Ⅰ 中國分布式存儲十大排行榜
摘要 你好時空雲，星際無限，天茹，先河等在分布式存儲行業內都屬於老牌公司了，在業內也相對擁有一定的名氣與粉絲，IPFS星際無限是國內頂尖的區塊鏈科技公司，致力於IPFS的生態建設讓每一個分布式存儲的愛好者都能了解IPFS！目前已經為30+家大型礦商提供獨家技術，同時也做到了在IPFS前20排名里占據了8個節點的好成績。
Ⅱ 2010年 中國資料庫市場份額是什麼情況啊 尤其是 Oracle，IBM，MS-sql
傳統RDBMS 以下為大約值：
Oracle 40%， MS SQL 20%，mysql 20 % , ibm db2 10%
Ⅲ 杉岩數據在國內存儲市場如何
全球知名分析機構IDC發布了《2017 Q4 China SDS&HCI Market Overview》報告，作為專注於軟體定義存儲(SDS)領域的知名廠商，杉岩數據(SandStone)首次參與報告排名便取得了較好的市場成績，在SDS市場整體排名中位居第六位。
Ⅳ 大數據未來發展趨勢如何
大數據產業產業鏈全景梳理：從基礎支撐到融合應用，產業范圍廣泛
大數據產業上游是基礎支撐層，主要包括網路設備、計算機設備、存儲設備等硬體供應，此外，相關雲計算資源管理平台、大數據平台建設也屬於產業鏈上游;
大數據產業中游立足海量數據資源，圍繞各類應用和市場需求，提供輔助性的服務，包括數據交易、數據資產管理、數據採集、數據加工分析、數據安全，以及基於數據的IT運維等;
大數據產業下游則是大數據應用市場，隨著我國大數據研究技術水平的不斷提升，目前，我國大數據已廣泛應用於政務、工業、金融、交通、電信和空間地理等行業。
—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》
Ⅳ 資料庫的發展趨勢和發展前景
數據挖掘、海量存儲、數據倉庫、智能商務運算、高性能並發管理與控制
主流產品的發展現狀
資料庫管理系統經歷了30多年的發展演變，已經取得了輝煌的成就，發展成了一門內容豐富的學科，形成了總量達數百億美元的一個軟體產業。根據Gartner Dataquest公司的調查，2000年國際資料庫市場銷售總額達88億美元，比1999年增長10%。根據CCID的報告，2000年的中國資料庫管理系統市場銷售總額達24.8億元，比1999年增長了41.7%，占軟體市場總銷售額的10.8%。可見，資料庫已經發展成為一個規模巨大、增長迅速的市場。
目前，市場上具有代表性的資料庫產品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微軟的SQL Server等。在一定意義上，這些產品的特徵反映了當前資料庫產業界的最高水平和發展趨勢。因此，分析這些主流產品的發展現狀，是我們了解資料庫技術發展的一個重要方面。
關系資料庫技術仍然是主流
關系資料庫技術出現在20世紀70年代、經過80年代的發展到90年代已經比較成熟，在90年代初期曾一度受到面向對象資料庫的巨大挑戰，但是市場最後還是選擇了關系資料庫。無論是Oracle公司的Oracle 9i、IBM公司的DB2、還是微軟的SQL Server等都是關系型資料庫。Gartner Dataquest的報告顯示關系資料庫管理系統(RDBMS)的市場份額最大， 2000年RDBMS的市場份額占整個資料庫市場的80%，這個比例比1999年增長了15%。這組數據充分說明RDBMS仍然是當今最為流行的資料庫軟體。當前，由於互聯網應用的興起，XML格式的數據的大量出現，學術界有一部分學者認為下一代資料庫將是支持XML模型的新型的資料庫。作者對此持否定態度，認為關系技術仍然是主流，無論是多媒體內容管理、XML數據支持、還是復雜對象支持等都將是在關系系統內核技術基礎上的擴展。
產品形成系列化
一方面，Web和數據倉庫等應用的興起，數據的絕對量在以驚人的速度迅速膨脹；另一方面，移動和嵌入式應用快速增長。針對市場的不同需求，資料庫正在朝系列化方向發展。例如IBM公司的DB2通用資料庫產品包括了從高端的企業級並行資料庫伺服器，到移動端產品DB2 Everywhere的一整套系列。從支持平台看，今天的DB2已經不再是大型機上的專有產品，它支持目前主流的各種平台，包括Linux和Windows NT。此外，它還有各種中間件產品，如DB2 Connect、DB2 Datajointer、DB2 Replication等，構成了一個龐大的資料庫家族。
支持各種互聯網應用
資料庫管理系統是網路經濟的重要基礎設施之一。支持Internet（甚至於Mobile Internet）資料庫應用已經成為資料庫系統的重要方面。例如，Oracle公司從8版起全面支持互聯網應用，是互聯網資料庫的代表。微軟公司更是將SQL Server作為其整個.NET計劃中的一個重要的成分。對於互聯網應用，由於用戶數量是無法事先預測的，這就要求資料庫相比以前擁有能處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，也就是要擁有良好的可伸縮性及高可用性。此外，互聯網提供大量以XML格式數據為特徵的半結構化數據，支持這種類型的數據的存儲、共享、管理、檢索等也是各資料庫廠商的發展方向。
向智能化集成化方向擴展
資料庫技術的廣泛使用為企業和組織收集並積累了大量的數據。數據豐富知識貧乏的現實直接導致了聯機分析處理（OLAP）、數據倉庫（Data Warehousing）和數據挖掘(Data Mining)等技術的出現，促使資料庫向智能化方向發展。同時企業應用越來越復雜，會涉及到應用伺服器、Web伺服器、其它資料庫、舊系統中的應用以及第三方軟體等，資料庫產品與這些軟體是否具有良好集成性往往關繫到整個系統的性能。Oracle公司的Oracle 9i 產品包括了OLAP、數據挖掘、ETL工具等一套完整的BI（商業智能）支持平台，中間件產品與其核心資料庫具有緊密集成的特性，Oracle Application Server 增加的一項關鍵功能是高速緩存特性，該特性可以將數據從資料庫卸載到應用伺服器，加速 Web用戶對數據的訪問速度。IBM 公司也把BI套件作為其資料庫的一個重點來發展。微軟認為商務智能將是其下一代主要的利潤點。
