需求未必都是真正有意义的培训需求；其次，简单地从校长等管理者的角度提出的绩效差距识别培训需求又可能失之笼统，分析者需要对绩效差距形成的原因进行深入分析。只有通过取长补短，将两种理解整合起来，既关注教师的主观愿望，又重视绩效差距及其原因的深入分析，才能更为准确、有效地识别培训需求。基于此，如果培训课程的设计与开发仅仅以问卷、访谈的方式来确定课程内容则显得不够全面、真实，不能够满足教师动态的需求，其使用效果与效率也会受到影响。教师的专业发展需求存在着个性化、生成性、情境性、复杂性与模糊性等特征，很难通过问卷调查或者短时间的访谈等完全体现出来，这也给教师培训课程的设计与开发带来了一定的难度。然而，通过大数据技术与移动终端的普及与应用，教师在工作现场遇到的各类问题、问题背后对应的专业发展显性以及隐性需求，都能够被捕捉、记录并进行深入分析，从而作为设计教师移动培训课程的基础。
三、大数据技术为确定教师专业发展需求带来的契机
(一)通过教师行为数据分析发现教师在专业发展上的隐性需求
教师专业发展的隐性需求是指无法被行为主体主动发现并清晰表达，需要通过其他主体挖掘、引导来确定的需求。大数据分析技术在用户隐性需求挖掘与引导方面已经体现出了很强的优势，尤其是基于行为的大数据分析能够更好地帮助人们认识到自身潜在的需求。如移动互联网领域通过对用户的行为、兴趣、爱好等进行分析，发现用户的潜在需求，并与需要营销的产品、业务、内容相匹配，实现精准营销。在教育领域，以Cousera为代表的慕课平台运行商，通过深度分析学习者在课程资源使用过程中所产生的海量行为数据，能够发现哪些资源学生点击率最高，哪些讲座视频的片段重播率最高，哪些内容学生的出错率最高等等，然后将上述结论及时反馈给课程资源的研发团队，用以指导改进之后的工作。这种做法表明大数据技术能够提供更加真实可靠的需求诊断[3]。目前，也已经有通过对教师行为数据进行采集、分析，形成对教师专业发展潜在需求分析的探索，如首都师范大学王陆教授等通过对教师教学行为的记录、分析形成对教师教学行为改进的需求分析报告[4]；上海市闵行区恽敏霞等通过对全区教师的课堂教学行为的录制、分析形成对教师教学行为改进的分析报告，进而发现对教师专业成长存在的隐性需求[5]。这些需求因教师的自我认识与理论素养限制等原因，其在问卷、访谈等自我报告中无法主动提及，而借助于技术设备对教师大量教学行为的观察、记录，进而通过大数据分析技术则能很好地确定教师在专业发展上的隐性需求。
(二)通过教师面临的问题数据分析发现教师
在专业发展上的显性需求教师在专业发展上的显性需求是指能够被行为主体明确表达的需求，如在2016年由笔者所在单位组织的北京市几个区的新教师培训中，新教师明确表达自己在与家长沟通过程中存在问题，在有效的班级管理上存在问题。当对新教师群体反馈的问题数据逐年加以收集，并系统进行大数据分析时，能够有效发现某一特定的教师群体存在的共性问题。教师在教学现场所面临的各种类型的问题也直接地反映了教师专业发展上的显性需求。罗滨指出关键问题来源于教师教学实践的现状及困惑，通过关键问题的解决能够帮助教师突破教学困惑，实现专业发展[6]。因此，以教师逐年提供的问题数据为基础，通过大数据技术对问题数据加以收集、归类、分析，进而确定某一特定群体实现专业发展的关键问题与显性需求。
(三)通过对问题与解决方案的数据分析精准满足教师需求
加拿大安大略省的麦格雷戈医生通过对近十年的病患数据进行分析来确定应对某一类问题或者病症，应该提供哪种类型的治疗最为合适。这种推荐正是基于对病患数据以及诊疗方案数据进行了常年累月的积累，并通过大数据分析建立起了病患数据与诊疗方案之间的精准匹配关系[7]。在教师培训领域，以往无法大规模采集教师主观反馈的问题、客观发现的问题以及专家团队提供的解决方案，教师存在的问题与对应的解决方案是个性化地存在于提供解决方案的专家头脑中或者小范围地存在于某个组织中。伴随着对教师问题数据逐年的收集、分析，能够形成特定教师群体(如新教师)的共性问题、特定组织的共性问题(如某区的新教师都存在着课堂管理困难问题)以及教师个体的个性化问题，专家团队将针对这样的问题清单形成相对应的解决方案，伴随着问题数据与解决方案数据的不断积累与完善，后续的教师将能够在提供了自己的问题数据之后得到系统推荐的更为精准的解决方案，满足其个性化的专业发展需求。
