APP下载

大数据产品与解决方案测评结果发布

2017-08-24

软件和集成电路 2017年7期
关键词:结构化开源解决方案

非常荣幸我们能在福州进行第二批大数据产品和评测方案的发布。评测主要针对联盟内的一些企业,我们希望通过第三方的测评,把联盟内企业的优秀产品以及解决方案、落地的案例做一个好的推广。本次测评截止到5月19号,联盟的企业累计32家企业申报了40个大数据产品、20个解决方案以及15个案例。

我们的现场评审和专家评议,一方面延续了第一轮评审的方式:一个产品从属性来说,它需要优先体现出大数据产品的属性,从功能角度来说,它要有运行计算的能力以及主流数据挖掘和存储的能力。从安全的角度来看,要有控制、审计以及数据加密。

针对大数据的解决方案,我们强调可扩展性和可靠性,有一定的兼容能力,这个兼容除了跟主流的硬件设备兼容,还包括跟第三方程序的兼容。在解决方案和案例落地过程中,我们更强调解决方案是针对特定的行业和领域开展实际大数据的应用,而不是说只是一个简单的方案。我们更强调这个解决方案或者案例都有具体落地的案例,才能够相应地入围我们的评测。同时解决方案和案例方面,我们也强调审核的企业确实具备大数据的执行能力,而不是信息集成能力。

我们审核的要点,针对产品、解决方案和案例都有不同的关注点。对产品来说,我们更强调它有自主的知识产权,产品实际上已经有一定的市场化能力,已经得到了应用。我们提出的大数据的关键的属性,还有二次开发的接口和标准的兼容能力、节点的动态能力和容错能力等。解决方案方面我们要求至少集成两款自己的产品或者其他大数据的产品和组件。针对特定的行业问题提出解决方案,我们也会考量这个解决方案里面除了结构化的能力,对于半结构化的数据是否有处理能力。案例更强调考核的规模、使用时间以及用户的反馈情况等。

通过最后的评审,我们评审认定了17个产品、12个解决方案和8个优秀案例。实际上第一批发布我们只遴选了8个产品,我们看到四方伟业有基础设施平台,还有很多分布的内存数据库。我们也看到涌现出来一批面向特定行业的解决方案,像恒华龙信是针对电量的数据。还有针对电动车的软件,还有用户画像的产品、可视化的产品,有一些企业更先进的已经进入了人工智能行业。

在解决方案方面,我们遴选出来12个解决方案,覆盖的行业非常广泛:政务、建筑、光伏等。我们也看到像古盘创世提供了大数据安全存储的解决方案,实现了大数据的分布式加密存储。

在案例方面我们遴选了8个,实际上在座很多业主单位已经得到了很好应用的案例,比如:明略在公安行业以及银行反欺诈方面已经做了大量的实践。思特奇对于场景化大数据应用已经实现了精准营销。勤智数码推出了政务大数据平台及决策分析系统。我们也可以看到像青岛港科技和中国海洋大学联合研制的港口大型机械状态检测与分析系统,还有节能减排的系统。

通过第二轮的测评我们总结了几个特点,一方面大数据产品开始了多样化,已经覆盖了计算引擎、存储引擎、数据治理、机器学习和可视化。刚才提到数据治理,我们也要强调一下,越来越多的企业关注数据质量的管控,我们也都在关注数据的质量是不是有问题,其中有企业已经有相对成熟的质量管控的软件,对采集的数据进行普通的处理和管控等。

我们的解决方案已经覆盖了智慧城市、电信、政务、高校、能源、公安等行业,包括刚才提到的数据安全等方案。一些企业已经具备了整体解决方案的能力,虽然很多企业目前大部分还是基于开源的产品,做集成的创新。但是他们已经形成了一定的解决方案的能力,有的企业在开源产品上做了二次开发,降低了产品使用的门槛。

最后一块也是我们要强调的,大数据分析的能力也在进一步增强和提高,我们认为最核心的还是企业要落实到具体的行业里去,基于行业的需求去设计行业分析的算法或者建立模型,这才是真正去考验这个企业扎实基本功的能力。这方面,我们的企业也在持续不断地改进,像明略基于公安的业务特征,基于犯罪人口建立模型,这种模型的建立就是他们在长期行业积累中,具备了比一般其他行业更优势的能力。

此外,我們还发现了当前大数据企业存在的一些问题,这些问题需要企业不断改善。

第一,技术创新与支撑能力仍需加强,我们的产品主要是以开源产品为主,数据分析更多是依赖于开源的算法库,我们期待一些新的算法和开源产品出来。第二,行业应用规模有待提升,主要的处理数据还是以结构化数据为主,有一些半结构化的数据,没有太多的非结构化数据处理。第三,大数据产品的成熟度有待提高,在实际现场评测过程中,可以发现一些企业在演示过程中产品功能化还比较弱。第四,还有一些规划中的模块还处于待开发的状态,尤其是产品应用性的能力有待改善和提升。

猜你喜欢

结构化开源解决方案
顾丽英:小学数学结构化教学的实践探索
借助问题情境,让结构化教学真实发生
校园武术“学、练、赛”一体化实践探索
解决方案和折中方案
一种端口故障的解决方案
深度学习的单元结构化教学实践与思考
基于数据仓库的数据倾斜解决方案研究
左顾右盼 瞻前顾后 融会贯通——基于数学结构化的深度学习
五毛钱能买多少头牛
2019(第十四届)开源中国开源世界