資料庫技術的發展趨勢
數據、計算機硬體和資料庫應用，這三者推動著資料庫技術與系統的發展。資料庫要管理的數據的復雜度和數據量都在迅速增長；計算機硬體平台的發展仍然實踐著摩爾定律；資料庫應用迅速向深度、廣度擴展。尤其是互聯網的出現，極大地改變了資料庫的應用環境，向資料庫領域提出了前所未有的技術挑戰。這些因素的變化推動著資料庫技術的進步,出現了一批新的資料庫技術，如Web資料庫技術、並行資料庫技術、數據倉庫與聯機分析技術、數據挖掘與商務智能技術、內容管理技術、海量數據管理技術等。限於篇幅，本文不可能逐一去展開來闡述這些方面的變化，只是從這些變化中歸納出資料庫技術發展呈現出的突出特點。
「四高」 即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸縮性和高安全性。資料庫是企業信息系統的核心和基礎，其可靠性和性能是企業領導人非常關心的問題。因為，一旦宕機會給企業造成巨大的經濟損失，甚至會引起法律的糾紛。最典型的例子就是證券交易系統，如果在一個行情來臨的時候，由於交易量的猛增，造成資料庫系統的處理能力不足，導致資料庫系統崩潰，將會給證券公司和股民造成巨大的損失。在我國計算機應用的早期，由於計算機系統還不是企業運營必要的成分，人們對資料庫的重要性認識不足，而且為了經費上的節約常常採用一些低層次的數據管理軟體，如dBASE等，或者盜版的軟體。但是，隨著信息化進程的深化，計算機系統越來越成為企業運營的不可缺少的部分，這時，資料庫系統的穩定和高效是必要的條件。在互聯網環境下還要考慮支持幾千或上萬個用戶同時存取和7x24小時不間斷運行的要求，提供聯機數據備份、容錯、容災以及信息安全措施等。
事實上，資料庫系統的穩定和高效也是技術上長久不衰的追求。此外，從企業信息系統發展的角度上看，一個系統的可擴展能力也是非常重要的。由於業務的擴大，原來的系統規模和能力已經不再適應新的要求的時候，不是重新更換更高檔次的機器，而是在原有的基礎上增加新的設備，如處理器、存儲器等，從而達到分散負載的目的。數據的安全性是另一個重要的課題，普通的基於授權的機制已經不能滿足許多應用的要求，新的基於角色的授權機制以及一些安全功能要素，如存儲隱通道分析、標記、加密、推理控制等，在一些應用中成為切切實實的需要。
「互聯」 指資料庫系統要支持互聯網環境下的應用, 要支持信息系統間「互聯互訪」，要實現不同資料庫間的數據交換和共享，要處理以XML類型的數據為代表的網上數據，甚至要考慮無線通訊發展帶來的革命性的變化。與傳統的資料庫相比，互聯網環境下的資料庫系統要具備處理更大量的數據以及為更多的用戶提供服務的能力，要提供對長事務的有效支持，要提供對XML類型數據的快速存取的有效支持。
「協同」 面向行業應用領域要求，在DBMS核心基礎上，開發豐富的資料庫套件及應用構件，通過與製造業信息化、電子政務等領域應用套件捆綁，形成以DBMS為核心的面向行業的應用軟體產品家族。滿足應用需求，協同發展資料庫套件與應用構件，已成為當今資料庫技術與產品發展的新趨勢。規劃中的Oracle 11i的主要擴展方面據稱主要也是各種面向應用套件的支持。
Ⅵ 資料庫的發展過程
一、搖籃和萌芽階段：首先使用"DataBase"一詞的是美國系統發展公司在為美國海軍基地在60年代研製數據中引用。
1963年，C·W·Bachman設計開發的IDS(Integrate Data Store)系統開始投入運行，它可以為多個COBOL程序共享資料庫。
1968年，網狀資料庫系統TOTAL等開始出現;
1969年，IBM公司Mc Gee等人開發的層次式資料庫系統的IMS系統發表，它可以讓多個程序共享資料庫。
1969年10月，CODASYL資料庫研製者提出了網路模型資料庫系統規范報告DBTG，使資料庫系統開始走向規范化和標准化。正因為如此，許多專家認為資料庫技術起源於20世紀60年代末。資料庫技術的產生來源於社會的實際需要，而數據技術的實現必須有理論作為指導，系統的開發和應用又不斷地促進資料庫理論的發展和完善。
二、發展階段：20世紀80年代大量商品化的關系資料庫系統問世並被廣泛的推廣使用，既有適應大型計算機系統的，也有適用與中、小型和微型計算機系統的。這一時期分布式資料庫系統也走向使用。
1970年，IBM公司San Jose研究所的E ·F ·Code發表了題為"大型共享資料庫的數據關系模型"論文，開創了資料庫的關系方法和關系規范化的理論研究。關系方法由於其理論上的完美和結構上的簡單，對資料庫技術的發展起了至關重要的作用，成功地奠定了關系數據理論的基石。
1971年，美國數據系統語言協會在正式發表的DBTG報告中，提出了三級抽象模式，即對應用程序所需的那部分數據結構描述的外模式，對整個客體系統數據結構描述的概念模式，對數據存儲結構描述的內模式，解決了數據獨立性的問題。
1974年，IBM公司San Jose研究所研製成功了關系資料庫管理系統System R，並且投放到軟體市場。
1976年，美籍華人陳平山提出了資料庫邏輯設計的實際（體）聯系方法。
1978年，新奧爾良發表了DBDWD報告，他把資料庫系統的設計過程劃分為四個階段:需求分析、信息分析與定義、邏輯設計和物理設計。
1980年，J·D·Ulman所著的《資料庫系統原理》一書正式出版。
1981年 E· F· Code獲得了計算機科學的最高獎ACM圖林獎。
