京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
华为大数据的创新之路
华为始终秉承着以客户为中心的理念,反映在大数据领域,就是要贴近行业典型客户进行联合创新,有针对性地提供平台解决方案,并引领合作伙伴在平台上持续构建价值应用。
历史的车轮驶入2015年,人们对大数据的关注焦点,已经从之前的概念炒作,发展到如何通过大数据为客户业务创造价值。未来,数据将以十倍、百倍的速度增长,信息"过载"已经成为许多企业的一大症结。即使是石油,在开采出来之后,还需要经过冶炼、蒸馏、精制等,才能为社会创造价值。企业的数据,如果不能快速地抽取、分析和变现,也将成为企业的沉重负担。
在各行各业受到互联网冲击的年代,客户需要的不仅仅是供应商,更是合作伙伴;需要的是持续的联合创新、持续的开放解决方案供应、持续的咨询服务,这样才能帮助客户直面竞争和挑战,甚至成功逆袭。
FusionInsight:累计成功部署500+项目
大数据已成为华为未来的战略方向之一。从2009年起,华为就开始有节奏地投入大数据,如今已经取得开源社区、客户和生态伙伴的共同认可。其具体举措包括:在ApacheHadoop和Spark社区投入高级专家持续贡献内核代码,已取得社区排名全球第4的成绩;2011年发布第一个平台版本,成功帮助电信运营商改善了基站投资结构,大幅降低了高端客户的离网率;2013年发布全新架构的FusionInsight大数据平台,并快速在金融、公安、政府和教育等行业取得突破,已累计成功部署了500+项目,同时,已有200+合作伙伴的行业方案采用了FusionInsight平台。
华为始终秉承着以客户为中心的理念,反映在大数据领域,就是要贴近行业典型客户进行联合创新,有针对性地提供平台解决方案,并引领合作伙伴在平台上持续构建价值应用。
FusionInsight的整体结构分为三层:最底层的DataOS是基石,可支持主流的开源处理引擎--MapReduce批处理、Spark内存迭代、STORM流处理,以及华为自研的MPPDB,它是业内唯一的全栈企业发行版,可满足不同场景的数据处理需求。同时,自研的Elk可支持企业的SQL应用无缝迁移到大数据平台;中层的DataFarm是伯乐,是让数据有效流动起来的关键所在,支持ISV利用平台能力进行多源数据的实时集成,支持各类开源的算法库,使能客户和伙伴的挖掘能力,帮助数据分析师不断地进行试错和模型训练;最上层的行业增强解决方案是加速器,在DataOS和DataFarm的基础上,针对行业典型大数据场景(比如金融业的风控),有针对性地优化并预置参数、算法、模型和逻辑包,大大缩短了基于大数据的新业务上线时间,满足了在线应用的高要求,填补了企业高要求与无序开源的空白,最后联合ISV开发上层应用,提供关键场景的端到端解决方案。
大数据:走向企业生产和关键业务
FusionInsight在平台水平能力上持续做厚,支持多集群统一管理及多租户、容灾备份、存储EC、数据加密、OMS支持HA等高级特性,支持全Web化的交互式体验,以及不断丰富的数据治理工具,让大数据从企业的实验平台走向生产、走向关键业务。
金融行业近年来受互联网冲击很大,去中介化让金融脱媒、客户脱媒、甚至信息脱媒甚嚣尘上,各大银行倍感压力。2014年,随着以FusionInsight为代表的大数据解决方案开始走向商用,这一局面开始得到改观。比如,国内一家领先的商业银行在采用了华为的FusionInsight进行潜在小微贷款客户的全量挖掘后,其名单转化率比采用传统的数据仓库提升了40倍,或有金融资产预测误差率则降低了一倍;另一家银行过去主要通过批量发送推荐短信的方式开展营销活动,无法做到个性化,致使客户多有抱怨,而采用FusionInsight后,理财推荐的短信发送量比过去下降了82%,而命中率却上升到了95%,真正实现了千人千面的精准营销;还有一家银行在信用卡征信采用FusionInsight后,其发卡时间从15天大幅缩减到了立等可取,在安全性更好的前提下达到了实时体验。
交通管理是典型的大数据行业,其数据特点也是非常典型的5V,面临着新形势下的反恐压力及人均警力严重不足的困境。华为FusionInsight帮助中国某省的公安部门实现了上千个数据库的高效集中,形成了统一的大数据平台,强大的SQL能力帮助交管部门无缝迁移了应用,支持秒级发现套牌车、分钟级发现同行车、实时交互查询高危车辆、自学习优化交通网络效率,用智能的方法有效缓解了城市拥堵。
在政府行业,很多政府部门都拥有海量的价值数据,但这些数据高度分散,应用也呈现烟囱式分布。华为通过将其FusionInsight大数据平台与FusionSphere云平台联合,正在为多个政府部门建设统一的大数据云数据中心,将云计算和大数据结合,实现了大数据能力的服务化,让数据能更加高效地开放,更好地服务于民生。
电信行业也是数据高度密集的行业,电信运营商更是应用大数据的先行者,华为较早就进入了这个领域,通过FusionInsight平台帮助全球多个TOP运营商构筑了融合的大数据中心。比如,中国某省的运营商利用FusionInsight实现了VIP客户的预防性维挽,并优化了基站的投资分布,当年就为该客户节省了几百万元的支出,同时,通过开放技术还让客户的移动位置数据很好地服务于各级广告主,让数据真正变现成了货币。
上述成绩的取得,离不开华为各级合作伙伴的大力支持,FusionInsight发布之初就非常注重生态链的构建,每个行业的TOPISV都与华为的大数据实验室成功实现了对接;与此同时,华为近期还与国际领先的数据挖掘厂商SAS签署了战略合作协议,率先在国外某客户成功实现了FusionInsight的商用,迈出了国际化的坚实步伐。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21