idc研究大數據

1、【大數據整體解決方案】之亦策軟體與寶信數據成功案例分享

在越來越講究綠色環保的今天，數據也提倡高效節能，綠色數據中心是未來的一個發展目標。建設綠色數據中心，可以達到節省運維成本、提高數據中心容量、提高系統的可靠性及可擴展的靈活性等效果。綠色數據中心是新一代數據中心發展的重要方向之一，建立並運行一個綠色數據中心包括先進的技術和策略。

上海寶信數據中心有限公司（簡稱「寶信數據」），由上海寶信軟體股份有限公司、上海萬申信息產業股份有限公司、上海習雲科技發展有限公司共同出資組建，專業從事雲計算產業及數據中心的管理、運營、服務。公司戰略定位是依託寶信數據中心戰略發展規劃，立足數據中心行業服務領域，造就具備核心競爭力的高科技企業。未來計劃面向市場在雲計算產業發展、數據中心服務、IDC租賃、運維管理等領域大展宏圖。因此寶信數據需要一個更高效的大數據運作方式。

Ebistrategy亦策軟體的技術實力和實施經驗讓寶信數據在經過幾番選型後最終敲定合作意向。寶信數據採用的亦策商業智能軟體Qlik Sense，特有的關聯技術，可脫離數據倉庫架構，減少預設查詢路徑和預設層次結構復雜且風險大的工作。能夠連接到多個數據源以提供更加全面的視角，而不影響性能，不是IT專業人員也能夠自動描繪和連接數據源。數據敘事功能使分析共享更加直觀，能與團隊分享新的發現，讓高效協作變得更加簡單。管理人員可以在故事和實時分析之間切換或結合，快速找到問題，減少決策延遲。

寶信數據通過亦策商業智能軟體Qlik Sense的支持，在數據分析、數據可視化方面得以全面的提升，在數據採集與決策平台上更具效率。在IDC數據中心配套運營管理、節能保障等支持服務上擁有顯著提升。規范並標准化運營管理體系，讓軟體與運維體系融於一體。為成為國際領先、國內最大的IDC 運營提供商打下堅實基礎。

到2017年，我國將圍繞重點領域創建百個綠色數據中心試點，並制定綠色數據中心相關國家標准4項及綠色數據中心建設指南。在現有綠色數據中心工作基礎上，優先在生產製造、能源、電信、互聯網、公共機構、金融等重點應用領域選擇一批代表性強、工作基礎好、管理水平高的數據中心，開展綠色數據中心試點創建工作。Ebistrategy亦策軟體將在更廣泛的行業里顯現自己的價值，讓數據驅動高效的運維管理。

2、大數據，IDC，雲計算之間有什麼關系嗎？

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系，引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系，這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」，大數據首先是一種「數據」，而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的，是一種軟體定義的電子產品（可編程）。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源，以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中，由應用程序自身完成，缺點是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來，逐步形成了一種通用的軟體包，這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」，讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展，發展成了最核心的計算機系統軟體，也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍，也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等，還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代，計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長，「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時，無論是擴展性、效率和便利性，都不適應「海量」數據的管理需要，應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的，「海量」數據管理由每個應用程序自身完成，缺點也是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了，那就是資料庫管理系統（DBMS），一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能，這些都是數據管理所必需的，是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的，只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起，成為單機時代最重要的應用軟體，也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前，操作系統和資料庫的技術和市場未來，看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下，一個是Oracle的天下。
但互聯網來了，尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統，最初面向單機設計，擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起，需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候，傳統操作系統勉為其難，需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念，核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式，前者主要是為了省錢，以Amazon AWS為代表；後者主要是為了大數據處理，以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式，可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機，向應用程序提供資源池的調度管理服務，與傳統操作系統的功能幾乎完全相同，因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍，擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內，把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統，雲應用軟體和硬體（計算機資源）得以分離，各自可以獨立發展。歷史再次重演，雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展，具有3V特點的數據爆發，大數據管理的挑戰也最先到來。同樣，面向計算設計的通用雲計算操作系統，在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性，都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰，將數據應用和數據管理分離，催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰，也必將使大數據應用和大數據管理分離，催生「大資料庫管理系統」，並且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步傳輸模式）是通信資源稀缺時代的產物，TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的，傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物，大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具，可以工業化提供；數據是資源，是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用，瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用，那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

3、大數據ⅠDC業務是什麼？

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4、IDC運營商的IDC定義大數據四大特徵

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5、什麼是大數據。。大數據是什麼

大數據，IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管回理和處理答的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。



