最近，记者了解到某电信SI收购了一家做大数据机的公司。作为国产BI厂商，该公司在数据领域已有多年项目实施经验。所收购的公司是做基于Hadoop做大数据在线分析及咨询服务。

这家在国内上市的BI厂商自称正处于转型期，即从项目制向产品制转型，从数据整及呈现业务向数据运营业务转型。 实际上，当前以运营商、银行为代表的大型企业用户开始加大对已有数据的采集、挖掘及分析的投入。他们期望通过大数据分析来改进其产品从而提升用户粘度。

由此，诸如南天信息、玑科技、博彦科技、恒生电子等等国内知名软件服务商纷纷探索大数据运营模式，逐渐从各自固化的传统行业中外扩，向其他行业企业级市场拓展市场。其中，通过收购以快速获得相关的行业专业资源，则是他们积极开拓新的盈利空间的有力手段。 甚至于银行专业SI高伟达也在基于大数据尝试孵化新业务。高伟达集团CTO 程励箭认为未来高伟达在大数据潮流下将不再局限于既有的传统业务，他们的成长空间将更大。

公司将技术与业务相结合作创新，以推动业务模式新变革，公司鼓励技术人员主动研究项目积极探索新业务模型。基于大数据，高伟达以向客户提供贴心服务入手，结合公司深厚的行业经验，筛选海量数据，借助于金融手段及技术打开一个潜在的市场。这里面将包括与相关金融机构来来合作展开以引导用户变革业务模式。 专业挑战 在新近启动的民生银行大数据项目中，巨杉数据库公司（SequoiaDB）CTO王涛就深有感触地说到，当前的大数据技术已在工程师团队里深入人心，但是距离实在的应用有段距离。

所以，对于SI/ISV而言，当前他们面临的主要挑战在于技术与行业的落地及对相关人员对大数据的正确认知上。 “我们必然要面临的是传统业务与大数据完美对接的问题。而这对于DBA或业务分析师而言，他们的思维转换相当关键，必须从传统BI分析方式向大数据分析思路作转换。”王涛说。 DBA其实面临来自于传统技术思维及业务思路两方面的挑战。新的大数据架是以互联网软件为基础，比如Hadoop是由雅虎的人研究出来；这对于值根于Oracle数据库、DB2数据库思维的DBA来说，传统思维有其必然的局限。

他们必须跳出原来的思维框架更具想像力发散性。 思维方式的改变其实正是传统数据分析师的难题，技术创新和思维模式的创新并重才能完成大数据落地。 近年来，软通动力主要专注于智慧城市及云计算相关的政企项目，作为服务商他们对与项目相关的后台架构及应用上逐步深入；同时，他们对进军大数据的目标也日益明确。 “近年，和为IT软件和服务企业，国内业务是我们新的战略方向，我们的服务涉及到多个方向，包括运营，我们都有多年的实践经验，我们的发展必然跟市场的发展是同步的。如我们做智慧城市和云计算项目，只有将数据及应用进行充分整合才能应对用户日趋复杂的应用需求。”软通动力执行副总裁康燕文解释说。

目前，软通动力有专门与IBM做Digital marketing合作。康燕文认为，现在企业都希望开拓市场，开拓市场要靠研究客户的采购行业或者客户需求状况，而这必须对数据有着正确的理解。诸如而对数据的理解则是智慧城市建设过程中的重要一环。只有通过收集数据建立应用，才能逐步做智慧城市建设。 转换思维 目前，软通动力已设立专门的实验室来对数据进行收集、分析及洞察。这项工程是在软通原来近800人的BI团队基础上构建，这个团队过去主要是做银行、信托、证券等行业的数据管理（Data Management）的一系列工作。虽然从BI到大数据有差距，但是这种团队成员在技术及思维的快速转换，他认为应该是顺理成章。

实际上当前SI谈到最多的是大数据分析。一直以来BI类的项目也被称之为分析系统，ISV在以报表不代表的BI领域的经验有深厚的积累，这里面就包括IBM诸多Cognos在政府、电信、银行等行业合作伙伴。他们基于BI数据平台作开发应用，为各行业服务中摸索继而形成其特色的数据服务相关独立软件产品。 华胜天成在BI有很多客户最佳实践，如邮政业务量收系统，名址系统，邮储金融客管系统。这些系统均采用目前通用的解决方案，数据仓库+ETL+BI展现工具+门户。但有其独特之处，如名址匹配，这相当于搜索引擎，但在业务要求上比搜索引擎要高。搜索引擎一般是出很多结果让用户自己选择，地址匹配要出来一个最好的。我们采用了中文分词和倒排索引，再加上独特的打分程序，这是华胜天成自主研发。

