大数据技术最早应用在互联网业务中，互联网的特点赋予了这个新兴技术在处理个人数据方面的长处。而今，大数据热迅速“烧”入各个行业，处于爆发前夜。从处理个人数据到处理企业级数据，大数据平台的转换有什么差异?会给IT企业带来什么机会?如何去把握?

　　企业级大数据应用潜力无限

　　电信、电力、交通、卫生医疗等领域如果运用大数据，同样能带来业务的大提升。

　　大数据的“火热”突出表现在互联网行业。互联网企业也是大胆尝鲜，最早将大数据技术应用于金融市场，开创了新的互联网金融服务模式。

　　眼下，阿里巴巴的互联网金融做得风生水起：余额宝、小额信贷、基金和保险理财产品等，据说还在争取获得商业银行牌照。而阿里之所以能够做金融服务，原因 就在于阿里的大数据：其电商平台积累了大量小微企业客户及数亿个人用户的交易数据、行为数据、身份数据等等。阿里巴巴小微金融研究院院长陈达伟近日就表 示，阿里巴巴拥有最全、最好的数据以及最完整的产业链，做个人小额信贷、P2P无疑具有最大优势。相反，传统商业银行老早就推出的小额贷款业务，开展起来 并不顺利。

　　如果利用大数据做到精准营销和风险防控，那么金融行业就能产生更多需求。曙光公司副总裁邵宗有向《中国电子报》记者分析道，网络银行利用大数据能了解优质客户在哪里，同时做到很好的风险防控体系，就能确定给哪些人贷款，做大业务。

　　电信、电力、交通、卫生医疗、舆情监控和情报分析领域同样如此，这些领域如果运用大数据，同样能带来业务的大提升。

　　例如，如果通过大数据的精确计算，掌握信号灯的时间长短、车辆转向、设计道路的长短等等，城市交通会更顺畅;如果将各个省市的城镇医疗系统、新农村合作 医疗系统全部整合起来，实现资源共享，就能获得个人健康系统、电子病历数据，然后利用大数据计算出个人患病的可能性和概率，由此衍生出疾病保险等更多险 种;通过获取人们的用电行为信息，应用大数据的智能电网就能实现优化电的生产、分配以及消耗，电网安全检测与控制(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度 决策支持和更准确的用电量预测)、客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等多方面，实现更科学的电力需求管理。

　　这些领域，正是当前可见的大数据从个人应用进入企业级应用的例子。

　　将数据转化为产品服务仍有挑战

　　大数据在企业级应用的核心不是简单分析出有价值的数据信息，而是要转换成企业自己的产品和服务。

　　大数据技术最早是由互联网企业业务驱动产生的技术，主要针对个人应用。所以，互联网企业只要分析出有价值的信息，就能直接转换成收入或营利模式。

　　然而，大数据在企业级应用的核心不是简单分析出有价值的数据信息，而是多了一个环节，对数据分析后产生的结果，要转换成企业自己的产品和服务。

　　人大金仓总裁任永杰接受《中国电子报》记者采访时表示，大数据进入企业级应用面临三方面的挑战：第一，大多数传统企业应用系统没有大数据的技术支撑能力 和所需的各种技术人才，需要将底层技术能力变成企业可以自己控制的应用开发能力;第二，大数据运用之后对企业的决策模式是个挑战，需要转变为根据数据来做 决策;第三，企业大数据除了来自企业内部外，外部的大数据也必须集成到大数据中心，这就需要有效整合内外部数据，从原来业务处理模式转换为大数据的处理模 式。企业在面临这些挑战时，就需要针对问题一一做出解决。

　　大数据的企业级应用平台，则是另一个维度的挑战。如果开发企业级应用平台，邵宗有认为至少需要具备三方面的条件：一是要有各种渠道的数据;二是要有大数据应用的思维和数据团队，需要有人能够设计模型和挖掘数据;三是拥有大数据开发平台。

　　当前，Hadoop平台已经成为事实标准，微软、英特尔、IBM、甲骨文等巨头在大数据领域率先做出了Hadoop的商业化应用，阿里巴巴、腾讯等互联网公司也在该开源软件上做基础平台，以及华为、曙光等等企业都将Hadoop作为大数据平台的标准化架构。

　　那么，作为事实上的标准，Hadoop是否就足够成熟不用再深入开发了?其实不是。邵宗有指出，开源开发社区里有关Hadoop的组件有5000多个， 哪些组件能与底层相匹配，哪些计算和存储平台运行得更为高效，都需要一一验证，或是重新开发，这些就足够考验企业的软件能力、服务能力和硬件能力。

　　IT企业需加速一体化整合

　　国内企业的垂直整合是未来国内厂商集体崛起的唯一出路，要实现整合，需要有真正系统的、工程化的能力。

　　大数据时代对数据处理能力的要求更高。开发企业级应用，数据处理工具及整体数据解决方案显得至关重要，而很多传统IT厂商并不具备这种软实力。那么，他们应该如何才能走得更快?

　　任永杰表示，对于传统IT厂商，应该更需要和有数据处理能力的企业配合和合作。而对于纯数据库企业，也需要和有应用能力的厂商更好地合作与结合。

　　当前在IT领域，国外企业已经建立了垂直整合的大体系，例如IBM的软硬件、咨询和服务，甲骨文的服务器和数据库、中间件和应用，英特尔的芯片，微软的 操作系统等等，国内单一产品和他们竞争很困难。国内企业的垂直整合是未来国内厂商集体崛起的唯一出路，这种整合，需要有真正系统的、工程化的能力，才能来 整合出国产的一体化系统方案。

　　在任永杰看来，系统整合、垂直整合在今天大数据的机遇下显得尤为重要。他认为，和国外企业的竞争不是单一层面的 竞争，而是大系统、大思路的竞争。如果我们不转换思路，从大局观看待产业竞争的话，将来一定会更难。因为到那时候，大数据背后就是大数据中心，包括有大数 据处理能力的完整系统和上面的服务与应用。如果我们不能提供基础的系统平台，那么很可能无法直面未来的竞争，只能从外围应用找市场。

　　他还强调，基础平台应该以数据为中心来打造，因为基础平台里面整个数据、数据管理是核心。欣喜的是，前不久，搭配上某国产数据库、数据分析应用的国产一体机，经过公开测试，获得了比甲骨文的Exdata更好的性价比表现。