本文轉載自“華爲”微信公衆號
時下，即便是普通老百姓，也會經常從各種途徑聽到“大數據（Big Data）”這個時髦的詞彙，就如我一位做小買賣的朋友。
雖然他經常從電視和廣播中聽到“大數據”，但和很多普通人一樣，他並不認爲“大數據”這個新鮮的玩意兒和自己有什麼直接的聯繫。
我曾經語重心長的教育這位朋友：作爲一個身處互聯網時代的公民，如果還認爲“大數據”和你無關，那就已經OUT了。
我曾經和他說，大數據能夠讓天氣預報更加精準，還能預防霧霾。他對此嗤之以鼻：“說好的大雪呢？說好的藍天白雲呢？這些天爆表的霧霾是咋回事？”…我只好無奈的說，路漫漫其修遠兮，“大數據”仍將上下而求索。
我曾經和他說，大數據能夠預測球賽和奧斯卡獎的結果。結果他一臉鄙視：“嘿，朋友，別逗了，球賽和奧斯卡，越有懸念才越有意思，看一場事先知道比分的比賽，就好比吃一碗不放鹽的面。”
我也和他說過，大數據能讓你獲得更好的網上購物體驗，比如可以爲你推送更符合你要求的商品。結果他晃了晃手上的藍屏諾基亞，讓我直接語塞…..
我幾乎已經放棄向這位朋友灌輸“大數據改變生活”的理念，直到我告訴他，大數據能讓他的“錢包”更安全，他的眼睛裏才放出了光。
——經過數年的概念普及，業內對於“大數據”的認知已經趨於理性，大數據已經逐漸剝離開表面的泡沫，進入落地階段。如今，“大數據”已經活躍於多個領域，不僅在互聯網行業中如火如荼，在金融、醫療、製造、零售、電信、氣象等多個傳統行業中也已經嶄露頭角。
“大數據”已經成爲企業轉型升級的關鍵驅動力量，創造了新的市場藍海，也吸引了大量玩家加入。但在諸多大數據技術和服務提供商中，能夠兼顧行業認知和大數據技術的廠商並不多，華爲恰好是其中的一個。
華爲自2009年開始逐漸深入大數據領域，憑藉對行業客戶的深刻洞察以及對大數據技術的潛心研發，如今華爲大數據解決方案已經在金融、交通、政府、電信等和我們生活密不可分的領域相繼落地，爲普通百姓帶來了切實的益處。
2016年，中國互聯網用戶和移動互聯網用戶預計分別將達到6.5億和9.8億。中國互聯網前所有爲的繁榮，對於網民們來說，這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代。
利好的一方面是，互聯網的發展帶來了大量新興的互聯網服務和經濟模式，讓普通百姓的日常生活變得更加便利。衣食住行、求醫問藥、水電燃氣、購物娛樂、旅行度假、金融理財…通過互聯網和移動互聯網，我們無需“面對面”，就可以便捷的獲取這些服務。
然而，人與人之間的互聯互通、大量的網上交易，卻讓我們的“安全感”在不斷降低。
近年來，隨着互聯網快捷支付活動變得更加頻繁，個人支付信息泄露風險大大增加，消費者面臨着更大的資金被盜和欺詐風險。根據中國銀聯的一項數據統計，在2014年信用卡欺詐交易中，15%來源於互聯網。
今年，“銀行卡盜刷”成爲網民關注的焦點。在百度搜索“銀行卡盜刷”，找到超過二百萬條結果，在Google搜索則得到超過五百萬條結果。盜刷銀行卡已經形成了龐大的黑色產業鏈，騙子能夠通過釣魚網站、釣魚Wifi、病毒二維碼、改裝POS機等多種方式竊取銀行卡信息，手段多樣，防不勝防。
所以，對於消費者來說，要讓“錢包”更安全，就要主動增強安全意識。同時，銀行鍼對交易的“風控”也變得更爲重要。但是由於傳統風控系統先天不足，只能做到“事後風控”，已經難以應對大量互聯網支付所帶來的挑戰。
例如，銀聯要求信用卡刷卡交易端到端交易成功需要在500毫秒內完成，這樣留給風控系統的運算時間就必須小於100毫秒，傳統風控系統的性能無法達到此要求；風控系統能夠使用的數據時間窗越大，那麼計算的精確度就越高，傳統方式可計算的數據窗口有限，導致計算精度也受限；風控計算是依靠規則運算，風控運營的規則越多，那麼運算的結果越準確，傳統模式支撐的規則數量也有限制。
