大数据应用瓶颈怎么破？曙光大数据总工程师这样说……-中科曙光

从2013年“大数据元年”至今，大数据已从一个技术热词变成推动社会经济产业变革的重要力量，大数据战略已成为企业数字化转型的重要方式。然而，面对数字化转型大潮，仍有部分企业感到茫然。大数据应用如何开展？会遇到哪些瓶颈，有何破除良方？近日，曙光大数据总工程师郭庆在接受2018中国大数据应用大会采访时针对以上问题给出了解题思路。

四个应用方向，大数据助推企业数字化转型

如今，大数据的发展已到了应用落地阶段，在该阶段，企业应用大数据进行数字化转型主要有以下四个方向。

第一个方向，数据融合。企业打破原有的数据壁垒，汇集多元数据，通过对海量数据的分析，挖掘其中价值，实现效率提升。

第二个方向，业务系统优化提升。大量传统业务系统可利用大数据技术进行性能优化提升。

第三个方向，化繁为简。大数据技术能够对原本分散在各个业务系统中的数据进行融合，提升部门间数据资源流转效率，简化工作流程。

第四个方向，模式创新。利用大数据技术，企业可实现对用户的精准洞察，从而结合用户需求进行模式创新，实现经济效益提升。

曙光全方位布局，助力企业突破大数据应用瓶颈

大数据对于企业数字化转型具有重要意义，但在实际应用过程中却面临技术、人才等诸多瓶颈。如何发挥自身技术及资源优势帮助企业突破瓶颈是曙光一直以来思考和努力的方向。多年来，曙光围绕大数据业务先后作了一系列重大部署，积累了大量实战经验，形成了助力企业突破瓶颈、赋能数字化转型的能力。重点体现在打破了企业大数据应用中的四大瓶颈：

瓶颈一：数据壁垒

数据是大数据的核心根基，没有数据，大数据就是无源之水。在企业传统的信息系统中存在大量信息孤岛，这些分散的数据格式、质量、标准都不统一，数据的采集与质量转换成为难题。

在打破数据壁垒上，曙光一方面拥有非常成熟技术与工具，可覆盖数据采集、清洗、转换全过程，帮助用户快速完成数据集成。另一方面，经过大量的实践，曙光已积累了各行各业的数据标准，这些数据标准可帮助用户迅速结合自身需求完善和优化大数据质量。

瓶颈二：性能瓶颈

IDC调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。面对PB级甚至EB级数据处理需求，企业传统架构在大数据应用过程中面临性能瓶颈，难以满足对数据的处理、分析需求。

曙光作为IT基础设施及方案的领导者，20余年专注企业级IT业务，拥有存储、高性能计算、大数据等业界最完整的IT基础架构产品线，可为企业提供全方位的大数据应用解决方案，卓越的产品性能将出色支撑海量数据的存储、处理、挖掘，助力企业打破性能瓶颈。

瓶颈三：方案设计

技术与业务紧密结合，才能使大数据释放价值，真正服务于企业。然而在企业大数据方案设计的过程中，却经常出现技术与业务协同困难、需求不知如何实现的情况，影响着企业数字化转型进程。

针对方案设计瓶颈，曙光组建了专业大数据方案设计咨询团队，团队中各行业的专家不仅具备十余年的丰富经验，同时既懂技术又懂业务。咨询团队可帮助用户分析现有系统瓶颈，深度洞察需求痛点，给出有针对性、有时效性的解决方案，让大数据应用真正落地。

瓶颈四：人才缺失

目前，放眼大数据产业，无论是大数据业务人员还是大数据开发人才都处于紧缺状态，制约着企业发展大数据应用和大数据产业的发展。

为解决大数据人才输出难题，曙光以全局视野布局人才培养。一方面通过曙光内部专业资源共享，面向企业CIO、技术人员开展培训，提升企业人员的大数据认知和技术水平。另一方面，发起百校工程，以校企合作的模式，共建百所“大数据学院”，百个“大数据应用创新中心”，并联网形成“大数据应用协同创新网络”，打造兼具科研创新、服务地方经济和人才培养功能的大数据超级平台，为大数据产业发展输送人才资源。

企业作为市场经济的主体，正在信息技术的推动下，全面实现数字化转型。曙光将始终立足企业需求，以技术和资源优势成为企业数字化转型的“加速器”，助力企业抢抓数字中国建设发展机遇，以新发展创造新辉煌。

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