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企业大数据解决方案范文1
产业互联网将是下一个百万亿商业时代
首先，杜登斌谈了对“互联网+”的看法。他认为，“互联网+”的目标是依托消费互联网模式带动和引导传统产业和企业升级转型，核心不在“互联网”，而在于后面的“+”。今年政府工作报告部署“中国制造2025”时特别强调，要顺应“互联网+”的发展趋势，以信息化与工业化深度融合为主线，重点发展新一代信息技术等十大领域。他分析说，所选的十大重点领域都是规模生产的基础工业，都是自动化、技术含量较高的行业，进行互联网智能化相对容易，互联网改造费用占比也相对较小，成本可控。其次，这些行业乃国之重器，必须同步最先进的工业技术。最后，这些都是国家主导的行业，“可以举国体制下快速完成智能制造后，再向其他行业扩展”。
同时，“互联网+”的力量从消费侧扩展到了生产侧，从用户侧扩展到了产业侧、企业侧，这些都昭示着“产业互联网”的到来。随着社会趋势从引导消费过渡为创造消费，企业产业的进一步虚拟化，产业互联网将成为下一个百万亿商业时代。
而在产业互联网时代，杜登斌认为实体经济与金融结合起来才是升级转型的根本出路；而与金融结合起来，必然需要大数据解决方案来解决产业的评估、定价以及信用等问题。所以，产业互联网的翅膀是金融，核心是大数据。
以数据资产为核心的工业大数据技术创新与应用
“没有大数据就没有供给侧的结构性改革。”杜登斌说，在信息化条件下应运而生的“互联网+”技术以各类信息数据为生产资料，推动经济的分布式发展和效率的系统性提升，让管理者、生产者和消费者等各种过去分散、独立的社会主体实现良性互动，创造出与信息社会相对应的新的经济形态、管理方式和产业演进路径，为智能制造、物联网和产业信息化奠定了基础。他简要阐述了产业互联网时代，工业大数据技术创新的思路、规划、设计、模式和目标。
思路：产业互联网必须围绕数据资产创新来实现。首先，要有采集挖掘分析平台，形成产业价值、产品价格基数数据，来完成基础定价、基础评估等；其次，要有综合应用服务平台，使数据资产、权属、数据变现，来完成评估、征信、量化交易等；最后，要有金融创新平台，使数据资产证券化，来完成指数、量化交易等。
规划：六位一体综合解决方案。即以数据资产为核心，构建集云计算、云存储、云服务、云资产、云交易、云金融为一体的综合产业金融服务共享平台。
设计：基于采集挖掘梯级开发。通过垂直定向采集挖掘技术实现数据的大集中（云数据），形成云数据资产。在云数据之上构建各种应用，形成数据云服务和数据云应用，完成数据变现。基于云数据的应用，实现数据资产的归集与估值、征信定价、指数，完成数据金融化。
模式：基于大数据应用的业务线。通过基于工业大数据产权价值、产品价格等多维度的采集、分析，形成工业大数据的评估平台，为金融机构、投资者提供投资决策依据。通过工业大数据采集、挖掘技术，构建数据的中央厨房，进行数据和信息原创和二次、三次加工；同时完成产业、产品数据与信息和产业、金融相互融合，构建产业生态融合系统。通过大数据产业应用平台进行资产和权益归集，开展大数据实时匹配和统计，建立大数据产业定价和指数系，围绕产业指数进行金融创新，形成大数据金融量化交易。
目标：最终能够服务于“互联网+”、“大数据+”，来实现智慧城市、智慧中国。
工业大数据金融创新应用需要突破的问题
针对工业大数据金融创新应用需要突破的问题，杜登斌提出工业大数据的定价、评估、交易难题。工业大数据属于高附加值产业，较难界定价值和价格，迫切需要利用大数据产业金融的解决方案，实现数据交易和金融的嫁接。
企业大数据解决方案范文2
这正是白宫网站的《大数据研究和发展倡议》所追求的——“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，转变教育和学习模式”。
各行各业都能用得上大数据，只是对大数据重要性的意识程度不同：凯捷咨询（Capgemini）的调研结果显示，76%能源和自然资源行业的高管相信公司是数据驱动的，在医疗医药行业和生物科技行业这个数字为75%，在金融行业为73%。包括英特尔在内的有能力提供大数据解决方案的IT厂商正在努力让各行各业的企业切实感受到大数据的魔力。
能否置身事外？
