大数据带来的改变，不仅仅是一点点

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

说到“数据加工”，那么就一定要提提当前热门的大数据处理平台：Hadoop & Spark。

高效、高容错的分布式文件系统（Hadoop HDFS）、高可靠性、可伸缩的分布式存储系统（HBase）、基于内存的分布式计算框架（Spark），不断涌起的开源大数据技术，推进着大数据时代的演进，给各种企业带来价值。

【使用运维门槛高，大数据“联姻”云计算来解决】

大数据平台使用的hadoop&spark这些都是开源软件，开源软件获取非常方便，但是企业会发现大数据开源软件种类多，技术复杂，对人员的技能要求很高，大数据平台的使用和运维成难题。而通常的企业没有专门的大数据工程师，这就给企业实施大数据带来了很大的难度。

举例说，通常一个企业部署一个简单数据分析的大数据项目，如果自建平台，一般需要采购，安装，部署，运维全流程来，至少耗时几个月。而且需要有专门技能的工程师，这种高门槛让普通的企业很难享受到大数据技术的带来的实惠，所以为了降低使用门槛，华为将大数据服务化，以云服务的形式提供企业以前需要复杂的物理机维护、集群创建、管理、作业维护简化成几个简单的web页面操作和API调用，大幅降低客户使用大数据的门槛，实现大数据组件的自动化部署和运维，大幅降低大数据的使用门槛和运维成本。

【华为大数据平台，经过考验的平台，强于社区又奉献于社区】

华为在将大数据与云计算结合之前，长期给电信，金融等大企业提供大数据平台（Hadoop & Spark），因此华为大数据平台是经过电信和金融等大企业严苛考验的平台。Hadoop & Spark是开源软件，开源软件在稳定性和性能上都有一定的缺失，华为云服务上部署的Hadoop & Spark是经过数百个项目检验过的稳定可靠的版本。以Spark SQL为例，开源的Spark也支持SQL，但是兼容性和能力上都有欠缺。华为在开源的基础上增强Spark SQL能力，华为云服务的Spark SQL基本支持SQL 99，国际上通用的TPC-DS测试100%兼容。除了Spark SQL，华为还在小文件、性能、稳定性等很多关键领域里面进行了增强。华为大数据对社区的版本是完全、无缝兼容，我们对Hadoop & Spark的增强，都积极回馈社区，目前Hadoop 累计贡献者20+，贡献patch 1000+，spark 累计贡献者15人+，贡献patch 200+。

【企业客户降成本、升效率福音：华为企业云提供弹性大数据服务】

目前，华为企业云弹性大数据服务已经应用在金融、教育、能源、智能交通、舆情监控等多个行业领域：

在金融服务领域，基于Hadoop的分布式大数据平台，采用分布式算法完成数据分析，帮助金融机构更了解客户需求和识别客户的资信状况，通过对客户刷卡、存取款、电子银行转帐、存贷款记录等信息进行综合分析，使原来2~4周才能处理的贷款审核业务周期，具备缩短至小时级业务处理的能力，极大的提升业务处理的效率。

在舆情监控领域，弹性大数据服务平台在海量数据中快速发现价值，以大数据为支柱的智慧警务成为警务发展的潮流，通过大量的多类型数据（从人口统计数据到到各区域所治安状况、流动人口数据等等），创建犯罪高发地区热点图谱，同时还将相邻片区等各种因素加入到数据模型中，并根据历史犯罪记录和地点统计并不断修正所得出的预测数据。实现更高效的情报收集，更方便的数据共享，更精准的预防个体犯罪行为和反社会行为，提升了业务处理效率。

大数据的价值在很多行业已经充分体现：

通过对海量、各种类型数据的分析，帮助企业的商业决策更全面，在商业决策中让更多的数据来说话。

运用大数据，可以改善服务体验、服务水平，如互联网金融服务。

金融、电信、媒资、互联网搜索/电商、广告等数据密集型行业，通过大数据，可以发现或创新出的商业价值。

未来的企业，面对越来越强的竞争，华为企业云大数据服务，愿意和企业一起，利用大数据技术，提升产品竞争力，用户满意度，以及提高商业价值上努力。