1984年，David Marer所著的《關系資料庫理論》一書，標志著資料庫在理論上的成熟。
三、成熟階段：80年代至今，資料庫理論和應用進入成熟發展時期 易觀國際發布《IT產品和服務－2007年中國資料庫軟體市場數據監測》，考察了中國資料庫管理軟體市場。數據顯示，中國商業資料庫市場2007年度整體規模達到21.72億人民幣，比去年同期增長15%。從廠商競爭格局來看，國際軟體巨頭占據市場的絕大多數份額。Oracle、IBM、Microsoft和Sybase牢牢占據國內資料庫軟體市場前四位，擁有93.8%的市場份額。國產資料庫的市場份額在本季度繼續提升，正在抓住國家提倡自主創新的機遇，以「有自主知識產權」的產品為契機，滿足部委和地方政府的信息整合平台需求。 2008年，中國商業資料庫市場整體規模達到了28.25億元，比上個年度增長了30%，一方面，主要是因為中國電子政務建設的大幅增加，以及中國政府對版權的高度重視。其中，Oracle占據了其中44%的市場份額，IBM占據了其中20%的份額、微軟占據了18%的份額，Sybase占據了10%，而國產資料庫因為在政府的支持下，已經占據了8%的市場份額，較2007年同比提升了25%。其中，達夢資料庫年銷售額為6600萬元，為國產資料庫中市場份額最大的。預計中國商業資料庫市場在2009年達到31億元的市場規模，同時，國產資料庫在中國政府鼓勵自主創新的基礎下，會占據更大的市場份額。 另外，包括Mysql等開源資料庫也占據了大量的政府及中小企事業用戶，同時，盜版資料庫更是占據了中國資料庫市場的較大份額，其數值不亞於整個商業資料庫的市場份額。
Ⅶ 大數據時代，我國數據量究竟有多大
從2013年初開始，對於大數據爆發的焦慮感，緊迫感，不由自主地被捲入的甚至無力的感覺，驅動眾多行業、企業和團體去關注和開始接觸和了解大 數據，自覺或不自覺的，主動或不得已地去融入這波洪流。但是，真的說到大數據，我們中國到底有多少數據量，它們都分布在哪些行業，哪些數據是目 前可用的，哪些行業已經在使用數據，進入產業互聯網和數據引導的變革了？
可能看到的版圖依舊模糊。因此，我們懷抱很好的希望，以第一個吃螃蟹並期待來自行業的矯正和拍磚的態度，首先嘗試對於國內各個領域，行業以 及機構的數據擁有情況，使用情況以及未來路徑做一個粗獷地調研、梳理和判斷，對大數據時代我國各個領域數據資產的擁有和使用情況，也就是我們數 據資產的家底做個盤點，也對各個行業、系統進軍大數據，以及擁抱產業互聯網的進度和未來做個簡單判斷。事實上，大數據之題無疑繁若星辰，然而只 有在相對完整的視圖下，繁星若塵，我們才可得以一窺天機。
從我們手頭掌握的數據來看，2013年度，中國存儲市場出貨容量超過1個EB（1EB=多少），存儲總量而IDC曾經發布的預測表明在未來的3-4年，中國存儲總 容量可能達到18個EB。從數據存儲市場的需求來看，互聯網、醫療健康、通信、公共安全以及軍工等行業的需求是主要的，且上升態勢明顯。
鑒於存儲和伺服器的緊密相關，我們從已經獲得的資料可以知道，目前全球運行的伺服器總量超過5000萬台，美國國內運行的伺服器總體容量接近 1000萬台。從各種市場公開數據來看，2013年中國內地伺服器銷售總數接近為100萬台。大體估算，截止到2013年底，中國內地整體在運行的伺服器總數 量在300萬台以上。
從現有存儲容量看，中國目前可存儲數據容量大約在8EB-10EB左右，現有的可以保存下來的數據容量大約在5EB左右，且每兩年左右會翻上一倍。這些 被存儲數據的大體分布為：媒體/互聯網占據現有容量的1/3，政府部門/電信企業占據1/3，其他的金融、教育、製造、服務業各部分佔據剩餘1/3數據量 。
公開數據顯示，互聯網搜索巨頭網路2013年擁有數據量接近EB級別、阿里、騰訊聲明自己存儲的數據總量都達到了百PB以上。此外，電信、醫療、金 融、公共安全、交通、氣象等各個方面保存的數據量也都達到數十或者上百PB級別。
在目前被廣泛引用的IDC和EMC聯合發布的「2020年的數字宇宙」報告 預測到2020年，全球數字宇宙將會膨脹到40ZB，均攤每個人身上是5200GB以上，這個量將會如何被有效存儲和應用，我們眼下還很難想像。然而我們 看到該報告指出，從現在起到2020年，全球數字宇宙的膨脹率大約為每兩年翻一番。事實上，根據上述調查結論和伺服器容量調查，我們也能做出個相對 合理的推斷：目前，全球產生的數據量中僅有1%左右的數據能夠被保存下來，也就是說今天全球能夠被保存下來的數據也就是在50EB左右，而其中被標記 並用於分析的數據更是不到10%。
作為全球人口和計算設備保有量的大國，我國每年所能產生的數據量也極為龐大，有數據說2014年甚至可能達到ZB級別，但是真正被有效存儲下來的 數據僅僅是其中極微少部分，中國保存下來數據佔全球數據的比例大約在10%左右，也就是上面說的5EB。這些數據中，目前已被標記並用於分析的數據僅 達到500PB左右，也是接近10%的一個比例。
伴隨著雲計算迅速普及和各行業，各企業和部門對於數據資產保存和利用意識的增強，以及通過互聯網、大數據對產業進行變革的意願，未來2-3年一 定會有越來越多的行業、大企業步入到PB、百PB、甚至EB級別數據俱樂部，未來3-3年中國的數據總量也將呈翻倍上升態勢，我們預測2015年中國就可能 突破10EB數據保有量，被標簽和分析利用數據量也將上升到EB級別，這些數據增長中互聯網、政務、醫療、教育、安全等行業和領域所做貢獻最大，而相 對傳統的物流、生產製造、甚至農業等領域數據擁有量的增長將更加明顯。
Ⅷ 在項目數字化轉型中使用較為普遍的軟體定義存儲一體機有嗎，求推薦