(5)idc研究大數據擴展資料：
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。

據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了。

6、大數據中心建設需要具備哪些條件？

您好！大數據中心是近幾年才發展起來的，僅2011年到2013年上半年全國共規劃建設數據中心255個，已投入使用173個，總用地約713.2萬平方米，總機房面積約400萬平方米。數據中心建設條件主要包括以下方面：
一、能源供應：數據中心三分之一以上的預算將是環境成本。數據中心約60%的資產支出和50%的運營成本都與能源有關。在確保高性能的同時，將冷卻散熱降至最低是雲數據中心實現「綠色」所必須要做的，這就要求更科學、更合理的供電方式和製冷系統的配置。
二、氣候因素：雖然氣溫、台風、洪水、乾旱等自然氣候因素都是雲數據中心布局的影響因素，但溫度條件是需要重點考慮的氣候因素。所在地的常年平均氣溫是影響雲數據中心能耗的決定性因素之一，甚至是決定PUE高低的重要因素。
三、地質條件：地殼穩定，發生地質災害的可能性小，為數據中心的階段內的穩定運營提供保證。
目前我國數據中心產業雖然已經開始呈現出向規模化、集中化、綠色化、布局合理化發展的趨勢，也涌現出一些成功的案例。比如鄂爾多斯大數據中心，該數據中心機房嚴格按照國際領先的行業設計標准，集IDC設計理念和綠色節能技術於一體，與世界一流IDC保持同步，能夠為全社會提供同等級服務的數據中心。

7、縣級城市有必要建大數據中心嗎

沒有必要，但巨頭公司自建數據中心選址在縣級城市就另當別論了，下面是針對沒有必要的一些論據，希望對你有幫助。

中國IDC圈9月8日報道：大數據如今已經從概念走向了實際應用階段，其商業價值早已為產業界人士、資本市場和政府管理者所關注。但是，在深入挖掘大數據應用前景時，一些地方和個體關注的僅僅是大數據帶來的經濟效益和名利好處，而並非這一產業的健康、可持續發展。因此，在不斷升溫的大數據投資、開發和利用浪潮中，如何避免功利性和盲目性帶來的資源浪費，擠出產業發展過程中的「泡沫」和「水分」，就成為一個現實而迫切的課題。

挖掘大數據的應用前景

對於大數據應用最積極的，要數那些能夠真正從中獲得利益的企業。為尋找商機，解決方案提供商會竭盡全力地挖掘大數據的應用前景。據阿里金融數據顯示，截至2012年底，該公司累計服務的小微企業已超20萬家；而在2012年7月20日，阿里金融已經實現單日利息收入100萬元――這意味著，如果這一勢頭持續一年，阿里金融的利息收入將達到3.65億元……這無疑是大商家利用大數據資源獲利的典型案例。

目前來看，大數據應用主要體現在互聯網電商、社交網站和搜索引擎等科技領域，而在傳統的產業領域並不多見。

據悉，在國家層面上，科技部的《中國雲科技發展「十二五」專項規劃》和工信部的《物聯網「十二五」發展規劃》等都把大數據的分析、應用作為專項規劃予以重點支持，國內個別大企業也針對大數據進行了一些初步應用。雖然現在國家從科技項目上開始重視大數據，也安排了一些研究，但中國互聯網協會理事長、中國工程院院士鄔賀銓認為，我國同國外的整體差距還很大。「這並非一些簡單的科技項目就能解決的，應該鼓勵擁有資源和能力的企業、部門去開發大數據，因為他們才是真正的應用需求者，才是牽引技術的最重要力量。」

鄔賀銓指出，現在我國很多地方是「有數據的不挖掘，會挖掘的沒有數據」。「要把生活中的現象與大數據挖掘結合起來。比如，北京公交一卡通每天會產生大量的數據，利用這些數據就可以知道當天有多少人從哪裡換車，走向如何，從而進行交通調度。」

影響大數據應用的關鍵

雖然擁有如此大的社會和商業價值，但在大數據的實際應用中，我國還面臨著諸多影響因素。

如何共享是大數據應用的首要問題。「擁有數據的部門沒有能力去分析，有分析能力的部門沒有數據，各部門之間缺少協調合作，這實際上涉及一個體制問題。」鄔賀銓指出。

共享數據的質量如何，也成為影響大數據應用的關鍵。按照日本IT專家大山繁樹的說法，企業接收的數據是否是最新數據，數據的精確度如何……這些都將影響企業分析大數據後得出的結論。「顯然，分析出處不明的數據毫無意義。此外，如果數據不能隨時進行更新維護，也不會產生任何價值。」

此外，業內專家認為，擁有數據的企業或部門不知道如何在保護好用戶隱私與安全的情況下使用大數據，也是妨礙我國應用好大數據的羈絆。

警惕大數據「泡沫」

在資本市場上，大數據公司正在被催熱。大數據分析公司Splunk上市首日暴漲，引發投資者對大數據領域的關注。同時，企業間的並購重組也在升溫――包括IBM、惠普、甲骨文等都在近年有成功的收購大數據應用公司的案例；而在單筆並購金額方面，大數據已經超過雲計算位居IT領域榜首。

雖然我國尚未將大數據上升為國家戰略，但針對大數據投資的苗頭初露端倪。伴隨著雲計算中心多地開花，是否會出現類似的大數據中心建設熱潮呢？據不完全統計，目前國內已有超過25個省市要求建立自己的大數據中心，部分縣級城市也躍躍欲試。如此一窩蜂地上馬大工程，讓人們不禁要問：這些大數據中心建成以後用來做什麼？

