将大数据转化为产品服务仍有挑战

然而，大数据在企业级应用的核心不是简单分析出有价值的数据信息，而是多了一个环节，对数据分析后产生的结果，要转换成企业自己的产品和服务。

大数据进入企业级应用面临三方面的挑战：第一，大多数传统企业应用系统没有大数据的技术支撑能力和所需的各种技术人才，需要将底层技术能力变成企业可以自己控制的应用开发能力;第二，大数据运用之后对企业的决策模式是个挑战，需要转变为根据数据来做决策;第三，企业大数据除了来自企业内部外，外部的大数据也必须集成到大数据中心，这就需要有效整合内外部数据，从原来业务处理模式转换为大数据的处理模式。企业在面临这些挑战时，就需要针对问题一一做出解决。

大数据的企业级应用平台，则是另一个维度的挑战。如果开发企业级应用平台，邵宗有认为至少需要具备三方面的条件：一是要有各种渠道的数据;二是要有大数据应用的思维和数据团队，需要有人能够设计模型和挖掘数据;三是拥有大数据开发平台。

当前，Hadoop平台已经成为事实标准，微软、英特尔、IBM、甲骨文等巨头在大数据领域率先做出了Hadoop的商业化应用，阿里巴巴、腾讯等互联网公司也在该开源软件上做基础平台，以及华为、曙光等等企业都将Hadoop作为大数据平台的标准化架构。

那么，作为事实上的标准，Hadoop是否就足够成熟不用再深入开发了?其实不是。邵宗有指出，开源开发社区里有关Hadoop的组件有5000多个，哪些组件能与底层相匹配，哪些计算和存储平台运行得更为高效，都需要一一验证，或是重新开发，这些就足够考验企业的软件能力、服务能力和硬件能力。

IT企业需加速一体化整合

国内企业的垂直整合是未来国内厂商集体崛起的唯一出路，要实现整合，需要有真正系统的、工程化的能力。

大数据时代对数据处理能力的要求更高。开发企业级应用，数据处理工具及整体数据解决方案显得至关重要，而很多传统IT厂商并不具备这种软实力。那么，他们应该如何才能走得更快?

任永杰表示，对于传统IT厂商，应该更需要和有数据处理能力的企业配合和合作。而对于纯数据库企业，也需要和有应用能力的厂商更好地合作与结合。

当前在IT领域，国外企业已经建立了垂直整合的大体系，例如IBM的软硬件、咨询和服务，甲骨文的服务器和数据库、中间件和应用，英特尔的芯片，微软的操作系统等等，国内单一产品和他们竞争很困难。国内企业的垂直整合是未来国内厂商集体崛起的唯一出路，这种整合，需要有真正系统的、工程化的能力，才能来整合出国产的一体化系统方案。

系统整合、垂直整合在今天大数据的机遇下显得尤为重要。和国外企业的竞争不是单一层面的竞争，而是大系统、大思路的竞争。如果我们不转换思路，从大局观看待产业竞争的话，将来一定会更难。因为到那时候，大数据背后就是大数据中心，包括有大数据处理能力的完整系统和上面的服务与应用。如果我们不能提供基础的系统平台，那么很可能无法直面未来的竞争，只能从外围应用找市场。

他还强调，基础平台应该以数据为中心来打造，因为基础平台里面整个数据、数据管理是核心。欣喜的是，前不久，搭配上某国产数据库、数据分析应用的国产一体机，经过公开测试，获得了比甲骨文的Exdata更好的性价比表现。

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