隨著國內企業數字化轉型加速，企業紛紛上雲，數據存儲量呈爆發式增長。傳統存儲擴展性差、成本高等局限性愈發明顯。軟體定義存儲（Software Defined Storage，以下簡稱SDS）以虛擬化方式將各種存儲資源抽象化、進行池化整合，通過智能化管控軟體實現存儲資源的按需分配。軟體定義存儲重新定義了存儲架構，以擴容便捷、成本較低等優勢，成為存儲領域的重要發展方向之一。
深圳市杉岩數據技術有限公司（以下簡稱「杉岩數據」或「杉岩」）是國內軟體定義存儲領域的領導者之一。IDC最新發布的《2019 Q4 中國SDS市場報告》中，杉岩數據在對象存儲市場份額第三，佔比16.3%；在塊存儲市場份額第四，佔比6.9%。
杉岩數據成立於2014年9月，公司以新一代智能分布式存儲技術為核心，致力於提供領先的面向不同業務環境的企業級存儲方案，幫助用戶輕松應對IT向雲遷移的存儲挑戰，為大數據時代的商業決策提供智能存儲，打造雲計算、人工智慧、物聯網等領域的數據存儲基石。
杉岩數據致力於幫助用戶應對數據存儲量、訪問量以及數據管理復雜度，幫助用戶建立以存儲虛擬化和計算虛擬化為核心的雲計算基礎設施環境，並逐步提供數據處理、挖掘、智能分析等方面的大數據專業系統和服務。
2020年7月8日，公司宣布獲得B+輪1.5億元最新融資，本輪融資由大型央企中遠海運領投，襄禾資本、無錫金投跟投。藉助本輪融資，公司將圍繞數據存儲、數據管理、數據價值的客戶價值模型，持續加大產品關鍵技術的研發投入、垂直領域的市場拓展、人才引入以及產業生態鏈的建設，為用戶的數字化轉型提供全面賦能。
杉岩數據融資情況
訪談內容分享如下：
1
不只是存儲優化
以數據為中心的客戶價值金字塔模式
將智能存儲的進階賦能演繹到極致
融中研究：
「SandStone是一種橙紅色石頭，由沙粒經過多年不斷沉積重新排列而成。SandStone 生動地詮釋了『分布式架構』的形成。」為什麼用這個比喻來強調「分布式架構」？有什麼特殊含義？
陳堅：
SandStone對我們確實意義深遠。實際上，我們公司名稱的來源與「Sand Stone」緊密相關。杉岩二字，來源於Sand的音譯杉，以及Stone的意譯岩。取名「SandStone」是因為我們做的是基於P2P的分布式存儲架構，分布式存儲的本質就是把分散的磁碟硬體聚合起來，形成一個很大的存儲資源池。「SandStone」生動地詮釋了「分布式架構』的形成，每個磁碟所在的伺服器節點就像一粒沙子，通過杉岩數據的軟體聚沙成石，形成一個穩定可靠的存儲系統。
SandStone不僅代表了產品的特點，實際也代表了我們的文化、經營理念。從公司內部來看，每一個員工就像一粒沙子，大家團結奮斗、緊密協作，凝聚成一個有機整體，使得整個公司像石頭一樣堅不可摧；從外部合作夥伴的拓展來看，以杉岩為中心，將周圍的合作夥伴聚在一起形成生態圈，每一個夥伴也是一粒沙子，通過不斷吸納聚合，構建穩定的生態圈。因此，SandStone所代表的團結奮斗與凝聚力內核，已內化成了公司企業文化的一部分；SandStone蘊含的分布式理念，也切合了公司與合作夥伴的生態建設理念。
融中研究：
杉岩是做存儲的，為什麼公司取名為杉岩數據而不是杉岩存儲呢？智能存儲與傳統存儲的主要區別是什麼？杉岩的智能存儲方案有什麼特點？
陳堅：
之所以叫杉岩數據而不是杉岩存儲，是因為我們帶給客戶的價值不只是存儲的優化，而是以數據為中心的智能存儲賦能，通過我們的存儲系統，解決客戶在AIoT、5G時代海量數據的存儲、管理以及使用方面的問題。
針對智能存儲，杉岩數據構建了一套以數據為中心的客戶價值金字塔模型，最底座是存儲，作為數據的抓手；中間層是數據的管理，作為內涵；最頂層為未來的智能化應用提供准備及服務，我把它叫做外延。
具體來說，第一層即數據存儲的智能化。存儲側的智能，就是讓客戶使用更加簡單。傳統存儲像煙囪，每一個業務系統配一套存儲，客戶的運維非常困難。分布式存儲則是一個存儲池，客戶面向的是一套承載了不同應用數據的存儲集群，孤立的煙囪不再存在。在存儲集群裡面的故障、性能、容量等告警，都是由存儲系統內部智能化完成，同時還保障數據的可靠性、安全性以及訪問性能。
第二層，數據管理的智能化。用戶存數據後，要管數據。我認為數據是有生命力的，像人一樣有從生到死的過程。醫療影像數據是一個典型的例子：病人拍完CT、X光產生的影像數據馬上要被用於輔助醫生尋找病症、病灶，這時數據是「熱」的。這一次病好後，數據訪問頻率下降，「熱」數據變為「溫」數據。病人徹底康復後，數據變「冷」。對「熱」數據，為了保證訪問性能，相應的軟硬體配置都非常高，價格也高。「冷」數據如果同「熱」數據一樣存儲，性價比較低。醫院一般將冷數據歸檔到公有雲或藍光等單位存儲成本相對較低的存儲介質中。這個例子正好反映了數據全生命周期的智能化管理。
在未來海量數據時代，數據的管理非常關鍵。除了數據全生命周期的管理，杉岩還能實現數據智能化的統一管理，包括：對客戶的傳統存儲和杉岩的分布式存儲的統一管理，保護客戶對傳統存儲的原有投資；對公有雲、私有雲數據的統一管理，實現數據的自由流動；對邊緣設備與中心設備數據的統一管理，實現數據的相互協同。
第三層，金字塔的頂端，是數據挖掘的智能化。數據被存儲、管理，最終都是為了信息和價值的挖掘。目前越來越多的企業藉助AI、機器學習、深度學習這些演算法來使用和挖掘數據價值。杉岩的存儲系統，包括我們的對象存儲，都為海量數據的挖掘和使用去賦能。當然，杉岩不是要做AI，而是為智能化去賦能。這體現在兩個方面，第一，我們的存儲系統裡面自帶數據處理引擎，對業務需要使用的數據進行預先處理。第二，我們為AI的訓練、數據清洗、數據的准備階段提供了友好的統一管理、存儲平台——數據處理引擎「AI in MOS」，還有面向需要對AI進行訓練、學習、應用的公司提供的存儲平台——「MOS for AI」。
融中研究：
杉岩在數據的存、管、挖各個層面的資源投入如何？杉岩在技術底層的優勢有哪些？
陳堅：
