idc研究大数据

1、【大数据整体解决方案】之亦策软件与宝信数据成功案例分享

在越来越讲究绿色环保的今天，数据也提倡高效节能，绿色数据中心是未来的一个发展目标。建设绿色数据中心，可以达到节省运维成本、提高数据中心容量、提高系统的可靠性及可扩展的灵活性等效果。绿色数据中心是新一代数据中心发展的重要方向之一，建立并运行一个绿色数据中心包括先进的技术和策略。

上海宝信数据中心有限公司（简称“宝信数据”），由上海宝信软件股份有限公司、上海万申信息产业股份有限公司、上海习云科技发展有限公司共同出资组建，专业从事云计算产业及数据中心的管理、运营、服务。公司战略定位是依托宝信数据中心战略发展规划，立足数据中心行业服务领域，造就具备核心竞争力的高科技企业。未来计划面向市场在云计算产业发展、数据中心服务、IDC租赁、运维管理等领域大展宏图。因此宝信数据需要一个更高效的大数据运作方式。

Ebistrategy亦策软件的技术实力和实施经验让宝信数据在经过几番选型后最终敲定合作意向。宝信数据采用的亦策商业智能软件Qlik Sense，特有的关联技术，可脱离数据仓库架构，减少预设查询路径和预设层次结构复杂且风险大的工作。能够连接到多个数据源以提供更加全面的视角，而不影响性能，不是IT专业人员也能够自动描绘和连接数据源。数据叙事功能使分析共享更加直观，能与团队分享新的发现，让高效协作变得更加简单。管理人员可以在故事和实时分析之间切换或结合，快速找到问题，减少决策延迟。

宝信数据通过亦策商业智能软件Qlik Sense的支持，在数据分析、数据可视化方面得以全面的提升，在数据采集与决策平台上更具效率。在IDC数据中心配套运营管理、节能保障等支持服务上拥有显著提升。规范并标准化运营管理体系，让软件与运维体系融于一体。为成为国际领先、国内最大的IDC 运营提供商打下坚实基础。

到2017年，我国将围绕重点领域创建百个绿色数据中心试点，并制定绿色数据中心相关国家标准4项及绿色数据中心建设指南。在现有绿色数据中心工作基础上，优先在生产制造、能源、电信、互联网、公共机构、金融等重点应用领域选择一批代表性强、工作基础好、管理水平高的数据中心，开展绿色数据中心试点创建工作。Ebistrategy亦策软件将在更广泛的行业里显现自己的价值，让数据驱动高效的运维管理。

2、大数据，IDC，云计算之间有什么关系吗？

大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。

3、大数据ⅠDC业务是什么？

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4、IDC运营商的IDC定义大数据四大特征

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5、什么是大数据。。大数据是什么

大数据，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管回理和处理答的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。



(5)idc研究大数据扩展资料：
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。

据IDC的调查报告显示：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%。

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了。

6、大数据中心建设需要具备哪些条件？

您好！大数据中心是近几年才发展起来的，仅2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。数据中心建设条件主要包括以下方面：
一、能源供应：数据中心三分之一以上的预算将是环境成本。数据中心约60%的资产支出和50%的运营成本都与能源有关。在确保高性能的同时，将冷却散热降至最低是云数据中心实现“绿色”所必须要做的，这就要求更科学、更合理的供电方式和制冷系统的配置。
二、气候因素：虽然气温、台风、洪水、干旱等自然气候因素都是云数据中心布局的影响因素，但温度条件是需要重点考虑的气候因素。所在地的常年平均气温是影响云数据中心能耗的决定性因素之一，甚至是决定PUE高低的重要因素。
三、地质条件：地壳稳定，发生地质灾害的可能性小，为数据中心的阶段内的稳定运营提供保证。
目前我国数据中心产业虽然已经开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势，也涌现出一些成功的案例。比如鄂尔多斯大数据中心，该数据中心机房严格按照国际领先的行业设计标准，集IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，能够为全社会提供同等级服务的数据中心。

7、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。

8、大数据、IDC和云计算之间有什么关系吗？

大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。

9、IDC托管商的IDC定义大数据四大特征

1，中国IDC评述网07月25日报道：在今天举办的英特尔大数据论坛上，IDC中国企业级系统与软件研究部高级研究经理周震刚表示，IDC定义了大数据的四大特征——海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。

  2，“对用户最有意义的，就是大数据可通过处理和分析而被发掘出来的价值——无论是商业价值还是社会价值。”周震刚如此说道。周震刚还简要介绍了IDC对于大数据未来的十大预期。“我们看到2010年全球大数据以及相关的硬件、软件和服务市场，大概是30亿美元市场;在2015年整个市场将超过170亿美元，平均增长速度每年超过50%。”

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿
零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

  3，“在未来两三年当中，Hadoop会有一个很明显的商业化的过程。在Hadoop发展非常快的前提之下，很早期的项目也面临着种种挑战。”周震刚说，“虽然说Hadoop是完全开源的市场，但并非是一个完全免费的市场，Linux市场在过去几年间，操作系统增长非常慢，但它带来的基础架构软件、系统管理软件、开发应用软件，比如说数据库、开发工具以及应用软件包括Linux服务器硬件的增长却非常快。”

4，同时，大数据会带来更多的软件公司之间的收购。大数据软件市场的生态系统有很多类型的软件厂商，包括传统的关联数据库厂商，以及多维展现做分析的软件厂商，对Hadoop分析包括管理，很多业界并不太熟悉的公司很可能在未来被大公司所并购。在应用场景上，大数据将在未来一两年从传统的互联网和电信方面的应用，未来几年将会逐渐向更多行业发展。

5,“大数据推动基础架构向Scale-out发展。因为从比较传统的数据处理方式和大数据的处理方式来讲，我们发现在处理结构化和非结构化数据方面，在对数据进行处理的时候，因为大数据的类型比较复杂，数据量比较大，可以通过分布式的处理方式把应用复杂分散到分布式系统的各个节点上，而传统的数据处理将是运算能力非常强、CPU主频非常高的一台机器来处理，而不是大数据这种多个节点、多个CPU核数来处理，这代表了大数据时代发展方向从Scale-up转向Scale-out。”周震刚说。“中国成为全球最重要的大数据市场之一，中国人口数是全球第一，也就造就了全球第一互联网用户数和全球第一的移动互联网用户数，创造数据的规模远远超过全球其他各个国家。大数据给市场带来的将是更广泛的机会，对于中国来说这个市场是非常有前景的。另外各行业的客户和各行业的开发商也应该在大数据市场抓住机会，借助自己的优势创造更多的价值。”