华胜天成邮政事业部副总经理巫志辉肯定地说，现在，其所服务的行业客户对数据分析需求都日益迫切。随着BI建设的10年，加上近两年大数据的宣传，都已经意识到数据是企业的关键资产之一。比如华胜天成在做邮储银行的项目时，最初考虑金融客管作为分析客户以及推动营销的支撑系统，现在开始规划数据分析平台，在邮储银行，平台的概念是跟所有系统或业务相关。

由此看来，未来国内数据分析服务领域即将带来一个新的产业链，而SI/ISV将在其中面临诸多竞争难题。其中，技术整合能力和资源整合能力是决定竞争成败的关键因素。 大数据时代，数据分析面临技术难点，现有的平台产品仅在某方面有各自的优势，可解决特定的题，但是对大数据客户而言，他们复杂的业务系统要解决的是方方面面的问题。同时，由于大数据应用还是起步期，目前相关的人才储备速度明显落后于技术发展本身，多元化的专业人才培养明显滞后。只有大数据市场拥有丰富的新技术能力及行业的专业经验的数据技术人员，才能驱动大数据项目的真正落地。 合作落地 从技术角度看大数据生态链，几乎所有知名厂商的大数据战略都从“对客户应用服务”需求角度，与渠道及合作伙伴展开了更紧密的合作。 无论是IBM、Oracle、EMC、微软，还是国内诸如浪潮、联想等硬软件提供商，都在大数据上强调与合作伙伴的实验合作，共同推进在零售、交通、物流等面向新兴行业的大数据解决方案；并在这些行业解决方案之上，与渠道伙伴通过大数据分析支持来探索新的业务服务模式。

作为IBM合作伙伴，巨杉数据库打造了针对不同行业的大数据解决方案。

王涛介绍，巨杉数据产品与IBM BigInsights形成良好互补。如BigInsights比较专注分析，其有较强的分析能力，而巨杉的NoSQL数据库则同时能够做实时的数据查询，对海量数据进行快速检索和数据定位，与BigInsights进行双向整合，从而可提供给民生银行企业一个360度的任意类型的业务，包括实时访问和批量数据的分析。” 作为IBM战略合作伙伴，北京先进数通作为一家专注于银行业的解决方案提供商，其主要客户是国有商业银行、全国股份制商业银行、农村金融机构和城市商业银行在内的国内数十家金融机构。从2004年开始，该公司全面进入数据仓库和商业智能业务领域，至今已承担国内20余家银行众多数据仓库、ODS、商业智能系统项目的建设。

公司研发部总经理完献忠介绍，作为SI，近10以来进行先进数通积累了丰富的银行数据分析建设经验，公司业务发展随客户需求而逐步往前推进。从最先借助于IBM产品进行数据整合到后来进入商业智能及数据分析领域，最当前进入大数据分析和应用时代。面对大数据，公司在技术架构上相应地做了战略调整以适应业务需求。其金融大数据平台是基于IBM整个大数据平台及大数据分析工具所构建，针对中大型客户的一体化金融数据服务平台以实现大数据的数据采集、管理及应用分析等整个环节。

完献忠分析，目前国内银行在大数据技术的应用方面还处于初级阶段，行业使用还集中于技术层面真正达到业务应用层的大数据尚处在探索和验证阶段。其主要集中在历史数据管理、查询和简单的业务分析，主要需求在于对海量数据和管理与计算及强化数据库应用等技术层面。随着技术与行业应用的不断深入，有效业务应用将在今年开始得以落地。 实际上，目前大部分方案商并没有从大数据上获得很好的回报。作为公司战略性投入，他们在不断构建完整的大数据体系架构。

而从架构到客户价值的实现继而产生好的效益，还需要一段时间，从而为真正的大数据落地作充分的准备。从先进数通来看，该公司具备大数据各环所面临的诸如数据库、数据整合产品以及BigInsights平台，以及Cognos扩展性和数据挖掘等整个产品线的支撑及端到端的服务能力。未来将有更多优势的IT企业参与在为客户提供有价值的大数据方案及服务上形成各自特点。而此刻他们只是在数据基础之上，针对市场的不同需求而不断摸索，最终从业务角度来切入整个大数据产业链。