在存、管、挖三個層面，杉岩起步聚焦於「存」，致力於為客戶提供一個高可靠、高安全、高性能、高可擴展性的分布式存儲系統，「存」也是目前投入最大的一塊。在「存」方面，目前我們的核心競爭力主要體現在產品性能更高，可用性、可維性更強，特別是在數據的安全性方面，我們積累了很多經驗。
在管方面，隨著客戶持續增加，杉岩面臨的需求也不斷增加，我們通過與客戶的互動交流，了解客戶實實在在的需求與痛點，並提出創新的解決方案。目前我們一些特有的產品功能已經落地了，這是很多企業包括一些大廠都不具備的，比如說我們對傳統存儲與分布式存儲的統一管理、對數據的全生命周期管理等等。
最上層，未來數據的智能應用層面，在智能數據處理引擎「AI in MOS」產品上，我們也在加大投入，今年就會有實際的項目落地。
融中研究：
您剛才講到，在數據挖掘上會加大投入，那麼杉岩在這一塊的發展目標如何？如何與數據挖掘專業公司競爭？
陳堅：
我先做一個澄清，杉岩的產品是有邊界的，我們不會像大數據公司一樣，比如也去做一個精準營銷，我們是為精準營銷賦能。像之前提到的數據處理，即使杉岩不做，這些公司還是要做的，杉岩其實是在幫這些公司做加速。另一方面，在賦能大數據挖掘的過程，杉岩主要針對非結構化數據賦能。以前的基於資料庫的結構化數據，像BI、數據倉庫，這類數據的挖掘已經有非常成熟的解決方案，杉岩的目標不在於此。我們強調對象存儲就是因為對象存儲是存儲非結構化數據最佳的載體。我們通過對非結構化數據的AI挖掘、使用賦能實現差異化。
融中研究：
在當前軟體定義存儲，存在哪些技術局限，大概何時能夠突破？杉岩在這塊有哪些領先優勢？
陳堅：
軟體定義存儲的概念相對於傳統存儲，其設計哲學和傳統存儲剛好相反。傳統存儲以硬體為核心，存儲系統的數據可靠性高度依賴硬體架構的設計。軟體定義存儲，假設硬體是不可靠的或可靠性沒那麼高。
軟體定義存儲的性能更高、擴展性更強、更靈活。但任何一個架構、系統都會有自己的優缺點。軟體定義存儲在技術上的局限性：第一，難以將硬體的性能發揮到極致。第二，在存儲集群大了以後，整個集群的管理、運維也是一個挑戰。一般的企業沒有專門的IT運維人員或運維水平有限，在海量數據時代，存儲產品能不能讓企業實現簡單運維，也是一個挑戰。
杉岩對傳統存儲和分布式存儲都有很深入的理解，既有傳統存儲最核心的架構師和工程師，也有深耕分布式存儲領域近10年的架構師。面對這些局限，杉岩也在做一些事情，比如在軟硬結合方面，與硬體供應商一起做軟硬垂直優化；在大規模集群存儲系統的管理和運維上，借鑒一些AI的演算法能力，讓運維更加智能化、自動化。
2
立足場景尋找最佳匹配行業
以質量和服務構建客戶信任
加速市場拓展
融中研究：
杉岩已服務10+行業的500+客戶，從市場策略來看，杉岩數據在這些行業是齊頭並進還是有所側重？主要的優勢行業有哪些？未來發展或者延伸的重點行業還有哪些？
陳堅：
存儲系統作為一個標准化產品，沒有太多的行業屬性。但是軟體定義存儲有它的最佳應用場景。
杉岩數據依託場景構築產品和解決方案，再通過最佳應用場景去尋找最佳匹配行業，進行市場開拓。例如，杉岩智慧視頻雲存儲的解決方案，可以在安防、軌道交通、能源、電力、金融等等行業領域使用。另外，我們還推出了一個更加通用化、平台式的私有雲產品，適用於金融、政府、教育、醫療等多個行業。
目前，杉岩市場突破的重點在於有大量場景和需求的政府、金融、教育、醫療、交通、能源、製造等行業。市場開拓方面，杉岩在大部分行業齊頭並進，對小部分行業有所側重，例如金融行業將是杉岩數據始終關注的重點行業。
作為存儲廠商，杉岩產品的行業屬性不強，但在產品智能化層面，實際上我們有一些場景化和行業屬性的定製，但這種定製不是為某一客戶定製，而是為一個行業定製，並且可以批量復制和推廣。
融中研究：
杉岩數據如何切入客戶，並獲得客戶的信任？在客戶關系維護和服務方面，杉岩數據採取哪些措施？
陳堅：
從0到1的突破是非常難的。杉岩數據以產品為客戶帶來的價值來切入市場，早期的客戶包括中國移動、中國電信、廣發證券、深圳市供電局等。對TOB市場，標桿的意義重大。杉岩切入市場後，依託案例與標桿客戶在同行業去推廣復制。
杉岩數據依靠高質量的產品和切實的服務獲取客戶的信任。目前為止，我們存儲了2500+PB的數據，從沒丟失過數據，這一點讓用戶非常放心。服務，是創業公司最具競爭力的優勢之一，而大廠流程非常復雜，對TO B客戶服務的理念和經驗也比較缺乏。杉岩與客戶的運維人員緊密溝通，對他們進行多維培訓賦能，客戶能夠親身感受到杉岩對他們的重視。
3
疫情期間，馳援武漢
推出免費服務平台
苦練研發內功蓄勢待發
融中研究：
此次疫情對杉岩數據帶來什麼影響？杉岩數據採取哪些行動？
陳堅：
這次新冠疫情對杉岩數據是一把雙刃劍，但總體來說是利好的局面。一方面，疫情對公司短期的獲客、工作開展產生了一定的沖擊和影響；另一方面，疫情也讓新一代信息技術的價值被充分認識，例如遠程醫療、遠程診斷等會涉及到大量的數據存儲和應用，軌跡、跟蹤、健康碼等其實也都是基於數據的存儲和使用。很多行業對於新一代信息技術的接受程度更高了，特別是政府的智慧城市、醫療領域的遠程醫療、教育領域的遠程教育發展等，帶來的數據存儲機會更多了。
作為一家創業公司，疫情期間，我們也秉承一貫的家國情懷和責任，進最大的努力為抗疫提供支持。2月份，我們給武漢大學人民醫院捐獻了一套分布式存儲產品，助力提升醫院的醫療質量和效率。同時，為了幫助用戶解決疫情期間存儲問題，我們推出了供用戶免費使用的「統一存儲平台軟體SandStone USP」。
此外，我們在產品研發、市場開拓上沒有絲毫懈怠。在產品研發端，我們借機苦練內功、打磨產品，為疫情過後的市場反彈做好准備；在市場開拓方面，我們的銷售團隊通過遠程電話保持與客戶、合作夥伴的緊密互動與溝通，努力介紹杉岩的產品方案和價值亮點，積極拓展新客戶、挖掘老客戶新需求等。