随着网络应用和多媒体应用的兴起，互联网成为大数据的主要来源。随之而产生的网络营销调整围绕大数据而展开。淘宝是国内公认的对用户数据利用得较好的公司——淘宝网利用大数据统计分析得到诸如“欧洲杯的球队胜负如何影响各队球衣的销量？花露水的最佳搭配是电蚊拍还是痱子粉？”等问题的有趣结果，并以此为依据来更好地调整营销战略。
近日，阿里巴巴集团宣布，将在集团管理层面设立首席数据官岗位（Chief Data Officer），负责全面推进阿里巴巴集团成为“数据分享平台”的战略。这直接证明了大数据对于互联网企业的意义。
别的行业能不能对大数据冷眼旁观呢？赛迪智库软件与信息服务业研究所研究员安晖认为，虽然目前大数据的主要来源是互联网，但许多以信息流作为核心竞争力，如金融、电信、零售等行业的机构或企业，其数据量也不容低估。例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）数据中心存储的数据超过20PB，沃尔玛数据中心的存储能力超过4PB，eBay分析平台每天处理的数据量高达100PB。并且，由于这些机构和企业所存储的数据更加有针对性，其数据的价值密度更高，进行大数据处理的意义更强，运用大数据的需求也更为迫切。
安晖以数个典型行业为例来说明大数据能带来什么好处——电信行业可以从庞大的数据中分析出不同群体的差异化需求，实现套餐制定等精准营销；制造行业可以通过整合来自研发、工程和制造部门的数据以实行并行工程，显著缩短产品上市时间并提高质量；交通行业可以通过整合和处理相关数据，实现智能交通（管理）与高效物流调度。
赛迪顾问软件与信息服务业研究中心研究总监胡小鹏认为，金融行业中证券、信用卡、电子支付等数据规模庞大，具有使用对象多样化、信息可靠性、实时性、保密性要求高等特点；电信行业中大数据主要体现为电信业务系统产业的计费账务数据和用户信息（包括客户资料、客户服务数据等），不仅数据量大，而且保存时间长；能源行业大数据主要集中在石油勘探以及电力生产、经营、管理等数据，具有数据量大、分散、类型复杂等特点。其中，在金融行业，利用大数据的挖掘和分析改善用户体验、监督欺诈行为、验证合规性、服务创新等，从而助力金融智能决策，提升竞争力；而对于电力行业，大数据分析有利于电网安全高效运行（安全检测与控制、灾难预警与处理、供电与电力调度决策支持和负荷预测）、电力营销（用户用电行为分析）、集团集中管控与精细化管理等。
大数据这场盛宴上，哪个行业也不愿意没有一席之地。
谁能站出来？
大数据的热度可以由英特尔、IBM、EMC、惠普等厂商纷纷推出面向大数据的一体化产品和解决方案直接反映出来。
然而，一个不能逃避的现实是，虽然越来越多的行业用户尝试应用大数据的解决方案，但是大多数行业用户对于大数据的认知仍然比较有限。面对林林总总的不同厂商提供的大数据解决方案，用户分不清这些解决方案的差异在哪里，也就不会真正了解哪种解决方案适合自己。
有用户反映，大数据解决方案容易给人的错觉是该解决方案就是把数据分布存储，再并行处理。即使采用国外厂商的工具，这些工具成熟度不是特别高，导致解决实际问题的时间过长。
英特尔相关专家表示，从总体上看，中国大数据市场发展迅速，特征明显，相关技术和应用可改进和提升的空间巨大。而且大数据要落地，必须实现包括芯片商、软件企业等在内的IT基础设施与服务层平台的开放。
英特尔在硬件上的领先无需多言。在软件层面，考虑到Hadoop的开源特性，很多厂商都有机会在Hadoop的基础上推出产品，但行业解决方案提供商面临的一个苦恼是，他们不得不进行底层开发。实际上，底层解决方案是有很多共性的。对行业解决方案提供商来说，如果有一个由可靠厂商优化过的平台再好不过了。利用这个平台，行业解决方案提供商可以抛开重复的、无意义的劳动，将注意力和精力更加集中在行业特点上，进而开发出满足行业所需的实打实的行业解决方案。在这种情况下，英特尔适时地推出了英特尔Hadoop发行版，打造一个优秀的、高价值的底层平台。
对于如何从大数据中发掘价值，英特尔指出，这需要在IT基础设施与服务层、数据组织与管理层、数据分析与发现层、决策支持与IT服务层全面引入新的技术，特别是在堪称大数据应用“载体”的IT基础设施与服务层，采用基于开放架构的平台将是最佳选择。