四、移动终端将成为连接教师专业发展需求与培训课程的重要载体
在已有以移动终端为载体开展教师培训的研究中[8-14]，多数更为关注将移动终端作为培训课程的载体，而很少将其作为发现培训需求的载体，笔者认为以移动终端作为载体发现教师的需求，相较于问卷与访谈这种短时、切片式的需求分析方法而言，更为凸显需求的情景性、动态性和生成性。教学现场是教师真实需求的发源地，在教学现场，教师要面对来自教学、管理、科研等方面的各类问题，伴随着问题的产生也形成了教师各种类型的需求。罗滨提到要鼓励教师表达自己在教学实践中遇到的各类问题，并对问题加以提炼、归纳形成关键问题清单，通过专家、教师共同研究，形成关键问题的解决过程，进而帮助教师完成专业发展。根据笔者所进行的面向北京市各区4539教师的移动终端使用习惯调查数据显示，63.4%的老师有随时随地使用移动终端的习惯，其中有随时随地进行记录、拍摄行为的也已经接近53%。在针对西城区两所学校的教师进行访谈的过程中，笔者也发现，很多教师认为平时工作中确实会遇到教学、科研、管理以及人际沟通等各种类型的问题，如果不及时记录遇到的问题，这些问题也自然被纷繁复杂的各类事物所淹没。可见，多数教师已经具备了通过移动终端去记录的行为习惯，如果能够帮助教师形成随时随地记录其所遇到问题的意识，即可通过移动终端的辅助，帮助教师随时随地记录问题，上传问题，进而形成教师专业发展的问题库。如以北京市新教师培训为例，入职1-3年的新教师，要求其通过移动终端随时随地记录其在教学、科研、管理工作中遇到的各类问题，并上传到教师专业发展问题库，伴随着问题库数据的累加，通过大数据分析即可发现北京市入职1-3年的教师群体存在的共性以及个性化问题，这些问题是反映教师需求的起点，更是培训课程设计的起点。移动终端成为了动态连接教师群体发展需求的载体，克服了通过问卷或者访谈片段性、片面性反应教师专业发展需求的局限性。在已有以移动终端为载体开展教师培训的研究中，多数更为关注将移动终端作为教师培训课程的呈现载体，很少将其作为教师制作培训课程的工具。DonPassey提到移动终端可以记录在课堂中的各类音频、图片与视频，以及教师是如何完成某项工作的过程性音频、图片或者视频，进而按照记录的内容进行反思哪些是关键要素，反思工作过程是否有值得改善的地方[15]。笔者曾在西城区一所小学中开展了以移动终端作为教师制作生成性培训课程工具的研究，研究以学生的问题解决能力培养为目标，通过提供的移动课程模板，教师用移动终端收集教学实践过程中的视频、文本、图片类的过程性资料，并整合成为可以在移动终端上呈现的生成性案例课程。相对于预设类的主题培训课程，教师从学习者转变为课程内容的设计者与提供者，教师对培训内容的转化效果有了明显的提高。研究显示参与了基于移动终端生成性课程制作与讨论的教师，其所负责指导的学生在解决问题的积极性、学生对解决问题方法的掌握以及教师对培训内容的理解与运用三个方面的效果，要显著好于只参与了主题培训的教师[16]。以移动终端作为教师制作与呈现培训课程的载体，调整了教师作为被动接受课程内容的客体角色，充分发挥教师作为培训课程内容建设者与贡献者的主体地位，也连接了教师的需求与教师工作现场各类情境性、生成性的解决方案。
五、基于大数据的教师移动培训课程设计模式
综上，从教师个体的角度，伴随其职业生涯历程，在具体的教学情境中教师所遇到的各类问题应对的是其显性的专业发展需求，教师可以使用移动终端记录自身遇到的问题。此外，借助教学行为记录系统记录并由专家团队分析教师的教学行为，其在教学行为上存在的问题应对的是其隐性的专业发展需求。随着教师主观反馈问题数据与客观观察其行为所形成的问题数据的不断积累，对两类数据进行大数据分析，确定教师需要解决的关键问题，并以关键问题为基础确定教师的真实需求，进而帮助教师形成针对性的解决方案。以新教师培训为例，依据该模式，要求教师在工作过程中及时在移动终端上记录自己的问题并上传到大数据分析系统。