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分布式存儲市場將形成寡頭壟斷格局
杉岩將始終以差異化取勝
融中研究：
當前存儲市場競爭格局怎麼樣？主要玩家類型有哪些？
陳堅：
從市場格局來說，存儲行業技術門檻很高，需要大量的經驗積累和打磨，大浪淘沙之後，最終玩家不會很多。在傳統存儲領域，全球TOP6的公司占據市場百分之八十幾的份額。在分布式存儲領域，經過五年多的發展，與杉岩數據同期創立的公司中，很多技術不成熟的公司已經慢慢被淘汰了。我相信經過震盪式的發展後，分布式存儲的市場格局會趨於穩定，也會變成一個寡頭壟斷的格局，未來會有一家或幾家來佔領市場絕大部分的份額，杉岩肯定是其中之一。
從競爭來說，杉岩的優勢還是產品。創業公司沒有捷徑可走，品牌、資金都比拼不過大廠，生存發展一定是靠差異化的競爭力。杉岩的差異化競爭優勢主要體現在客戶價值金字塔模型的「管」和「挖」，「存」大家都在做，如果這一層都做不好自然會被淘汰；「管」層面，大廠的產品很全，內部對於傳統存儲和分布式存儲會有一些博弈和競爭，但對於垂直用戶定製化以及工業化需求領域不一定願意涉足，而杉岩獨特的價值和優勢正體現於此。數據智能層面，杉岩的價值和優勢更加明顯。杉岩的設備產品有一些特殊的功能，這是很多大廠不會去做的事情，他們提供的主要是面向全球市場的標准化產品，聚焦於存儲產品的完善。杉岩則是針對垂直細分市場進行產品差異化。
在市場競爭格局中，同類創業公司競爭方面，從目前來說，2013到2015年成立的一批公司，現在的競爭格局越來越清晰了。當前，軟體定義存儲處於繁榮發展期，蛋糕還沒有定型，在不斷擴展、挖掘客戶新場景、新需求的階段，都在共同培育市場。所以，我們正在共創生態鏈，攜手合作夥伴建設新型IT基礎設施建設。
融中研究：
大型廠商加碼存儲，例如華為、華三等大廠也開始發力對象存儲，對杉岩數據的發展會有沖擊嗎？杉岩數據如何平衡與基礎設施合作夥伴華為的競爭與合作？
陳堅：
大廠確實在加大對存儲領域的布局，但我們也看到一個趨勢，大廠現在主要在公有雲方面布局，而在私有雲方面，可能更多的是以傳統存儲、分布存儲的架構來拓展市場。與大廠的競爭要避免正面交鋒，走差異化路線。比如在金融領域，杉岩在智能化數據處理方面獨具特色，這是我們帶給客戶的獨特價值。
Ⅸ 國內idc三大龍頭公司是什麼
國內idc三大龍頭公司是：寶信軟體、光環新網、萬國數據。
數據中心行業主要上市公司：世紀互聯(VNET)、萬國數據(GDS)、光環新網(300383)、寶信軟體(600845)、數據港(603881)、鵬博士(600804)、奧飛數據(300738)等。
從整體數據中心數量來看，2020年，世紀互聯運營數據中心數量達84個，高於萬國數據。從數據中心機櫃數量來看，按2.5平方米/機櫃計算，2020年萬國數據數據中心運營機櫃數量達12.7萬個，高於同期世紀互聯運營機櫃數量(5.3萬個)。
idc運營商：
IDC 運營商主要分為電信運營商、專業第三方運營商、雲計算廠商自運營三種類型，其特點各有不同，目前我國三大運營商把握著 70%左右的 IDC 資源。
IDC，其商業模式為：首先向政府部門申請IDC牌照（目前對外資是有限制的），接著選好地址開建廠房，然後買來機櫃、伺服器，安上空調，通上電，基礎設施這算是搞好了。
接著，找客戶來租用我的機櫃，我提供你數據儲存與維護，你每年向我付費就行。這有點像物業，我提供你服務，我收你物業費有點類似。從IDC的模式大概可以看出，其屬於重資產投資模式，且技術含量不高。目前處於行情高景氣初期，可謂占據天時。
Ⅹ 中國大數據的十大商業應用
中國大數據的十大商業應用
在未來的幾十年裡，大數據都將會是一個重要都話題。大數據影響著每一個人，並在可以預見的未來繼續影響著。大數據沖擊著許多主要行業，包括零售業、金融行業、醫療行業等，大數據也在徹底地改變著我們的生活。現在我們就來看看大數據給中國帶來的十商業應用場景，未來大數據產業將會是一個萬億市場。
1、智慧城市
如今，世界超過一半的人口生活在城市裡，到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市，使城市裡的資源得到良好配置。既不出現由於資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂，又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置，精細化運營城市，打造智慧城市。
城市的道路交通，完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃，包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制，包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃，至少能夠提高30%左右的道路運輸能力，並能夠降低交通事故率。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。
城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以藉助於大數據技術進行良好規劃和動態調整。
大數據技術可以了解經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大數據技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是數據治國、科學管理的意識改變，未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理，具有極大的想像空間。
2、金融行業
