华为大数据平台凭什么成为行业领跑者？

IDC MarketScape中国大数据管理平台市场评估报告

先上一张图，这次评选的厂商有综合类ICT厂商：华为、星环科技、新华三、浪潮、中兴等；互联网厂商：阿里云、腾讯云；数据商：Cloudera、Teradata，以及中国电信。

此次入选IDC评估厂商的标准是收入1000万，有10个以上案例。IDC评估大数据管理平台中涉及到的核心组件以及平台安装部署、运维管理等支持性功能组件，也评估平台对于分析预测、认知工具的支持能力。

综观这些标准和权重数值，可看出IDC注重的是技术能力、战略的长远发展以及应用情况。这也不难理解。任何产品平台都是在众多技术中选择、优化，考验的是持续的研发能力、技术和解决方案的产品能力和对客户的理解能力；而战略则是对客户负责任，能否长期坚持投入，不断明确自己的线路。应用则是落地能力、服务能力和对具体场景的理解能力。

在此报告中，华为FusionInsight成为领导者象限第一名，这意味着华为FusionInsight的技术能力和战略能力领跑市场。不由想起在今年2月，华为的FusionInsight进入Gartner数据分析解决方案的特定领域者象限中。这份“Magic Quadrant for Data Management Solutions for Analytics”报告主要是针对数据管理，处理和分析的各类解决方案，包括传统的数据仓库，以及新的云上大数据解决方案。

由此可见，华为的FusionInsight正是在领先技术、深刻行业理解力和完善生态布局等的助推下，逐渐在行业中崭露头角，一步步走到了行业的前列。

华为FusionInsight是一套大数据管理平台，由4个子产品FusionInsight HD/FusionInsight LibrA/FusionInsightMiner/FusionInsight Farmer和1个操作运维系统FusionInsight Manager构成。这套解决方案是华为三四年前开始大力推广的，隶属IT产品线。

华为之所以能获奖的第一个优势在于，技术能做到极致。这个解决方案由4个部分组成，每一部分在例如数据的收集、整理、脱敏、分析和管理、安全等都做到了极致，符合不同场景下的需求。而且，加上人工智能（深度学习算法和其他机器学习等）的应用，确保华为FusionInsight的领先性。

这种技术能力和一般性泛泛而做一个大数据平台不同，而是在每一个功能中都突出，既可以单独使用，也可以搭建而成平台。更为重要的是，在这些技术中，华为率先利用了最新的人工智能技术。

而且，仅仅是FusionInsight就有350+专利技术，其中还有多项业界领先和独创技术，100%兼容标准SQL；统一数据格式CarbonData、实时决策引擎RTD、图分析引擎EYWA等、可以满足企业传统业务数据迁移、数据融合查询、业务实时决策、快速多层次分析、海量结构化数据分析等需求。

举一个例子。OCR看起来是一个细分的小市场，其实是数据收集和整理的一个重要入口，在医疗、海关、物流、金融、传统制造业等领域广泛应用。华为在OCR方面技术方面包括图像预处理、深度学习文字定位和文字识别引擎以及后处理纠错模块三部分。在基于视觉注意力的深度学习文字识别技术中，采用视觉注意力模型（CNN+LSTM+Attention技术），该模型首先在图像上采用滑动窗口CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）的方法进行图像特征提取；然后在CNN的顶部堆叠一个LSTM（Long Short-Term Memory networks，长短期记忆网络）进行序列特征提取；最后，使用注意力模型作为解码器输出最终的文字序列。

有了技术作为底蕴，这是华为大数据管理平台率先起跑的关键因素。

有了这些人工智能能力的融入，能帮助华为在产品和解决方案中迅速胜出。但是，理解客户，深入到各行各业中，才是至关重要的。

从数据来看，华为大数据解决方案被60%的中国Top10银行，50%全球Top50的运营商和30%的政府平安城市项目所选择，服务于全球40多个国家和地区的700多家客户, 拥有300多个商业合作伙伴，已广泛应用于金融、运营商、政府、能源、医疗、制造、交通等多个领域。

再举例，FusionInsight RTD 平台推出后即受到国内某大型银行的欢迎。其极低的学习成本使得业务人员经过两天的培训后，在一周之内写出上百个业务规则。不仅如此，FusionInsight RTD完整的集群管理方案，如主备，给系统维护任意留下灵活的操作空间。该行在零售平台的短暂试用之后，很快扩展到信用卡等其他渠道，经过两年的稳定运行，被该行定位为全行级明星项目，得到了高层领导的高度好评。

除了在银行领域，RTD在某千亿级全球电商平台承担着保驾护航的关键角色，在短短的3个月内，该项目从调研到实施落地，每天经历数十亿次的实时风控决策请求。 

可以稍微点一下客户名称：交科所综合研判大数据平台、西安城市大数据、深圳智慧龙岗、山西省交警大数据平台、通州视频云大数据平台、湖北气象局等等。这基本都是传统行业中，对大数据有求较高，和业务紧密相联系的一些政企用户。能了解这些用户的需求，证明华为对行业的理解能力和服务能力。

在IDC的报告中，特意指出战略能力的权重，认为这是确保平台延续性的重要指标。在这个战略中，其实有很大一部分是构建生态圈，也就是说如何基于自己的能力和行业的发展结合起来，既能确保技术赋能，还能确保生态圈共同繁荣。

以技术生态为例。华为一直秉承“源于开源、强于开源、回馈开源”的理念，在Hadoop社区的贡献排名全球第3，华为贡献给Apache社区的开源项目CarbonData从Apache孵化器毕业，于2017年4月正式成为Apache顶级项目（TLP）。华为在全球多个地区设有OpenLab，支撑与客户、合作伙伴在云和大数据方面的联合创新，确保方案的预研、开发和实际运行。

华为还找了各个行业顶尖的ISV，共同面对客户联合开发解决方案，在大数据领域持续研发，为广大客户提供更好的服务，打造繁荣的生态圈。

从这个趋势看，华为领跑大数据市场，代表了整个大数据市场的进一步繁荣，这是站在云、人工智能和物联网成熟的基础之上。而华为自身的技术底蕴，对单项技术的不断突破和压强式的投入（资金、人力等），确保技术领先性；只有在这个基础上，华为不断深入行业，了解客户需求，与合作伙伴共同联合开发，顺理成章成为行业的领导者。

所以，读懂华为大数据战略，就懂得整个行业的趋势。

本文转载自大数网