此外，通过教学行为记录系统上传自己的课程视频，专家团队将对上传视频加以诊断。通对新教师群体主观反馈问题与专家团队客观分析问题进行数据分析，伴随着从主观反馈问题到客观发现问题的增加，通过大数据分析形成新教师群体需要解决的关键问题。关键问题将作为教师生成性移动培训课程设计与开发的起点，专家团队、教师团队将针对关键问题协商形成问题解决方案，教师在实施整个解决方案的过程中，借助移动培训课程模板记录对解决方案的实施过程以及反思、收获等，进而形成基于移动终端的生成性案例培训课程。最终，通过“关键问题—针对性解决方案—生成性案例类培训课程”的模式形成精准满足教师需求的移动培训课程。课程中包含了某一特定教师群体(如新教师)面临的关键问题，系统推荐的解决方案以及实践后形成的生成性案例，真正做到了精准匹配教师的专业发展需求。从教师群体的角度，伴随不同阶段、不同层次、不同类型教师需求与关键问题的确定，教师专业发展关键问题库、解决方案库以及生成性案例库的不断完善，基于大数据的理念，当教师的关键问题、专家的诊断分析方案以及形成的生成性课程逐渐累积形成彼此之间的应对关系后，教师通过移动终端再次发送相关问题时，系统即可自动反馈给教师相应的问题解决方案以及有着相同需求教师形成的生成性培训课程，实现精准对接教师的需求。正如前面案例所描述，当医生基于对近十年的病患数据进行分析后就能有效确定应对某一类问题或者病症，应该提供哪种类型的治疗最为合适。
数据分析解决方案范文5
雅虎日本升级数据分析系统
优化业务
近日，雅虎日本公司选择Teradata最新的高端数据仓库平台——Teradata动态企业数据仓库平台6690，更新升级其数据分析系统，以满足其日益增长的数据规模以及用户对大数据分析技术快速增长的需求。该平台采用了多层数据存储，包括内存以及高速大容量存储驱动器等，以实现最佳数据仓库性能。在雅虎日本，员工使用Teradata分析平台处理工作任务，如在搜索、购物和拍卖等大量业务中实现了大数据流的分析和可视化，同时评估市场营销和广告活动的商业影响力，推动新的业务发展。
农夫山泉再尝鲜SAP
农夫山泉成为基于SAP HANA的SAP Business Suite自1月份以来，在中国的首家客户。农夫山泉将借助这一业务平台，在实时分析海量数据的基础上，加快应收应付账款管理、简化订单流程、优化库存管理并加速物料资源计划运算时间。
达科在华承接首个技术外包项目
达科 （DIMENSION DATA） 被中国大型投资及金融服务机构委任为信息技术外包合作伙伴，这是其在中国承接的首个端对端信息技术外包项目。达科将为该公司新办事处的后勤信息技术基础设施，提供端对端信息技术运作、保养、支持和终端用户服务，使其得以把用于软、硬件购置及员工培训的支出转移到运营开支上，并免除其对可扩展性与遵循信息技术法规方面的忧虑。
甲骨文助力上海职保会
数据库平台搭建
上海市职工保障互助会（简称“职保会”）通过采用运行ORACLE SOLARIS的Oracle SPARC Enterprise M8000服务器和Oracle Pillar Axiom 600存储系统，构建了基于Oracle服务器和存储系统的职保数据库系统平台。数据库系统需维护在保会员近700万人，给付费用明细5000万条以及历年参保记录数据近1亿条，目前运行效果良好。据对比分析，在新系统上运行的职保业务处理速度、业务模糊查询速度均有大幅提升。
赛门铁克助边疆税务局
数据分析解决方案范文6
从定量、结构的世界，到不确定、非结构的世界。这个转变，使我们得以了解真实信息，提高决策水平，当社会对自然的数据有较为完善、随时的分析能力时，我们对事件的把握及预测能力便增强。以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段为知识生产提供了工具，通过对大数据分析、预测会使得决策更为精准，而对于许多企业而言，数据正成为在商战中取胜的决定性要素。
日前落幕的第十一届大连软交会“2013大数据创新论坛”。以大数据的分析及服务为主题。邀请了来自Intel、微软和IBM的高层专家，分享了对大数据技术的见解，共同探讨大数据生态系统的构建。