大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品，美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務。中國金融行業大數據應用開展的較早，但都是以解決大數據效率問題為主，很多金融行業建立了大數據平台，對金融行業的交易數據進行採集和處理。
金融行業過去的大數據應用以分析自身財務數據為主，以提供動態財務報表為主，以風險管理為主。在大數據價值變現方面，開展的不夠深入，這同金融行業每年上萬億的凈利潤相比是不匹配的。現在已經有一些銀行和證券開始和移動互聯網公司合作，一起進行大數據價值變現，其中招商銀行、平安集團、興業銀行、國信證券、海通證券和TalkingData在移動大數據精準營銷、獲客、用戶體驗等方面進行了不少的嘗試，大數據價值變現效果還不錯，大數據正在幫助金融行業進行價值變現。大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：
（1）精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦
（2）風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐
（3）決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制
（4）效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度
（5）產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品
3、醫療行業
醫療行業擁有大量病例、病理報告、醫療方案、葯物報告等。如果這些數據進行整理和分析，將會極大地幫助醫生和病人。在未來，藉助於大數據平台我們可以收集疾病的基本特徵、病例和治療方案，建立針對疾病的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。
如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業開發出更加有效的葯物和醫療器械。
醫療行業的數據應用一直在進行，但是數據沒有打通，都是孤島數據，沒有辦法起大規模應用。未來需要將這些數據統一收集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。政府是推動這一趨勢的重要動力，未來市場將會超過幾千億元。
4、農牧業
農產品不容易保存，合理種植和養殖農產品對農民非常重要。藉助於大數據提供的消費能力和趨勢報告，政府將為農牧業生產進行合理引導，依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在數據驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長信息，病蟲害信息。
農業生產面臨的危險因素很多，但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量，但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上，這些是受降雨量和土質來決定的。Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型，他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種，哪些土地今天需要噴霧並完成耕種，哪些正處於生長期的土地需要施肥，哪些土地需要5天後才可以耕種，大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。
5、零售行業
零售行業比較有名氣的大數據案例就是沃爾瑪的啤酒和尿布的故事，以及Target通過向年輕女孩寄送尿布廣告而告知其父親，女孩懷孕的故事。
零售行業可以通過客戶購買記錄，了解客戶關聯產品購買喜好，將相關的產品放到一起增加來增加產品銷售額，例如將洗衣服相關的化工產品例如洗衣粉、消毒液、衣領凈等放到一起進行銷售。根據客戶相關產品購買記錄而重新擺放的貨物將會給零售企業增加30%以上的產品銷售額。
零售行業還可以記錄客戶購買習慣，將一些日常需要的必備生活用品，在客戶即將用完之前，通過精準廣告的方式提醒客戶進行購買。或者定期通過網上商城進行送貨，既幫助客戶解決了問題，又提高了客戶體驗。
電商行業的巨頭天貓和京東，已經通過客戶的購買習慣，將客戶日常需要的商品例如尿不濕，衛生紙，衣服等商品依據客戶購買習慣事先進行准備。當客戶剛剛下單，商品就會在24小時內或者30分鍾內送到客戶門口，提高了客戶體驗，讓客戶連後悔等時間都沒有。
利用大數據的技術，零售行業將至少會提高30%左右的銷售額，並提高客戶購買體驗。
6、大數據技術產業
進入移動互聯網之後，非結構化數據和結構化數據呈指數方式增長。現在人類社會每兩年產生的數據將超過人類歷史過去所有數據之和。進入到2015年，人類社會所有的數據之和有望突破5澤B（5ZB），這些數據如何存儲和處理將會成為很大的問題。
這些大數據為大數據技術產業提供了巨大的商業機會。據估計全世界在大數據採集、存儲、處理、清晰、分析所產生的商業機會將會超過2000億美金，包括政府和企業在大數據計算和存儲，數據挖掘和處理等方面等投資。中國2014年大數據產業產值已經超過了千億人民幣，本屆貴陽大數據博覽會就吸引了400多家廠商來參展，充分說明大數據產業的未來的商業價值巨大。