而大數據技術的引入，爲銀行“風控”提供了更爲理想的方法。
引人大數據技術，銀行能夠分類挖掘交易與經營數據、監控與檢查數據，實現對客戶業務在交易層、賬戶層、組織層及鏈接層等全部維度的數據分析，提升甄別運營風險事件的能力。例如，通過對客戶交易的大數據分析，銀行可以建立客戶消費習慣的風險報警模型，及時掛起可疑交易。更爲關鍵的是，大數據技術讓實時風控成爲可能，可以將事後風控變成事中風控，在交易過程中就能及時發現風險。
例如，華爲和中軟國際聯合推出了大數據實時反欺詐平臺，該方案相較傳統的風控解決方案有着四大優勢：
其一，風控響應時延達毫秒級。華爲大數據實時反欺詐平臺能夠實現毫秒級的風控響應時延，從而能夠實現在金融交易過程中進行風險控制，及時發現金融風險並及時止損，降低金融交易風險，保護銀行與最終用戶的財產安全。
其二，計算精確度更高。風控系統能夠使用的數據時間窗越大，則計算的精確度就越高，傳統風控系統可計算的數據窗口在一週左右，導致計算精度受限。而華爲實時風控平臺能夠支持30天時間窗口的數據計算。
其三，規則處理能力更強。風控計算是依靠規則運算，風控運營的規則越多，那麼運算的結果越準確。傳統風控系統支撐的規則數量有限，而華爲大數據實時反欺詐平臺能夠支持超過300條的複雜規則計算，風控規則匹配精度更高，能夠在更高峯值負載下，實現更多複雜規則的在線運行。
其四，規則上線快。當一種新的欺詐方式出現後，風控系統需要快速上線新規則，以抵禦這種欺詐。傳統風控系統規則上線週期長達數天，而華爲大數據實時反欺詐平臺可以實現10分鐘規則上線，從而快速實現對於新欺詐方式的風險控制。
據悉，華爲大數據實時反欺詐平臺已經在國內某世界500強銀行實現成功商用，實現了30天時間窗口下、300+複雜規則運算、小於100毫秒運算時長，實現了該行的風控從事後走向事中，讓客戶的“錢包”更加安全。
幫助銀行實現實時反欺詐，僅是當前大數據技術的應用領域之一，除此之外，在金融領域的風險評估、證券、保險、電信、交通、能源、醫療、政府、製造等多個傳統行業，以及互聯網行業的多個領域中實現了應用——數據顯示，預計到2020年，中國大數據產業市場規模將達到8228.81億元。
大數據市場的紅火吸引了諸多IT廠商參與其中，華爲也是其中之一，並且已經展現出了優勢。
大數據應用，硬件爲基。在基礎硬件方面，華爲具有完善的服務器、存儲、網絡、小型機等產品系列，並已經在市場上取得領先地位。Gartner數據顯示，今年上半年華爲存儲市場份額全球排名第七、增長率全球第一，並且在2016通用存儲陣列魔力四象限報告中，華爲被定義爲領導者；截至今年第二季度，華爲四路關鍵業務服務器全球出貨量第一且邁入Gartner魔力四象限的挑戰者象限；今年3月，華爲32路開放架構小型機“KunLun”正式發佈，如今已有百套系統落地。
除了基礎硬件，華爲在2013年推出了FusionInsight大數據平臺，大大增強了華爲在大數據領域的競爭力。FusionInsight以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎爲核心，並針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平臺軟件、建模中間件及OM系統，讓企業可以更快、更準、更穩的從各類繁雜無序的海量數據中發現價值。
發佈以來，FusionInsight快速在金融、平安城市、運營商、政府、教育等行業取得突破，如今累計成功部署500+項目，有200+夥伴採用了FusionInsight大數據平臺。
