东软：让大数据简单易用

文 | 本刊记者　石菲



东软：让大数据简单易用

文 | 本刊记者石菲

东软近年来积极部署和实施以自主知识资产为核心驱动的专业化、IP化、互联网化业务发展，

充分利用互联网、云计算和大数据等技术，提前布局，不断探索和打造新型的商业模式。

你知道吗？东软开始卖保险了。

东软不是一个软件公司吗？什么时候开始卖保险了？在东软RealSight大数据高级分析应用平台巡展上海站上，东软集团平台产品事业本部先行产品研发事业部总经理赵立军说，东软推出了一款小牛助驾app，可以记录汽车速度、里程、加速等相关数据，并借助大数据分析分析驾驶者驾驶习惯，提醒驾驶者改正不良驾驶行为，提升汽车性能。这款意在汽车后市场的app还可以提供路况信息、导航服务，为驾驶者进行保险个性化定价，推荐汽车维修服务等。

其实，东软在卖保险之前，还卖过机票。

早在几年前，东软集团的思维就已经开始扩展到客户的客户。比如为国航、深航等航空公司搭建网上和移动终端销售系统，传统的软件服务商在项目上线后即意味着项目结束，现在东软集团不仅为客户搭建系统并提供运营服务，分享利润。“我们要帮航空公司做广告、做推荐，做相应的数据整理，确保大家都习惯使用网上购票系统，这才能够有更多的收入，我们的分成才能增加。”东软集团高级副总裁卢朝霞这样解释。

2014年东软的解决方案论坛上，东软集团股份有限公司董事长兼CEO刘积仁就表示，东软已提前进行了业务布局和商业模式设计，包括盈利模式从人力资源驱动转为IP与知识资产驱动；以客户为中心，加快组织与运营的变革，以提升综合竞争力；从B2B公司向BBC公司转变；移动，互联，大数据，云计算成为所有业务的元素等。

东软的提前布局

26岁的东软在转型道路上一直不断探索着，在不久前结束的大连软交会上，刘积仁这样表示，现在软件不仅向移动化，碎片化、娱乐化发展，软件企业的形态也在发生变化，今天的任何一家商业公司都可能成为一家软件公司，同样任何一家软件公司也都有可能成为商业型公司，企业的边界变得越来越模糊。因此，东软近年来积极部署和实施以自主知识资产为核心驱动的专业化、IP 化、互联网化业务发展，充分利用互联网、云计算和大数据等技术，提前布局，不断探索和打造新型的商业模式。

如今的软件市场，用户已经不在意用的是什么软件，而是更加注重软件所带来的结果。套装软件早已过时，软件定制化也早已不是什么新鲜事。随着用户需求的进一步提升，软件生命周期概念中已经没有清晰的边界，甚至很多情况下建设者、开发者和应用层本身的边界也不是非常清晰。不仅用户与厂商需要共同开发全新的软件架构，软件公司的定位也在悄然发生着变化，而东软早已不是人们旧有意识中的外包公司，如今东软的人口数据库管理系统为中国13亿人提供人口数据服务，东软为4亿人提供社会保险服务与支持系统，东软的电力营销系统为4亿人支付电费提供服务，东软的证券交易监察系统为7000万户股民提供证券交易服务。

东软集团副总裁兼华东大区总经理邢波表示，未来东软集团的角色会更加复杂，比如会投资一些新的领域。例如从2015年开始东软开始尝试获取产业物联网的运营权。而随着大型应用更加云化，面向行业应用的软件产品迅速增加。未来东软会集中各个行业事业部的开发力量，面向社会开发行业软件产品。“未来，我们会有几千家合作伙伴，开发更多行业应用产品，深入更多的二三线城市。”邢波说。