未來中國的大數據產業將會呈幾何級數增長，在5年之內，中國的大數據產業將會形成萬億規模的市場。不僅僅是大數據技術產品的市場，也將是大數據商業價值變現的市場。大數據將會在企業的精準營銷、決策分析、風險管理、產品設計、運營優化等領域發揮重大的作用。
大數據技術產業將會解決大數據存儲和處理的問題，大數據服務公司將利用自身的數據將解決大數據價值變現問題，其所帶來的市場規模將會超過千億人民幣。中國目前擁有大數據，並提供大數據價值變現服務的公司除了我們眾所周知的BAT和移動運營商之外，360、小米、京東、TalkingData、九次方等都會成為大數據價值變現市場的有力參與者，市場足夠大，期望他們將市場做大，幫助所有企業實現大數據價值變現。
7、物流行業
中國的物流產業規模大概有5萬億左右，其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右，並且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所佔的市場份額不到1%。因此資源需要整合，運送效率需要提高。
物流行業藉助於大數據，可以建立全國物流網路，了解各個節點的運貨需求和運力，合理配置資源，降低貨車的返程空載率，降低超載率，減少重復路線運輸，降低小規模運輸比例。通過大數據技術，及時了解各個路線貨物運送需求，同時建立基於地理位置和產業鏈的物流港口，實現貨物和運力的實時配比，提高物流行業的運輸效率。藉助於大數據技術對物流行業進行的優化資源配置，至少可以增加物流行業10％左右的收入，其市場價值將在5000億左右。
8、房地產業
中國房地產業發展的高峰已經過去，其面臨的挑戰逐漸增加，房地產業正從過去的粗放發展方式轉向精細運營方式，房地產企業在拍賣土地、住房地產開發規劃、商業地產規劃方面也將會謹慎進行。
藉助於大數據，特別是移動大數據技術。房地產業可以了解開發土地所在范圍常駐人口數量、流動人口數量、消費能力、消費特點、年齡階段、人口特徵等重要信息。這些信息將會幫助房地商在商業地產開發、商戶招商、房屋類型、小區規模進行科學規劃。利用大數據技術，房地產行業將會降低房地產開發前的規劃風險，合理制定房價，合理制定開發規模，合理進行商業規劃。大數據技術可以降低土地價格過高，實際購房需求過低的風險。已經有房地產公司將大數據技術應用於用戶畫像、土地規劃、商業地產開發等領域，並取得了良好的效果。
9、製造業
製造業過去面臨生產過剩的壓力，很多產品包括家電、紡織產品、鋼材、水泥、電解鋁等都沒有按照市場實際需要生產，造成了資源的極大浪費。利用電商數據、移動互聯網數據、零售數據，我們可以了解未來產品市場都需求，合理規劃產品生產，避免生產過剩。
例如依據用戶在電商搜索產品的數據以及物流數據，可以推測出家電產品和紡織產品未來的實際需求量，廠家將依據這些數據來進行生產，避免生產過剩。移動互聯網的位置信息可以幫助了解當地人口進出的趨勢，避免生產過多的鋼材和水泥。
大數據技術還可以根據社交數據和購買數據來了解客戶需求，幫助廠商進行產品開發，設計和生產出滿足客戶需要的產品。
10、互聯網廣告業
2014年中國互聯網廣告市場迎來發展高峰，市場規模預計達到1500億元左右，較2013年增長56.5%。數字廣告越來越受到廣告主的重視，其未來市場規模越來越大。2014年美國的互聯網廣告市場規模接近500億美元，參考中國的人口消費能力，其市場規模會很快達到2000億人民幣左右。
過去到廣告投放都是以好的廣告渠道＋廣播式投放為主，廣告主將廣告交給廣告公司，由廣告公司安排投放，其中SEM廣告市場最大，其他的廣告投放方式也是以頁面展示為主，大多是廣播式廣告投放。廣播式投放的弊端是投入資金大，沒有針對目標客戶，面對所有客戶進行展示，廣告的轉化率較低，並存在數字廣告營銷陷阱等問題。
大數據技術可以將客戶在互聯網上的行為記錄下來，對客戶的行為進行分析，打上標簽並進行用戶畫像。特別是進入移動互聯網時代之後，客戶主要的訪問方式轉向了智能手機和平台電腦，移動互聯網的數據包含了個人的位置信息，其360度用戶畫像更加接近真實人群。360度用戶畫像可以幫助廣告主進行精準營銷，廣告公司可以依據用戶畫像的信息，將廣告直接投放到用戶的移動設備，通過用戶經常使用的APP進行廣告投放，其廣告的轉化可以大幅度提高。利用移動互聯網大數據技術進行的精準營銷將會提高十倍以上的客戶轉化率，廣告行業的程序化購買正在逐步替代廣播式廣告投放。大數據技術將幫助廣告主和廣告公司直接將廣告投放給目標用戶，其將會降低廣告投入，提高廣告的轉化率。
目前影響大數據產業發展主要有兩個大問題，一個是大數據應用場景，一個是大數據隱私保護問題。
大數據商業價值的應用場景，大數據公司和企業正在尋找，目前在移動互聯網的精準營銷和獲客、360度用戶畫像、房地產開發和規劃、互聯網金融的風險管理、金融行業的供應鏈金融，個人徵信等方面已經取得了進步，擁有了很多經典案例。
但在有關大數據隱私保護以及大數據應用過程中個人信息保護方面還停滯不前，大家都在摸石頭過河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。國家在大數據隱私保護方面正在進行立法，估計不久的將來，大數據服務公司和企業將會了解大數據隱私保護方面的具體要求。在沒有明確有關大數據隱私保護法規前，我們可以參考國外的隱私法，嚴格遵守國際上通用的個人隱私保護法，在實施大數據價值變現的過程中，充分保護所有相關方的個人利益。
最後縱觀人類歷史，在任何領域，如果我們可以拿到數據進行分析，我們就會取得進步。如果我們拿不到數據，無法進行分析，我們註定要落後。我們過去因數據不足導致的錯誤遠遠好過那些根本不用數據的錯誤，因此我們需要掌握大數據這個武器，利用好它，幫助人類社會加速進化，幫助企業實現大數據的價值變現。
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