大数据不只是一项新技术、新应用，更与企业业务紧密联系，为企业经营决策提供重要的参考依据。因此，很多大数据需求来自业务部门，而不是IT部门。

      方案商要想做好大数据业务，必须具有良好的行业背景，不仅要熟悉该行业的IT应用特征，更要熟悉该行业的业务特征。

       作为一家以IT服务为擅长的方案商，文思海辉在行业解决方案上的丰富经验，有助于他们获得在大数据业务的竞争优势。而这一优势也帮助他们在大数据业务方面全面开花，在多个行业实现落地。

金融：连接内部外部数据

       金融行业，是文思海辉的优势行业，也是大数据应用的领先行业。

       文思海辉战略技术部副总裁、首席解决方案架构师李飞介绍说，文思海辉全球有近两千人在做跟BI、大数据分析相关的工作，其中很大一部份是在金融行业。这既包括传统的大型数据仓库建设，又包括利用Hadoop技术扩展内外数据综合分析处理能力。

       与其他行业相比，金融行业的大数据有明显的不同——内部结构化数据分析发展很快，而外部非结构化数据分析则还未成体系。

       文思海辉商业智能事业部华北区专业服务部副总裁杜啸争解释说，这是因为银行IT系统受到的监管比较严，对安全性和可靠性的要求比较高。而且，从业务模式上来讲，传统的账务处理多是结构化数据，对于非结构化数据的处理需求要少一些。

       杜啸争表示，网络银行和移动银行已经成为主要的应用趋势，而服务老客户是重点，只有先提高老客户的满意度，才有机会吸引新客户的加入。因此，大数据应用主要集中在原有结构化数据的分析上，进行关联营销。金融业的非结构化数据处理，则必须实现与内部结构化数据的关联分析。比如，文思海辉就为某银行提供了针对中小企业的企业状况分析，用于辅助银行进行贷款审查。

文思海辉战略技术部副总裁、首席解决方案架构师李飞

制造：与传统IT系统相连

       制造行业被认为是典型的传统行业，似乎跟大数据这样的新潮应用扯不上关系。其实，随着我国制造业的升级和工业互联网的发展，大数据在制造业已得到了很好的应用，未来的发展情景更是光明。

       李飞介绍说，制造业尤其是新型智能装备制造业的大数据应用发展速度非常快。他以汽车和风电两个领域来说明。

       在汽车行业，随着车联网的兴起，汽车厂商非常注重对车载数据的收集、整理和分析，从而了解车型配置、燃油效率、驾驶习惯等。对汽车自身的OBD数据进行分析，再加上来自社交网络等的消费者反馈分析，可以为汽车厂商的产品研发和市场营销提供决策依据。而对不同人群驾驶习惯的分类统计，还可以为银行（汽车消费贷款）、保险公司（销售车辆保险）提供业务风险评估服务。

       作为清洁能源的一种，风力发电近年的发展势头很猛。风力发电机会产生大量的运行数据和诊断数据。这些数据与企业的传统IT系统，比如资产管理和ERP等紧密结合，在用于日常运行监控的同时，还能进行预测分析。风场还可通过大数据来进行风力发电机布局配置的模拟分析，提升整体发电效率，带来可观的经济回报。

文思海辉商业智能事业部华北区专业服务部副总裁杜啸争

消费品：全渠道数据分析

       日化、医药、服装、化妆品等消费品行业，由于跟个人消费者的关系非常密切，因此其大数据分析主要是收集消费者意见，分析消费者行为。

       文思海辉在为消费品行业客户提供“客户全触点信息”收集和分析解决方案，通过对企业内外部数据的全面分析，描绘360度的消费者行为视图。比如很多企业都已经开始建设电商、O2O等多渠道体系，因此数据分析也需要覆盖企业网站、天猫商城、微信、线下会员等全渠道来源，实现所有数据的贯通。

       不过，李飞表示，如何更好地利用社交网络数据做消费者行为分析仍是难点，因为从技术上还很难找准线上网友和线下会员的对照关系，这需要在运营模式上多做些文章。

       目前，大数据市场上的解决方案提供商，除了传统行业方案商，还有诸多咨询公司和新兴大数据技术公司。李飞说，与他们相比，文思海辉有自己的独特竞争优势。咨询公司具有很好的行业洞察力，但由于技术能力配套不足，因此较难为客户提供落地实施。而专业大数据公司的大数据处理技术能力很强，但大多没有行业背景，无法真正理解客户的需求。文思海辉这样的行业方案商，既懂技术又懂行业，是目前大数据市场的主导力量。