O‘Reilly Strata和Open Source Convention大会委员会主席Edd Dumbill曾指出，使大数据真正变得强大的方式之一就是让上层程序员可以将精力放在数据而非底层Hadoop设施的抽象特征上。他们编写更简短的程序，能够更清晰地表达出对数据所做的处理。这些将有助于为非程序员创建更好的工具。
延伸到企业层面，“行业解决方案提供商需要稳定性和可用性都足够好的平台。在这样的平台上，行业解决方案提供商可以从不必要的重复性劳动中解放出来，从而把更多的精力放在提供差异化特色方案和服务上。”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的看法类似。进而，他解读了英特尔Hadoop发行版的优势：“英特尔Hadoop发行版的优势在于：处理接近于实时；能在英特尔平台上实现最优化的性能，比非英特尔发行版有成倍的增长；通过和电信、智能城市、医疗等行业客户的合作，英特尔Hadoop还做了更进一步的优化。”
除了提供平台，英特尔（中国）行业合作与解决方案部中国区总监凌琦强调，英特尔还会把大数据解决方案的研究和服务作为投资部门的重点。英特尔的风险投资部门也对大数据中所涉及的关键平台、关键应用、提供商，给予关注。
行业侧重点
英特尔硬件平台的特点让其可以用“通吃”来形容，行业特色则由软件来体现。
正如英特尔Hadoop发行版白皮书所指出的，它“为企业应用而优化”，其拥有的增强高可靠性、增强分布式文件系统HDFS扩展性（使集群的I/O吞吐量能够随着节点数量的增加而线性增加）、动态调整数据复制策略（提高热点数据的并发访问能力）、改进分布式计算框架调度算法（避免并行任务退化成串行执行）、增加Hadoop集群监控管理、优化HBase查询、实现细粒度的HBase合并调度控制（避免合并风暴）、创建异地HBase大表、均衡负载等相对开源Hadoop和其他Hadoop发行版的核心优势在多个行业中均不可或缺。
企业大数据解决方案范文3
早在数年前，联想曾经宣布过与日立合资推出企业级存储产品，但是随着日立出售相关业务这项合作不了了之了。而随着4月2日联想“Lenovo|EMC”品牌的首批网络存储产品及解决方案，其宏大产品线的最后一块骨牌也完成了。面对云计算和大数据所带来的挑战和机遇，联想从“硬实力”和“软实力”两方面进行布局，逐渐成为覆盖全球的IT基础架构解决方案提供商。在联想企业级业务战略规划中，它将在2013年完成通用型、定制化服务器及存储产品的全球布局，提升“硬实力”。从而实现2014年x86服务器进入业界前三、存储业务进入中国第一阵营，并在2016年使存储进入全球第一阵营、初步形成以联想为中心生态系统的目标。同时，联想还将着力提升包括软件、解决方案整合能力以及端到端服务能力在内的“软实力”。
“Lenovo|EMC”的首批网络存储产品包括EMC VNXe和VNX统一存储家族的大部分产品型号。基于这些产品，联想同步推出了“智慧城市视频安控解决方案”、“GIS行业大数据方案”、“数字化医院数据容灾方案”、“保险行业云存储网盘方案”等19个面向政府、医疗、教育、金融、企业、邮电等行业的存储解决方案。依托简单、高效、功能强大的“Lenovo|EMC”网络存储产品家族，和强大的端到端产品解决方案能力，联想将帮助行业客户实现统一存储、数据共享和数据备份、数据容灾、数据镜像等多样化的方案需求，为客户提供稳定、高效的IT基础架构平台。
声音
联想与EMC推出联合品牌的存储产品，合作重点在于加强自身产品能力上，目前整个存储市场对联想来说都是空白。这次合作使得联想形成了低端产品由联想占比51%的合资公司自行开发、中端产品由“Lenovo|EMC”联合品牌OEM制造、高端产品则可以EMC的产品的局面，这样使得我们能以更高的起点进入到这个领域。而且EMC是全球领先的品牌，客户接受起来比较快，包括前期我们联合做了一些项目，这是能让我们合作非常好的一个方面。
――陈旭东
联想集团高级副总裁、中国区总裁
原来的合作，比如与日立的合作，是把它作为服务器的协同产品，为了让我们有更丰富的产品满足服务器客户需求，并没有上升到战略层面。而今天联想推出“Lenovo|EMC”品牌产品，是向业界宣告，联想正式进入存储领域，而且是通过OEM模式和自主创新两条路去走。这跟原来定位就不同。如今联想与EMC的合作刚刚开始，两家厂商其实还有很多优势领域有待于我们去挖掘、去思考、去形成新的合作模式、产品。