中国有着庞大的人群和应用市场，复杂性高、充满变化，如此庞大的用户群体，构成了世界上最为庞杂、最为繁复的数据。解决这种由大规模数据引起的问题，探索以大数据为基础的解决方案，是中国产业升级、效率提高的重要手段。
IBM“智慧的计算”引领方向
作为论坛当日的一大亮点，IBM中国开发中心首席技术官毛新生在以“智慧的计算”为主题的演讲中提出：大数据并不是Hadoop，Hadoop只是进行大数据分析的一个很小的分支，大数据分析是非常多样化的领域，每一个领域自身数学模型和数学属性，这些模型和属性需要开发者去开发领域相关的算法，然后将这个算法映射到一个可以进行大规模分布的机制上，这个机制往往要利用云计算基础设施达成。
作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。同时，IBM作为目前业界唯一能够集咨询、服务、软硬件综合实力，提供端到端全面整合解决方案的厂商，相关产品和服务覆盖了大数据及分析相关领域的各个阶段、各个领域；IBM的大数据实践已经深入到包括中国在内的全球市场的各个行业，包括电信、金融、医疗、零售、制造等众多客户已在IBM大数据平台及大数据分析等技术和理念支持下获得收益。此外，IBM还推出了一套以成果为导向的组合产品解决方案，包括欺诈预测、财务运营和客户服务三大核心能力。这套解决方案广泛汇集了IBM的智慧资本，包括软件产品、基础架构、研究及咨询服务。
针对企业大数据方向开发者，IBM推出了多款产品和技术，大力提升了其分析产品的加速性能，简化了开发和运营。新版本企业级Hadoop产品InfoSphere Biglnsights可以利用现有的SQL技术，更便捷地开发应用组件。兼具安全性强和高可用性特点，新版Biglnsights能够更加契合企业部署需求。新版流计算软件InfoSphere Streams在实时分析的开发和部署上进一步增强了操作的简易性。新版关系数据库管理软件Informix包含TimeSeries Acceleration，能够适用于智能仪表和传感器数据的运行报告和分析。
英特尔软硬协同、体验至上
“大数据正在深刻地改变软件行业、IT产业，以及人们生活的方方面面。”英特尔亚太研发有限公司总经理、英特尔软件与服务事业部中国区总经理何京翔博士表示：“产业正在重构。我们希望与广大产业链伙伴和开发者分享英特尔大数据技术平台和计算解决方案，推动构建本地‘端到端’的大数据生态环境，共同迎接智能城镇建设中日益苛刻的大数据挑战。”
目前，英特尔的软件支持已经扩展到整个软件栈，从平台硬件、固件、虚拟机、云计算到操作系统、开发工具、中间件和应用程序，帮助广大产业链伙伴和开发者释放创新潜力，革新用户体验。以英特尔针对大数据的开放架构核心产品线，配合英特尔Hadoop分发版，可以实现“软硬协同、体验至上”的创新效果。例如，利用英特尔至强处理器平台对网络和I/O技术所做的优化，与英特尔Hadoop分发版进行强力组合，以往分析1TB的数据需要4个多小时漫长等待才能完全处理完毕，现在仅需短短的7分钟即可完成，极大地提升了大数据“智能”的意义。
英特尔Hadoop目前已经有了广泛的应用案例，包括智慧城市、电信、金融、医疗等行业都产生了用户。在谈到具体案例的时候，苗凯翔博士指出在英特尔Hadoop发行版软件的应用领域，中国比其他国家是先迈出了一大步，走在了世界的前列。以电信行业为例，英特尔Hadoop发行版已经被中国联通，用以进行历史账单及流量的查询与分析。正是由于客户的强烈需求，使得英特尔Hadoop这一原本在英特尔作为创新与尝试性的项目最终变成实际的产品出现。
通过与本地合作伙伴的携手努力，英特尔正在将大数据技术应用于智慧医疗的创新。英特尔亚太地区研发有限公司数据中心软件部大数据解决方案经理王晓栋介绍了在过去一年中与用友在UEP框架下实现的合作，主要是基于英特尔x86集群+x86综合解决方案，来尝试处理现在在医疗中的问题。例如医生查询病人病例，以前可能要拿病例本才能查到，而随着整个医疗系统在大数据时代的升级，所有医疗病例都集成在英特尔大数据平台上，使其查询速度、处理速度都达到顶级的水平。在过去一年，双方在区域性、大型电子健康档案和区域性的医疗质量分析方面均进行了不同程度的尝试。
