为什么要自建大数据平台

㈠ 企业为什么要建立私有云

企业为什么要自建私有云？在中国铝业股份有限公司信息部纤耐仔副总经理文欣荣看来，主要有四个方面的原因。 一是政府没有运营“云”的有关法律、法规。集团性企业一般有明显的竞争对手和重要数据等需要保密的信息，如果用公有云，数据出了问题无法追究责任，不像供电、供水，政府有很多规定; 二是“云”运营商计费标准不统一，流量计费千差万别。集团企业需要独立的专线，费用谁来承担尚无标准，不像供电、供水那么标准化毁汪。 三是目前具备给集团企业提供“云”服务的运营商，数量还不多。 四是一旦更换云服务商，数据迁移是个大问题(数据标准、集团企业数据量一般很大等等)。 CIO选择云计算带来的时间节省 在Intel与ITValue联合发起的一项云计算的讨论中，一位曾经在公司内部部署过云计算应用平台的CIO介绍说，与部署非云计算平台相比，硬件、软件的安装和系统测试等工作能节约10%-15%的项目时间，通过实时的在线Webtraining，应用系统的培训时间能节约10%-15%的培训时间，而且后期系统的维护工作不需要有专人管理，能节约5%-10%的系统管理时间。 云计算与IT外包的区别 云计算与IT外包都宣称能节约IT成本，不过在中国华融资产管理公司信息化领导小组秘书长艾军看来，这两者之间是有很大区别的。比如很多企业、政府的计算中心本身不具备容灾能力，而容灾能力是云的标准配置。由此亩烂可见，云不必支付一次性的物理环境建设费用和递增的维护费用，而是将其分解为年度费用，如此而言，对企业是合算的。就当前的外包而言，很多情形是买人力，解决的只是“替工”，不是提高效率。

㈡ 为什么当下众多企业都在着力搭建自己的大数据平台

大数据时代是未来的趋势，为了适应社会发展，必须建立，这样才能够生存下去。

何为大数据

过去，大数据指的是那些数量庞大而复杂的数据集，其大小超出了常用软件工具在可容忍的时间内捕获、管理和处理数据的能力。一个更能达成共识的定义就是：大数据代表的信息资产的特点是具有非常庞大的数量，产生的速度非常快以及数据的多样性，这些特点决定了需要特定的技术和分析方法来实现其价值的转化。因此，其实近期“大数据”已经很少用来指数据集的大小了，现在更倾向于指人们使用预测分析、用户行为分析或某些其他高级的数据分析方法，从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。

这也是为什么企业们纷纷想搭建大数据分析平台的原因。每天企业的内部运营支撑系统和外部与客户的交互系统都能产生大量的数据，如何利用这些数据向企业内部和外部企业客户提供具有极大商业价值的信息支撑和智能解决方案已经成为企业的重要的无形资产。根据企业量身定做的大数据分析平台，可为企业提供报表工具、分析工具、结合企业的实际需求进行的解决方案实施服务；企业的管理人员、业务分析人员等也可以通过web、手机或者其他移动设备访问，以便随时了解企业的关键指标和进行深度业务分析。

那么，想而知，对于这个集团目前建设基础数据平台和BI应用是未来一段时间的重点。通过数据平台和BI应用建设，他们可以搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻性预测分析，并为集团各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力。下图为该集团的大数据分析平台的效果图，可视为最终的建设目标。

㈢ 如何构建银行业大数据分析平台

一是银行与电商平台形成战略合作。银行业共享小微企业在电商平台上的经营数据和经营者的个人信息，由电商平台向银行推荐有贷款意向的优质企业，银行通过交易流水、买卖双方评价等信息，确定企业资信水平，给予授信额度。建设银行曾在这方面做过有益的尝试。此外也有银行参股电商、开展数据合作的案例。

二是银行自主搭建电商平台。银行自建电商平台，获得数据资源的独立话语权。在为客户提供增值服务的同时，获得客户的动态商业信息，为发展小微信贷奠定基础，是银行搭建电商平台的驱动力。2012年，建设银行率先上线“善融商务”，提供B2B和B2C客户操作模式，涵盖商品批发、商品零售、房屋交易等领域，为客户提供信息发布、交易撮合、社区服务、在线财务管理、在线客服等配套服务，提供的金融服务已从支付结算、托管、担保扩展到对商户和消费者线上融资服务的全过程。

三是银行建立第三方数据分析中介，专门挖掘金融数据。例如，有的银行将其与电商平台一对一的合作扩展为“三方合作”，在银行与电商之间，加入第三方公司来负责数据的对接，为银行及其子公司提供数据分析挖掘的增值服务。其核心是对客户的交易数据进行分析，准确预测客户短时间内的消费和交易需求，从而精准掌握客户的信贷需求和其他金融服务需求。

