企业对大数据的需求
走向了广泛部署以后，现在的企业需要的是什么样的大数据，企业需要是大数据平台，有三类企业。
第一类是大客户，是跨国的公司。 他给我的关键词是第一我需要大数据平台要可持续，一定要平台的可持续，要能保证三到五年甚至十年的持续供应，不能跟我合作一两年以后你这个公司不存在。可持续对大客户非常重要，因为心里技术变化非常快，社区开源新技术变化非常快，客户的消化能力也非常限，客户的主业不在技术，可持续是非常重要。另外一个是云化，一个是内部的云化，为什么，因为大客户内部有很多部门，上百部门都需要数据分析来做支撑，如果你的数据平台是烟囱式的不能做云化，内部做服务化的支撑，内部云化的混合化的提供，对他负担非常重。
第二个是国内零售的银行。 跟他们CTO讲的时候，他讲原来的数据确实是烟囱式的，每个子系统都有整个的系统，在12年开始采用华为公司的产品，在各条业务线已经开展了很多的大数据集群，从去年华为就把20多个大数据汇集到统一的平面，形成了第二经营平面，大数据已经作为经营平面支撑企业日常分析活动。
第三是中小企业。 技术变化这么快，新技术处在混战的实地，这些中小企业的主业，这个能源公司主要是搞能源，不是搞技术，每天风机在转，风机转跟天气的关系是什么关系，如何做到提前预测，这种公司难道搭建一个大数据平台吗?不可能，IT人员可能一两个人，这种客户迫切需要的是大数据云服务，大数据云服务对中小企业来说也是非常重要的。
面向业务创新的大数据平台
未来第一阶段从传统的收仓交易为中心，第二是数据为中心，第三阶段是以人为中心的全渠道数据的整合，这个时候非常重要的一个标志就是数据处理和云服务的结合，跨地域。这个架构多样化的引擎，现在社区有很多的技术，你的平台框架能否引入新的引擎来处理不同的场景，因为现在不是一个引擎包大天下的时代，未来引擎的多样化和大数据云服务非常重要，这是华为FusionInsight大数据平台，简单来说最底层有两个产品，一个是ITD，做一个统一入口，让客户不用关心数据在哪里，可以做一个全量全局的查询，上面这一层非常重要，因为Hadoop1.0(阶段)是给开发者用，2.0(阶段)是期望给分析师用，明年开始大数据的数据分析一定走入业务人员，他是没有办法看到底层这么复杂的技术，他需要是做交互式探索的，大数据不是做定量的分析，是做关联分析，就是在不断的探索过程当中发现数据的价值，不断的修整和反馈，我们提供这个产品能做全量数据的探索，就是没有模式，没有西格玛，可以自动识别出有哪些模式供你选择，你不需要很多搜索条件，给你提供很多自动的(英语)的识别，这是非常重要的。
另外提供一个Farmer的产品，这个产品非常重要，因为客户关键应用，比如征信、审计类的实时应用，跟Hadoop有距离，不能直接用，需要在Hadoop托管之上使用的平台，包括能处理事件和流的决策平台，这个平台架构在Hadoop之上，客户只需要关心自己的应用逻辑，在上面写逻辑就可以了，华为的Farmer已经完成了数据位置到服务的管理，同时也做实时决策的分析，比如你要关心我需要什么样的客户，我推荐什么样的商品，这个逻辑就会运算到下面的大数据平台，这是华为这一层的产品。
从开源的重要性再谈一下，华为持续回馈开源社区，从09年开始在Hadoop、Spark社区辛勤的耕耘，华为在两个社区都是排名第四，Spark排名在上升，很重要的几个标志事件，是今年6月份我们获得了国内首张Spark的 商用发行版认证，而Spark的图算法，华为在社区里有核心的贡献，今年11月份，PrefixSpan算法发布。
最后看一下案例，华为的大数据平台分两个交互模式，一个是线上，一个是线下，线下主要跟企业客户提供大数据平台，跟合作伙伴来开发应用，一起为支撑客户的应用创新。
第一个是招商银行信用卡的案例，从周到分钟，之前客户发信用卡以周为单位，申请以后需要做很多要素的审核，你的消费习惯，你有没有上黑名单，你的风险承受能力，你的信贷情况，其中有很多环节是要人工参与的，采用华为大数据平台，以后发卡周期变成以分钟为单位，当场就可以发卡，华为的平台给他提供了一条非常容易的多条规则并行的计算，给客户提供非常真实的征信情况，当时可以发临时卡，这是一个变化。