从IT硬件系统，到数据管理应用，再到数据处理和分析软件领域，英特尔都拥有广泛的合作伙伴和健康的生态系统，通过合作伙伴间的紧密合作，已能够向用户提供适用于大数据应用，或针对此应用进行了进一步优化的服务器、存储设备和网络设备，以及能与这些设备实现无缝对接、更符合大数据应用需求的数据管理和数据分析软件。
大数据处理任务对于开放架构平台的倚重，让英特尔在这一领域获得了越来越多开发者的关注。作为全球领先的开放架构平台最核心部件——处理器平台的提供商，英特尔首要的任务就是要打造适用于大数据应用的“芯”，而后帮助开发者围绕这一基础创新打造可承载大数据应用的基础设施。英特尔还计划在其上的数据组织与管理层，针对大数据的分发和管理需求提供针对英特尔平台优化的Hadoop产品和服务；在分析与发现层，提供针对客户端与服务器端算法开发的支持，以满足大数据计算所需的性能与规模要求；在决策支持与IT服务层，则将联合生态系统内的合作伙伴，提供更为优化的可视化应用体验。英特尔所有与这些规划相关的具体策略，将随着大数据技术、应用和市场的发展逐步深化、细化。
微软携甲骨文漫步“云端”
结合对大数据本身的认知和微软自身强大的产品组合，微软可以为用户提供一个端到端的大数据解决方案。简单来说，就是后端以新一代SQL Server 2012为基准平台，将大数据管起来，然后在中端以数据集市为依托，配以丰富的数据应用，最后在前端以丰富的界面形式展现数据分析的结果，完成数据的汇总——应用与分析——结果呈现的完整流程。
为帮助企业快速采用其大数据解决方案，微软将同时在Windows Azure平台和Windows Server上提供Hadoop（在前者上用作基于云的服务，在后者上用作内部部署的分布）。并且有非常多的第三方针对Hadoop的应用工具，能够在这个平台上做到更好的分析、更好的视觉化的工作。微软大数据解决方案还支持Mahout等通用的第三方工具与框架，通过Hadoop流，支持C++、C#、Python、Ruby和Pearl语言的定制挖掘算法。
去年9月份，微软跟中国电信天翼平台达成合作共识，他们把门户网站的服务、灾备服务都建立在Windows Server上，这样便整合成了一个非常完整的“云”操作系统。对于客户来说，这个系统将带来了相当大的价值，它能够把你所有的应用、所有的运维场景在线上和线下更好地管理起来。从整体角度来说，云的管理系统能够帮助IT人员解决一系列操作场景。
为了让更多初创企业使用微软公有云服务，微软大中华区副总裁兼市场战略部总经理、微软大中华区首席云计算战略官谢恩伟表示，公司已在华启动了云加速器项目，免费为新创企业提供Windows Azure服务，而目的也是进一步推广公有云服务。Windows Azure开放、可靠、易用的平台服务大幅降低了初创企业系统开发及运营成本，帮助初创企业决速在全球范围内开展业务，并为全球用户提供一致卓越的用户体验，使初创企业集中精力于核心业务开发，加速业务成长。目前第二期项目已接近尾声。
此外，吸引广大开发者眼球的好消息还包括HTML 5网页app、Apache Cordova/PhoneGap和Windows Phone 7.5的开发者，现在可以用Azure作为服务支持。而可以享有这个权利的移动端浏览器包括IE8以及“现行版本的Chrome、Firefox、Safari和2.3以上的PhoneGap。”
近日，有国外媒体报道称，甲骨文与微软公司宣布在云计算领域展开深入合作。其中微软云平台Windows Azure将全面支持Oracle数据库、Java、Weblogic和Linux。通过与甲骨文的合作，微软能够给Windows Azure平台的客户提供更多的部署选择。但对于Azure平台应用在甲骨文和微软云上的表现具体会如何，目前尚不得而知。
三巨头 八仙过海各显神通
2012年，从整个云计算解决方案ITBrand排行榜上看出，IBM、微软、英特尔虽然在排名上有细微波动，但一直稳居前三位。