银行业有处理数据的经验和人才。数据分析和计量模型技术在传统数据领域已得到较充分运用，同时也培养出大批精通计量分析技术的人才。如在风险管理方面，我国金融监管部门在与国际接轨过程中，引入巴塞尔新资本协议等国际准则，为银行业提供了一套风险管理工具体系。银行在此框架下，利用历史数据测度信用、市场、操作、流动性等各类风险，内部评级相关技术工具已发挥出效果，广泛应用于贷款评估、客户准入退出、授信审批、产品定价、风险分类、经济资本管理、绩效考核等重要领域。

㈣ 县级城市有必要建大数据中心吗

没有必要，但巨头公司自建数据中心选址在县级城市就另当别论了，下面是针对没有必要的一些论据，希望对你有帮助。

中国IDC圈9月8日报道：大数据如今已经从概念走向了实际应用阶段，其商业价值早已为产业界人士、资本市场和政府管理者所关注。但是，在深入挖掘大数据应用前景时，一些地方和个体关注的仅仅是大数据带来的经济效益和名利好处，而并非这一产业的健康、可持续发展。因此，在不断升温的大数据投资、开发和利用浪潮中，如何避免功利性和盲目性带来的资源浪费，挤出产业发展过程中的“泡沫”和“水分”，就成为一个现实而迫切的课题。

挖掘大数据的应用前景

对于大数据应用最积极的，要数那些能够真正从中获得利益的企业。为寻找商机，解决方案提供商会竭尽全力地挖掘大数据的应用前景。据阿里金融数据显示，截至2012年底，该公司累计服务的小微企业已超20万家；而在2012年7月20日，阿里金融已经实现单日利息收入100万元――这意味着，如果这一势头持续一年，阿里金融的利息收入将达到3.65亿元……这无疑是大商家利用大数据资源获利的典型案例。

目前来看，大数据应用主要体现在互联网电商、社交网站和搜索引擎等科技领域，而在传统的产业领域并不多见。

据悉，在国家层面上，科技部的《中国云科技发展“十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据的分析、应用作为专项规划予以重点支持，国内个别大企业也针对大数据进行了一些初步应用。虽然现在国家从科技项目上开始重视大数据，也安排了一些研究，但中国互联网协会理事长、中国工程院院士邬贺铨认为，我国同国外的整体差距还很大。“这并非一些简单的科技项目就能解决的，应该鼓励拥有资源和能力的企业、部门去开发大数据，因为他们才是真正的应用需求者，才是牵引技术的最重要力量。”

邬贺铨指出，现在我国很多地方是“有数据的不挖掘，会挖掘的没有数据”。“要把生活中的现象与大数据挖掘结合起来。比如，北京公交一卡通每天会产生大量的数据，利用这些数据就可以知道当天有多少人从哪里换车，走向如何，从而进行交通调度。”

影响大数据应用的关键

虽然拥有如此大的社会和商业价值，但在大数据的实际应用中，我国还面临着诸多影响因素。

如何共享是大数据应用的首要问题。“拥有数据的部门没有能力去分析，有分析能力的部门没有数据，各部门之间缺少协调合作，这实际上涉及一个体制问题。”邬贺铨指出。

共享数据的质量如何，也成为影响大数据应用的关键。按照日本IT专家大山繁树的说法，企业接收的数据是否是最新数据，数据的精确度如何……这些都将影响企业分析大数据后得出的结论。“显然，分析出处不明的数据毫无意义。此外，如果数据不能随时进行更新维护，也不会产生任何价值。”

此外，业内专家认为，拥有数据的企业或部门不知道如何在保护好用户隐私与安全的情况下使用大数据，也是妨碍我国应用好大数据的羁绊。

警惕大数据“泡沫”

在资本市场上，大数据公司正在被催热。大数据分析公司Splunk上市首日暴涨，引发投资者对大数据领域的关注。同时，企业间的并购重组也在升温――包括IBM、惠普、甲骨文等都在近年有成功的收购大数据应用公司的案例；而在单笔并购金额方面，大数据已经超过云计算位居IT领域榜首。

虽然我国尚未将大数据上升为国家战略，但针对大数据投资的苗头初露端倪。伴随着云计算中心多地开花，是否会出现类似的大数据中心建设热潮呢？据不完全统计，目前国内已有超过25个省市要求建立自己的大数据中心，部分县级城市也跃跃欲试。如此一窝蜂地上马大工程，让人们不禁要问：这些大数据中心建成以后用来做什么？

其实，大数据中心的规划、建设既要考虑初期的建设需求、网络环境，还要考虑日后的使用及维护。业内专家认为，很多地方在没有考虑周全的情况下，就梦想一步到位、一劳永逸地完成大数据中心的建设――这种不计成本、不考虑实际需求的盲目求全求大，只能造成更大的人力、物力和资源浪费。

包括邬贺铨在内的多位业内专家认为，建设大数据中心要有明确的产业规划，辅以确定的用户和服务对象。“由政府投资兴建的大数据中心，应该首先用于交通、气象和医疗等方面的政府数据，这样能更好地帮助政府部门决策；另外，这些大数据中心也能满足中小企业的需求，可以对其展开有针对性的服务。”邬贺铨强调。