企业大数据解决方案范文4
大数据非常重要。关于大数据的兴起，IBM的看法是：
我们每天创造的数据达2.5万兆字节——仅过去两年，就创造出现在世界上90%的数据。这些数据来自各处：比如，搜集气候信息的传感器，社交媒体上的帖子，数字图片和视频，购物交易记录，手机GPS信号等。
数据量无比庞大，为了从这些数据中挖掘出意义，我们需要搜集，储存数据，并创造应用程序分析这些数据。我们曾经讨论过当今最成功的大数据公司Palantir ，以及这个价值200亿美元的公司是如何独占鳌头的。然而事实上，研究大数据的公司不计其数。以下是Firstmark所描述的“大数据概貌”。
如果你想在大数据方面投资，那么，从哪儿着手？你可以看看估值10亿(或以上)的大数据公司。根据CB Insights报告，有14家大数据独角兽公司可供你参考。第一个当然是我们经常提到的Palantir。其他13家如下所述：
估值：41亿美元——Cloudera
创建于2008年，其中，10.4亿美元的投资分别来自Google Ventures ，支持CIA的In-Q-Tel(Palantir也为CIA提供服务支持)和Intel等公司。Cloudera正在开发基于“100%开源软件和开放标准”的“首个企业大数据”联合平台。合作伙伴包括Microsoft， Oracle，和Intel等，他们共同与各大公司签订协约，使用该平台。这是Cloudera的108个客户的成功案例(cloudera.com/customers.html)，客户包括各大行业的巨头，如雪佛龙，第一资本，孟山都、三星、思科等。)
估值：20亿美元——Nutanix
创建于2009年，其中，3.12亿美元的投资分别来自Khosla Ventures， Fidelity，和Goldman Sachs等投资方。该公司“采用了专利弹性数据结构，通过本机化融合计算和存储，提供网络规模IT基础设施产品，等等”，也就是说，它们会帮你简单储存数据，花费却比竞争对手提供的解决方案要低。与Cloudera一样，Nutanix的解决方案服务横跨所有产业，也与Microsoft和Intel展开合作。
估值：20亿美元——Domo
创建于2010年，其中，5.8亿美元的投资分别来自Blackrock ， Fidelity， Peter Thiel’s Founders Fund和Jeff Bezos等著名投资商。该公司正在销售其软件即服务平台(SaaS)，该平台可链接客户数据所在的任意系统。你可以像这些例子(domo.com/connectors)一样，使用100个“连接器”把所有的数据资源连接起来。换句话说，它们将客户数据储存在“云”里，而后发放给客户简易工具，使客户可以从任意平台(甚至包括手机)存取这些数据。它就是你的大数据仓库，仓库替你保存。
估值：16亿美元——MongoDB
创建于2007年，其中3.11亿美元的投资分别来自Fidelity ， Goldman Sachs和 In-Q-Tel等投资方，致力于研发他们的“文件导向的数据集”。你知道传统数据库如何包含表格和字段的吗“文件导向的数据集”的构建方式与之不同。相反，它们以原来的形式储存数据文件(如以XML形式)，这样客户就可以对其查询。XML就是所谓的“文件导向数据集”。MongoDB是第四大最流行的数据集管理系统，客户包括Craigslist， Adobe以及LinkedIn等。
估值：15亿美元—— Inside Sales
创建于2004年，获得2.01亿美元投资，致力于研发“行业领先的销售加速平台”，因此，他们的战略伙伴就有Saleforce和Microsoft，也就没那么让人惊讶了。该公司的系统可以帮助按照优先顺序给渠道进行排序，更精准地预测你的渠道并使用游戏化机制(gamification)激励销售团队。当然所有这些功能都是通过大数据实现的。每位用户每月所需费用为95美元到295美元，这项服务并不便宜。Insidesales说，他们的客户“在短短90天就感受到了最多30%的收入增长”。话虽如此，但是这就是说客户的销售周期必须很短。
估值：15亿美元——Mu Sigma