在開源大數據領域，華爲從2009年開始有節奏的進行投入，如今已經取得開源社區、客戶和生態夥伴的共同認可。截至2016年11月，華爲在Hadoop社區的貢獻排名全球第三，在全球IT設備供應商中排名第一。今年6月，華爲開源的文件存儲項目CarbonData全票通過了Apache社區的評選，進入Apache開源社區，這也是全球第一個由中國公司提出，被Apache社區接納的開源組件。
憑藉這些方面的能力，華爲大數據解決方案已經在多個領域成功落地。
在某世界500強保險公司的數字化建設中，該公司希望建設全新的客戶數據ATM系統，並提出了“高併發秒級提數、分佈式計算和大規模存儲、多標籤靈活組合作爲查詢條件”這三項業務需求。通過部署華爲FusionInsight大數據平臺，這家保險公司數據ATM系統的提數週期由過去的“周”降低到了現在的“秒”級實現；同時，用戶併發支持度大幅提升，從原來的小於10併發，提升到390以上併發；提數要素從原來的10+提升到70+，實現了客戶羣精準分類，大幅提升了精準營銷準確度。
在某商業銀行的金融大數據分析項目中，華爲提供了FusionInsight大數據解決方案，同時支持結構化和非結構化數據，覆蓋大數據的採集、存儲、處理、洞察和服務等全生命週期。該項目實施後，華爲不僅幫助該行開發出豐富的創新業務，如小微貸獲客預測、實時徵信、理財產品精準營銷等，同時還幫助銀行大幅改善了用戶體驗，實現信用卡徵信處理速度從2周左右縮短至2至5秒。
在交通管理領域，華爲FusionInsight幫助中國某省公安實現了上千個數據庫的高效集中，形成了統一的大數據平臺，強大的SQL能力幫助交管部門無縫遷移了應用，秒級發現套牌車，分鐘級發現同行車，實時交互查詢高危車輛，自學習優化交通網絡效率，用智能的方法有效緩解了城市擁堵。
電信運營商是應用大數據的先行者，華爲也較早的進入了這個領域，利用FusionInsight平臺幫助全球多個TOP運營商構築了融合的大數據中心。其中，中國某省電信公司利用FusinInsight實現了VIP客戶的預防性維挽，並優化了基站的投資分佈，節省了數百萬的支出，並通過開放技術讓移動位置數據很好的服務於各級廣告主，讓數據變成了“貨幣”。
各級政府部門也是海量價值數據的擁有者，但數據高度分散，應用呈現“煙囪式”。華爲FusionInsight聯合華爲雲平臺FusionSphere，正在爲多個政府部門建設統一的大數據雲數據中心，通過雲計算和大數據的結合，實現了大數據能力的服務化，讓數據能更加高效的開放，更好的服務於民生。
——華爲大數據解決方案能夠在多個行業落地開花，除了自身在基礎硬件、大數據平臺、開源社區等方面的努力之外，也離不開各層合作伙伴的大力支持。衆所周知，華爲IT產品線一直秉承着“被集成”策略，“上不做應用、下不碰數據”，爲推動大數據解決方案的落地，華爲一直以來都在積極與行業領導廠商以及ISV等夥伴，以構建大數據生態圈。
例如，華爲大數據平臺FusionInsight在發佈之初就非常注重生態圈的構建，通過建設開放實驗室，華爲和每個行業的TOP ISV成功實現了對接。早在2014年，華爲就聯合國內金融行業的頂級ISV建立了金融大數據聯盟，聯合開發金融大數據解決方案，幫助客戶挖掘大數據價值，在商海中把握先機。
業內普遍認爲，未來幾年將是大數據市場的高速發展期，“中國製造2025”、“智慧城市”的實現都離不開大數據技術的支撐和應用，這將爲大數據市場的發展帶來強大的助推力。接下來華爲將要面對的，一邊是旺盛的市場需求和廣闊的前景，一邊將是來自諸多玩家的激烈競爭。機會都是均等的，華爲在大數據領域能否續寫傳奇，還要看接下來的一招一式。
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