其實，大數據中心的規劃、建設既要考慮初期的建設需求、網路環境，還要考慮日後的使用及維護。業內專家認為，很多地方在沒有考慮周全的情況下，就夢想一步到位、一勞永逸地完成大數據中心的建設――這種不計成本、不考慮實際需求的盲目求全求大，只能造成更大的人力、物力和資源浪費。

包括鄔賀銓在內的多位業內專家認為，建設大數據中心要有明確的產業規劃，輔以確定的用戶和服務對象。「由政府投資興建的大數據中心，應該首先用於交通、氣象和醫療等方面的政府數據，這樣能更好地幫助政府部門決策；另外，這些大數據中心也能滿足中小企業的需求，可以對其展開有針對性的服務。」鄔賀銓強調。

8、大數據、IDC和雲計算之間有什麼關系嗎？

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系，引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系，這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」，大數據首先是一種「數據」，而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的，是一種軟體定義的電子產品（可編程）。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源，以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中，由應用程序自身完成，缺點是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來，逐步形成了一種通用的軟體包，這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」，讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展，發展成了最核心的計算機系統軟體，也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍，也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等，還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代，計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長，「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時，無論是擴展性、效率和便利性，都不適應「海量」數據的管理需要，應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的，「海量」數據管理由每個應用程序自身完成，缺點也是費力、復雜和易錯，難以升級和移植，並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了，那就是資料庫管理系統（DBMS），一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能，這些都是數據管理所必需的，是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的，只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起，成為單機時代最重要的應用軟體，也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前，操作系統和資料庫的技術和市場未來，看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下，一個是Oracle的天下。
但互聯網來了，尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統，最初面向單機設計，擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起，需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候，傳統操作系統勉為其難，需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念，核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式，前者主要是為了省錢，以Amazon AWS為代表；後者主要是為了大數據處理，以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式，可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機，向應用程序提供資源池的調度管理服務，與傳統操作系統的功能幾乎完全相同，因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍，擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內，把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統，雲應用軟體和硬體（計算機資源）得以分離，各自可以獨立發展。歷史再次重演，雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展，具有3V特點的數據爆發，大數據管理的挑戰也最先到來。同樣，面向計算設計的通用雲計算操作系統，在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性，都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰，將數據應用和數據管理分離，催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰，也必將使大數據應用和大數據管理分離，催生「大資料庫管理系統」，並且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步傳輸模式）是通信資源稀缺時代的產物，TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的，傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物，大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具，可以工業化提供；數據是資源，是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用，瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用，那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

9、IDC託管商的IDC定義大數據四大特徵

1，中國IDC評述網07月25日報道：在今天舉辦的英特爾大數據論壇上，IDC中國企業級系統與軟體研究部高級研究經理周震剛表示，IDC定義了大數據的四大特徵——海量的數據規模(volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(velocity)、多樣的數據類型(variety)和巨大的數據價值(value)。

  2，「對用戶最有意義的，就是大數據可通過處理和分析而被發掘出來的價值——無論是商業價值還是社會價值。」周震剛如此說道。周震剛還簡要介紹了IDC對於大數據未來的十大預期。「我們看到2010年全球大數據以及相關的硬體、軟體和服務市場，大概是30億美元市場;在2015年整個市場將超過170億美元，平均增長速度每年超過50%。」

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒
零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

  3，「在未來兩三年當中，Hadoop會有一個很明顯的商業化的過程。在Hadoop發展非常快的前提之下，很早期的項目也面臨著種種挑戰。」周震剛說，「雖然說Hadoop是完全開源的市場，但並非是一個完全免費的市場，Linux市場在過去幾年間，操作系統增長非常慢，但它帶來的基礎架構軟體、系統管理軟體、開發應用軟體，比如說資料庫、開發工具以及應用軟體包括Linux伺服器硬體的增長卻非常快。」

4，同時，大數據會帶來更多的軟體公司之間的收購。大數據軟體市場的生態系統有很多類型的軟體廠商，包括傳統的關聯資料庫廠商，以及多維展現做分析的軟體廠商，對Hadoop分析包括管理，很多業界並不太熟悉的公司很可能在未來被大公司所並購。在應用場景上，大數據將在未來一兩年從傳統的互聯網和電信方面的應用，未來幾年將會逐漸向更多行業發展。

5,「大數據推動基礎架構向Scale-out發展。因為從比較傳統的數據處理方式和大數據的處理方式來講，我們發現在處理結構化和非結構化數據方面，在對數據進行處理的時候，因為大數據的類型比較復雜，數據量比較大，可以通過分布式的處理方式把應用復雜分散到分布式系統的各個節點上，而傳統的數據處理將是運算能力非常強、CPU主頻非常高的一台機器來處理，而不是大數據這種多個節點、多個CPU核數來處理，這代表了大數據時代發展方向從Scale-up轉向Scale-out。」周震剛說。「中國成為全球最重要的大數據市場之一，中國人口數是全球第一，也就造就了全球第一互聯網用戶數和全球第一的移動互聯網用戶數，創造數據的規模遠遠超過全球其他各個國家。大數據給市場帶來的將是更廣泛的機會，對於中國來說這個市場是非常有前景的。另外各行業的客戶和各行業的開發商也應該在大數據市場抓住機會，藉助自己的優勢創造更多的價值。」