對於互聯網用來說，大數據的理想很豐滿，現實也非常豐滿。開源技術讓互聯網企業如魚得水，他們的業務應用完全構建在數據應用基礎上。可以說， Google搜索引擎業務是迄今為止最為成功的Hadoop架構分佈式數據的應用，搜索引擎爬蟲大數據，天然就具備分佈式處理的特徵，從數據Map到服務器集群，到Redus呈現處理結果，搜索引擎大數據應用技術渾然天成。
橘生淮南則為橘，生於淮北則為枳，同樣的大數據技術對於傳統的行業/企業用戶而言，儘管理想依然豐滿，但現實就非常骨感了。對此，聯想集團副總裁、大數據事業部總經理田日輝一語道出了其中的原因：“開源技術非常豐富，演進發展非常快。但是如果一個企業自身開發能力不夠的話，類似大數據這樣的應用，其實很難達到很好的效果的。”
那麼對於傳統行業/企業而言，大數據的夢想如何才能夠照進現實呢？
聯想製造業實踐和啟示
作為IT產品服務供應商，聯想集團也屬於製造業企業，也存在著大數據業務創新的問題。聯想自己做的怎麼樣呢？
在2011年推出了樂Phone智能手機之後，其實聯想就面臨著社交數據的處理和應用的問題。在智能手機配套的應用商店App中有很多應用，其中既有聯想開發的，也有第三方廠商提供的，這些App是如何應用的？哪些應用的哪些功能消費者比較青睞，對於智能手機設計而言，這些信息非常重要，也是系統迭代非常重要的信息。
聯想大數據研發中心總監張成鬆表示：從智能手機業務開始，大數據應用逐漸走入聯想業務價值鏈的整個環節。
“我們構建了兩個閉環”。張成鬆說。
一個是基於大數據業務價值鏈的閉環，也就是從產品設計、生產、銷售、到市場的推廣過程。以聯想茄子快傳為例，最早就是在大數據平臺開發出來的，如今，茄子快傳已經獨立運營，在全球擁有10億用戶。我們會把產線生產數據、供應鏈數據在大數據平臺上進行統一分析；會把市場活動數據、經銷商數據以及京東、天貓等電商數據進行整合，對渠道加強管理，對銷量進行科學預測。
另一個是圍繞用戶經營的閉環。聯想的用戶都有一個ID，通過這個ID，聯想把用戶在不同的設備上，如手機、PC等設備的各種應用行為進行追蹤，當然這是在隱私保護的前提下，用戶參與體驗改進計劃，聯想為用戶提供更好服務體驗。
“如今，聯想每天分析150億條數據，日新增數據為30TB左右，存儲總容量達到了12PB。” 田日輝介紹說。
2016年年初，基於聯想大數據的使用經驗，有關各面向楊元慶做過一次深度彙報，得到了楊元慶的肯定。楊元慶覺得這些經驗非常好，指出：這些能力不能單單服務聯想，而是要把這種能力對外釋放，進而成為聯想新的業務重點。
也就是在這樣的背景下，經過精心策劃、籌備，聯想企業級大數據分析平臺（Lenovo Enterprise Analytics Platform， LEAP）宣告誕生。
聯想LEAP的“七武器”
“圍繞聯想LEAP平臺，圍繞大數據平臺的核心計算能力、存儲能力，以及數據採集能力，聯想構建了七種服務，稱為‘分析七武器’。” 聯想大數據高級經理張建偉說。
第一是規劃和設計的服務。在聯想看來，很多企業在大數據應用的過程中還是走了很多彎路，分析其中原因在於一開始的頂層設計並不清晰，很多用戶從底層技術著手應用和變革。
“我們發現很多客戶知道需要大數據，也有很多數據可用，但缺少一個統一規劃，以至於走了很多的彎路。對此，聯想結合自身實踐經驗，為用戶提供了大數據專業諮詢服務，幫助用戶進行頂層設計。” 張建偉說。
第二，基礎平臺搭建服務。任何頂層設計實現，離不開平臺和基礎，很多行業客戶，他們清楚知道用哪些數據、這些數據應該怎麼使用，但是缺少基礎承載平臺，以Hadoop平臺為例，很多用戶花費大量時間和精力學習、摸索，以至於耽誤了很多時間。很多ISV，並不願花費精力在Hadoop等大數據基礎平臺的研究，而是更樂於側重行業業務需求，深入挖掘，支持業務創新。以LEAP為核心，這是聯想較為擅長的領域，也是產品技術和應用經驗的結晶。目前，最新的聯想LEAP 3.2.0版本平臺，總計提供了4大核心產品：大數據計算平臺（LEAP-HD）、數據智能平臺（LEAP-AI）、數據資產管理平臺（LEAP-DataGov）和數據集成交互套件（LEAP-DataHub）。這些技術和平臺為數據業務創新和管理提供了強有力的工具。
第三，數據質量、數據管理服務。在頂層設計和基礎平臺之外，數據質量和數據管理同等重要。張建偉指出：如今市場上並不缺乏大數據一體機這樣的支撐平臺，但用戶在應用過程中發現：當數據集成進來之後，這些海量、多元、異構數據，在數據質量、標準和安全管理上都存在很多問題。