创建于2004年，2.11亿美元的投资分别来自Sequoia Capital和MasterCard等投资方，致力于“帮助公司将数据驱动下的决策行为制度化。”也就是说，他们的工具可以让客户分析曾遭轻视的“大数据”。有超过140个世界五百强的企业使用它们的工具，这家企业雇员超过3500人(大多数在印度的班加罗尔)，他们研发的这些工具在10多个行业垂直领域得到运用。Mu Sigma的夫妻总裁档希望在接下来的四年里让2.5亿美元的收入翻两番。
估值：13.5亿美元——Deem
创建于2000年，5.27亿美元的投资分别来自Khosla Ventures， JP Morgan， Citigroup，和American Express等，致力于打造“协助降低商业成本，提升操作效率，提升雇员生产力的云和移动应用”，它们将其称作“商业即服务”(CAAS)。Deem有超过34000个客户，10万个批发商，和1100万个独特产品。有相当多的大数据需要分析。
估值：11亿美元——Uptake
创建于2014年，其中，4500万美元的投资来自Caterpillar等投资方。该公司致力于设计一个“变革产业世界的平台”。核心是给你一台像火车头一样复杂的机器，然后装上100多个传感器，这些传感器能让你知道失败的关键在哪里，需要什么样的维修，从中产生的大量数据能让你受益匪浅。听起来就像工业机械物联网的开端。
估值：11亿美元——Actifio
创建于2009年，已经募集到2.07亿美元投资用来研发他们的“复制数据虚拟化”技术。这里的想法是，当你已经积累了很多有价值的大数据时，你会想要做个备份。而且不仅仅是拷贝需要保存的有价值的数据。在某些情况下，出于不同原因，数据组会有30到40个拷贝，比如为了便利。有了Actifio ，你就不用将自己的存储容量徒增30或40倍，所需空间会小得多。这家创业公司正在向一些世界大型公司出售这种解决方案。
估值：10亿美元—Appdynamics
成立于2008年，已经募集4.14亿美元的资金，致力于研究“公司里运行的应用程序情况管理的SaaS解决方案。”也就是说，公司里运行着很多应用， AppDynamics提供一系列对于应用程序容量、扩展性、故障排除和用户体验的管理和监控服务，它能及时告诉你软件哪里有问题了。
估值：10亿美元—Simplivity
成立于2009年，已经募集到2.76亿美元的资金，投资人包括Draper Fisher Jurvetson以及Kleiner Perkins Caufield & Byers。公司研发的产品是“Omnicube IT基础架构平台”。通过更高效地存储大数据，这个平台本质上能增加你的大数据存储能力。连存储带备份，公司保证可以为你节省90%容量。客户的中位数数据效率比(median data efficiency ratio)是39:1。
估值：10亿美元——Qualtrics
成立于2002年，已经募集到2.2亿美元研发SaaS产品，这款产品能够让你的客户更加快乐，也让你的雇员更加敬业。一听到员工敬业度，我们很难进行预测。但是Qualtrics的解决方案被超过8，000家全球领导品牌、前百名商学院中的99家使用，所以这里面一定有起作用的东西。
企业大数据解决方案范文5
9月9日，亚信数据2016“数据资产管理（DACP）”产品会在京召开，此次会议了DACP （Data Asset Cloud Map）五大核心产品并分享其在数据行业领先的实践案例。除此之外，北京市经信委、山东省公安厅、北京市公安局以及国家审计署信息中心原主任、新奥集团、中经社等单位领导莅临会议现场。
会议围绕“理想、践行、情怀、共赢”四个部分展开，系统讲述了产品的发展历程、能力演示、创新成果和实践经验等内容，DACP技术专家将数据体检、数籍通、数器坊、数安宝、数贸通五大产品的市场定位、核心能力、竞争优势也都进行了详尽的阐述。
值得提及的是，众多数据资产管理技术专家对亚信数据DACP如何帮助企业和组织对其数据资产进行各种系统性的管理、保证数据资产的安全完整性和对其数据资产进行合理配置以及有效利用，从而提高数据资产带来的经济效益，保障和促进各项事业发展等方面进行了细致解读。
