大數(shù)據(jù)產(chǎn)品與解決方案測評結(jié)果發(fā)布

非常榮幸我們能在福州進行第二批大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和評測方案的發(fā)布。評測主要針對聯(lián)盟內(nèi)的一些企業(yè)，我們希望通過第三方的測評，把聯(lián)盟內(nèi)企業(yè)的優(yōu)秀產(chǎn)品以及解決方案、落地的案例做一個好的推廣。本次測評截止到5月19號，聯(lián)盟的企業(yè)累計32家企業(yè)申報了40個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、20個解決方案以及15個案例。

我們的現(xiàn)場評審和專家評議，一方面延續(xù)了第一輪評審的方式：一個產(chǎn)品從屬性來說，它需要優(yōu)先體現(xiàn)出大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的屬性，從功能角度來說，它要有運行計算的能力以及主流數(shù)據(jù)挖掘和存儲的能力。從安全的角度來看，要有控制、審計以及數(shù)據(jù)加密。

針對大數(shù)據(jù)的解決方案，我們強調(diào)可擴展性和可靠性，有一定的兼容能力，這個兼容除了跟主流的硬件設(shè)備兼容，還包括跟第三方程序的兼容。在解決方案和案例落地過程中，我們更強調(diào)解決方案是針對特定的行業(yè)和領(lǐng)域開展實際大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，而不是說只是一個簡單的方案。我們更強調(diào)這個解決方案或者案例都有具體落地的案例，才能夠相應(yīng)地入圍我們的評測。同時解決方案和案例方面，我們也強調(diào)審核的企業(yè)確實具備大數(shù)據(jù)的執(zhí)行能力，而不是信息集成能力。

我們審核的要點，針對產(chǎn)品、解決方案和案例都有不同的關(guān)注點。對產(chǎn)品來說，我們更強調(diào)它有自主的知識產(chǎn)權(quán)，產(chǎn)品實際上已經(jīng)有一定的市場化能力，已經(jīng)得到了應(yīng)用。我們提出的大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵的屬性，還有二次開發(fā)的接口和標準的兼容能力、節(jié)點的動態(tài)能力和容錯能力等。解決方案方面我們要求至少集成兩款自己的產(chǎn)品或者其他大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品和組件。針對特定的行業(yè)問題提出解決方案，我們也會考量這個解決方案里面除了結(jié)構(gòu)化的能力，對于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)是否有處理能力。案例更強調(diào)考核的規(guī)模、使用時間以及用戶的反饋情況等。

通過最后的評審，我們評審認定了17個產(chǎn)品、12個解決方案和8個優(yōu)秀案例。實際上第一批發(fā)布我們只遴選了8個產(chǎn)品，我們看到四方偉業(yè)有基礎(chǔ)設(shè)施平臺，還有很多分布的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。我們也看到涌現(xiàn)出來一批面向特定行業(yè)的解決方案，像恒華龍信是針對電量的數(shù)據(jù)。還有針對電動車的軟件，還有用戶畫像的產(chǎn)品、可視化的產(chǎn)品，有一些企業(yè)更先進的已經(jīng)進入了人工智能行業(yè)。

在解決方案方面，我們遴選出來12個解決方案，覆蓋的行業(yè)非常廣泛：政務(wù)、建筑、光伏等。我們也看到像古盤創(chuàng)世提供了大數(shù)據(jù)安全存儲的解決方案，實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的分布式加密存儲。

在案例方面我們遴選了8個，實際上在座很多業(yè)主單位已經(jīng)得到了很好應(yīng)用的案例，比如：明略在公安行業(yè)以及銀行反欺詐方面已經(jīng)做了大量的實踐。思特奇對于場景化大數(shù)據(jù)應(yīng)用已經(jīng)實現(xiàn)了精準營銷。勤智數(shù)碼推出了政務(wù)大數(shù)據(jù)平臺及決策分析系統(tǒng)。我們也可以看到像青島港科技和中國海洋大學(xué)聯(lián)合研制的港口大型機械狀態(tài)檢測與分析系統(tǒng)，還有節(jié)能減排的系統(tǒng)。

通過第二輪的測評我們總結(jié)了幾個特點，一方面大數(shù)據(jù)產(chǎn)品開始了多樣化，已經(jīng)覆蓋了計算引擎、存儲引擎、數(shù)據(jù)治理、機器學(xué)習(xí)和可視化。剛才提到數(shù)據(jù)治理，我們也要強調(diào)一下，越來越多的企業(yè)關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量的管控，我們也都在關(guān)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量是不是有問題，其中有企業(yè)已經(jīng)有相對成熟的質(zhì)量管控的軟件，對采集的數(shù)據(jù)進行普通的處理和管控等。

我們的解決方案已經(jīng)覆蓋了智慧城市、電信、政務(wù)、高校、能源、公安等行業(yè)，包括剛才提到的數(shù)據(jù)安全等方案。一些企業(yè)已經(jīng)具備了整體解決方案的能力，雖然很多企業(yè)目前大部分還是基于開源的產(chǎn)品，做集成的創(chuàng)新。但是他們已經(jīng)形成了一定的解決方案的能力，有的企業(yè)在開源產(chǎn)品上做了二次開發(fā)，降低了產(chǎn)品使用的門檻。

最后一塊也是我們要強調(diào)的，大數(shù)據(jù)分析的能力也在進一步增強和提高，我們認為最核心的還是企業(yè)要落實到具體的行業(yè)里去，基于行業(yè)的需求去設(shè)計行業(yè)分析的算法或者建立模型，這才是真正去考驗這個企業(yè)扎實基本功的能力。這方面，我們的企業(yè)也在持續(xù)不斷地改進，像明略基于公安的業(yè)務(wù)特征，基于犯罪人口建立模型，這種模型的建立就是他們在長期行業(yè)積累中，具備了比一般其他行業(yè)更優(yōu)勢的能力。

此外，我們還發(fā)現(xiàn)了當前大數(shù)據(jù)企業(yè)存在的一些問題，這些問題需要企業(yè)不斷改善。

第一，技術(shù)創(chuàng)新與支撐能力仍需加強，我們的產(chǎn)品主要是以開源產(chǎn)品為主，數(shù)據(jù)分析更多是依賴于開源的算法庫，我們期待一些新的算法和開源產(chǎn)品出來。第二，行業(yè)應(yīng)用規(guī)模有待提升，主要的處理數(shù)據(jù)還是以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，有一些半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，沒有太多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。第三，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的成熟度有待提高，在實際現(xiàn)場評測過程中，可以發(fā)現(xiàn)一些企業(yè)在演示過程中產(chǎn)品功能化還比較弱。第四，還有一些規(guī)劃中的模塊還處于待開發(fā)的狀態(tài)，尤其是產(chǎn)品應(yīng)用性的能力有待改善和提升。