“數據或者數據湖治理，不單是工具就可以解決的，更多還是要通過諮詢、服務來梳理體系和流程，如此才更好掌控數據資產。這也是聯想大數據應用的‘七武器’之一。” 張建偉說。
第四，定製化服務。針對應用層面定製技術開發，這是大數據應用沒有辦法迴避的話題，即使算法相同，但針對不同業務場景還是需要進行優化和調整。很多時候，技術能力上的欠缺束縛了用戶的手腳，同時也禁錮了用戶的思維和視野。提供定製化技術支持和服務，這也是聯想的服務能力的主要內容。
第五，集成開發。現在很多客戶，包括一些大客戶更喜歡交鑰匙工程，這就涉及到整體的系統集成，聯想擁有硬件、軟件的基礎，同時又擁有實施團隊，有能力向客戶提供完整集成方案，來實現最終的目標。
第六，統一的運維服務。大數據業務創新一個動態成長、循環往復的過程，如此就要求企業具備良好的系統運維能力。聯想和企業一起，以統一運維的形式，不斷為企業提供相關的技術更新和服務。
第七，數據變現服務。從產品服務、增值服務，再到運營服務，其核心目的只有一個，就是解決大數據應用、發展中問題，促進業務創新的發展和進步，所謂數據變現，這既是目標，也是前行的動力。
萬事俱備，不欠東風
從技術上說，聯想LEAP對下可以對接ERP、CRM、SCM、網絡爬蟲數據、流式數據以及設備日誌等機器大數據，針對數據的不同特點，按照分佈式計算的框架提供NoSQL、內存計算、流計算、圖計算等數據分析，在統一調度資源管理的同時，提供一站式運維服務。與此同時，結合人工智能、深度學習、機器學習等先進技術平臺，聯想LEAP可以為客戶洞察、數字化營銷、智能供應鏈、產品管理等業務創新提供大數據分析能力，為企業決策提供科學依據。（參見：沒有“爬蟲”的企業大數據 不是大數據）
聯想大數據首席數據科學家陳嘉透露：聯想LEAP平臺目前包含了28個核心模塊，可以滿足數據治理、數據整合、存儲、計算等各種需求，其中有20個模塊是基於開源技術優化，8個模塊聯想自主開發的，能夠幫助用戶用好聯想LEAP大數據平臺。
“我們對這個平臺開源技術優化是做得最好的，基於我們很多年的經驗。我們提供很多工具，如智能交通分析工具、多維分析查詢工具、圖形化大數據流程P處理、業務流程管理、性能優化工具等。可以說，用戶不需要了解開源技術，用這些工具就能完成數據集成、數據治理和構建模型的大部分的工作，這是聯想LEAP大數據平臺最大的優勢。” 陳嘉說。
很多企業、很多人對於大數據的理解還是基於傳統關係型數據庫，基於各種表格；針對海量數據會用到大數據平臺，然後進行各種查詢、搜索的應用。但是不得不說，現實生活中很多時候大數據的關係並不那麼簡單的，而是很複雜的，如A和B、B和C、C和D互相之間都會有聯繫，這就不適合關係型數據模型，這是一種網狀結構，也就是圖譜的概念。如果用戶還沒有構建好知識模型，就要從大量非結構化的數據中提取知識，建立事物與事物之間的聯繫，構建知識圖譜，如此才能夠交付後續的搜索、發現和關係挖掘等應用。為產品質量優化、銷售預測、備貨、供應鏈管理、客戶服務等業務應用提供基於大數據技術的支持，其中也會涉及到很多人工智能（AI）技術的應用。
“我們希望通過這種模式，能夠提升中國企業用戶的大數據應用水平。為此，我們為用戶提供了從諮詢、到平臺、到運維服務的一條龍服務，將難題交給聯想，交給聯想LEAP，我們希望這是用戶最終的選擇。” 田日輝說。
需要說明的是，聯想LEAP服務並不是孤軍奮戰，”Open+聯盟”生態圈能夠承載傳統行業用戶的多樣性需求。以聯想與哈工大戰略合作為例，雙方將在公安、智能製造、醫療、教育、金融、智慧城市、農業等大數據領域展開深入合作，提供一站式高效的大數據解決方案，以大數據推動各產業創新和發展。
“目前，我們正在合作黑龍江省公安廳大數據項目，相信通過這次的合作，雙方定能取長補短，優勢互補，把大數據的前沿技術與實踐成果推廣到更多的產業與項目中去，推動大數據在更多的行業開花結果。” 田日輝說。
小結
對於企業來說，大數據是這個時代必須要掌握的生存技能，如果企業本身沒有足夠的技能提供支持，藉助外力，站在巨人的肩膀上幾乎將是唯一的選擇。聯想LEAP的意義不僅是一個平臺，聯想大數據應用實踐的結晶，它更是一個和聯想實力快速對接的捷徑。從這個意義上說，這就是一個雙贏的選擇！