会上，亚信数据数据资产管理产品线总经理高伟发表了以“理想”为主题的精彩演讲，回顾了数据资产管理概念从提出到被广泛借鉴的过程中，亚信数据所付出的努力，分析了数据资产管理的发展方向和亚信数据资产云图产品的发展规划和目标，并对最新的DACP产品体系做了整体介绍。同时，亚信数据数据资产管理产品线“数据地图”产品经理陈敏杰介绍了如何围绕数据资产管理系统性工程，构建全局性的指引，构建一套数据资产管理的作战沙盘。“数安宝”产品经理梅珂夫重点阐述了大数据安全与传统安全的区别，如何通过“3中心+1网关+N服务”的安全架构打造大数据安全的防御纵深体系。
“当大数据环境下数据量变得越来越大、数据种类变得越来越复杂的时候，如何有效管理和使用数据让企业头疼不已。人有户籍，数有数籍，数籍通产品把分布在多个技术平台的数据进行自动发现，构建以企业级‘数籍簿’为驱动的大数据操作平台，结合数据治理咨询能力和成果，将元数据、标准化、数据质量、生命周期等管理要求融入IT过程中，建立‘一张皮’的数据治理能力，从而确保数据资产的可管、可信、可用。”“数籍通”产品经理汪超在重点阐述如何保障数据治理项目可落地，显现数据治理的效果时总结道。
在大数据环境下，数据开发过程需要一款能够满足规模化、多元化、精益化的大数据开发平台，引领大数据开发过程从手工作坊模式进入工厂化时代。“数器坊”产品经理冯文表示，在数据领域，需求侧对大数据的要求变得更多、更细、更创新，这给供给侧带来了新挑战。这就要求数据供给侧在生产、管理、运营等方面有更高的质量和效率，从而促进企业乃至全社会的经济发展。
众所周知，数据 “供给侧改革”是企业提升大数据生产力、满足业务需求的关键。“数器坊”借鉴现代工业化生产工厂思路，从需求的理解、设计、研究到流水线的生产，再到交付与运维，构建标准化流水线式数据工厂，支撑企业大数据环境下的复杂生产需求，使大数据处理及应用过程标准化、流程化、组件化，大幅提升数据加工生产能力，减少人力资源投入，改善企业经营能力。在提到如何围绕数据开放构建生态圈，以及如何打造“产供销一体化”的线上数据开放平台方面，“数贸通”产品经理华超杰认为，数据开放、共享、流通是数据资产价值发挥的重要体现，如何构建数据“贸易市场”，如何进行数据估值、数据运营是企业面临的另一个难题。对此，“数贸通”产品聚焦并打通数据开放共享的“产”、“供”、“销”过程，为数据生态链中不同角色提供数据“工作台”，让数据提供方灵活开放数据，让服务方便捷加工数据产品，让运营方高效地进行管理，让消费者放心地使用数据服务，最终实现数据开放共享以及价值变现。
企业大数据解决方案范文6
养猪遇上大数据
薛素文很直接地告诉记者，大北农的核心是为种植户和养殖户领域内的客户提品服务。得益于互联网技术，大北农从过去农业生产商的角色转变为现在的农业综合服务商，未来可能会致力于成为一个以生物技术为核心的高科技公司。
近几年，大北农频频发力互联网。薛素文表示，“三网一通”是大北农提出的互联网+农业的解决方案，分别代表着农业大数据，农业电子商务、农业金融。包括农信云农业大数据平台，农信商城电子商务平台，农信金融的农业资金解决方案，以及智能通移动终端模式。三个模块同时推进，形成一个闭环的完整生态链。
薛素文告诉记者，现在会把主要精力放在农信云模式上，猪联网是基于农信云的背景产生的，公司为了把传统产业紧密相连的养猪产业做得更透，顺势推出“猪联网”。猪联网把养猪户、饲料厂商、屠宰企业、金融机构串联起来，形成共生经济圈，去除中间环节，提高周转效率，降低交易成本。
不少养猪户面临养猪的借钱难、结算难，以及信用得不到认可的问题。大北农通过对猪联网和猪交易中的数据梳理，可判断一个养猪场的经营效率和信用程度。养猪户的信用程度就是农信度，并据此开发出一款征信产品叫“农信度”，农户可以据此做贷款和其它服务。
薛素文表示，猪联网现在已经做到了80万头母猪，农信商城正在积极推进推各个厂商的直营店，希望在农信云的基础上，吸引一些厂商，把自己生产的产品拿到网店里卖，上网店的产品必须是公司大数据能追溯到的产品。
互联网+引来新盈利模式
大北农自全力铺开互联网+，投入成本与未来的盈利空间如何？薛素文认为，农业互联网和一般的互联网不一样，它更多的是O2O模式，线上线下都要去做，线下的投入是重头戏。线下是大北农的优势，在传统农业阶段，公司已经积累了将近20000人直接面对用户的大规模团队。现在要转型，别人需要专门建一个团队，大北农资金共享即可。薛素文表示，农信金融已经开始盈利，包括农户宝、农信贷、农富通和农信度。它们的盈利来自于农信云和农信商城积累的用户与数据。