让大数据简单易用

大数据一直是东软转型的重点之一，东软RealSight大数据高级分析应用平台拥有客户智能、物联网智能与运营智能三大系列产品组合，能够提供融合人、物和业务的高级数据分析服务，有效驱动企业更精准的客户洞察和运营优化。其中，客户智能包括行为分析、精准营销、个性化推荐等子产品平台，为企业提供数字营销解决方案，帮助企业更好地发现客户、了解客户和保留客户；物联网智能在实时数据采集的基础上，能够对软硬件设备运行环境进行全方位的综合监控分析、预测性维护和优化改进；运营智能则是为企业级应用和互联网应用提供全方位、全堆栈监管能力，让企业能够提前发现应用的潜在问题及风险，将传统被动响应式的风险处理方式变为主动防御，规避应用性能问题给企业带来的损失。目前，RealSight平台已经在金融、航空、媒体、政府、新能源等行业得到了很好的应用和。

除此之外，东软的大数据产品还拥有两个特点：产品简单化和跨行业数据整合。

赵立军表示，东软的大数据产品聚焦的是应用，东软的现阶段目标是把大数据产品简单化，让客户使用大数据越来越容易。他说，数据科学家是综合性人才，一般业务人员缺乏计算机和统计学知识。东软将一些领域的通用分析方法纳入产品，加上行业案例的推广，希望能有更多的客户可以方便地使用大数据分析产品。特别是客户智能分析方面，有大量的成熟模型，客户使用起来会更加方便。

这一点也得到了用户的认同。中国石化上海石油化工股份有限公司信息部主任杨景杰表示，随着技术水平的提升，用户在应用时不需要太多的技术储备，这有利于更好的应用数据。比如在石油石化生产工序中要利用分离塔分离水和醋酸，对温度的要求非常高，稍微偏差一点就会影响产品的成分。有些工厂5、6年来只有一个经验丰富的员工能够完成这道工序的操作，而通过对生产过程中的大数据分析可以实现精确把控，全部自动化后降低了技术门槛，很多员工都可以完成这道工序的操作。

杨景杰说，东软是专业公司，为企业搭建的大数据基础就像天气预报，客户在这个基础上可以进行下一步的大数据应用研究。“东软帮我们完成基础的天气预报，我们自己利用专业知识进行更多的专业化预测。比如在安全生产方面，工厂要求员工在上下蒸馏塔的过程中要抓住楼梯的扶手，避免滑下楼梯。之前主要依靠人工监控，一天24小时由3个人分三班进行监控。未来希望通过大数据和机器学习可以实现对摄像头数据的实时分析预警，一旦在监控画面上发现员工没有抓住扶手，系统就可以自动发送警告。”

再比如汽油的产品品质与辛烷值密切相关，辛烷值是表示汽化器式发动机燃料抗爆性能好坏的一项重要指标，汽油的辛烷值越高，抗爆性就越好，发动机就可以用更高的压缩比，这样既可提高发动机功率，又可节约燃料。但目前在石油炼制过程中尚不能做到对所有组分的实时监控，采用的还是采样分析手段。中石化希望通过对过去生产数据的分析，能够倒推出生产过程的质量标准，以实现利用质量控制生产过程。

“中石化和东软合作，看重的是预见性和洞察力。目前的技术手段仅仅能感知到温度、压力、黏度等简单信息，不能感知到生产质量要求所需的所有参数，我希望机器学习能够突破这个障碍，达到对生产的准确预测，实现真正的智能制造。” 杨景杰说。

跨行业数据整合

客户智能、物联网智能、运营智能是RealSight平台的三大重点应用。其中，物联网智能是一款针对传感器数据的管理分析系统，它可以收集并统一管理成千上万的传感器数据，提供实时数据统计分析结果，对资产进行健康报警，利用机器学习技术，构建预测模型进行健康预警，做到让信息与实物共联，将沟通变得具象化。

例如对风电设备的维护就可以应用物联网智能大数据分析，达到综合监控、预测性维护、优化改进等功能。而在这个领域，有很多服务商都可以提供相应的解决方案。比如GE通用电气的Predix软件平台上也提供了相关解决方案，而一些风电设备制造商也在摸索风电全产业链的价值机遇，为风电场进行大数据分析服务也是其中一环。对此，赵立军表示，在物联网智能大数据市场上大家是合作关系，在数据收集阶段需要设备厂家支持，设备厂商具备传感器能力有利于更好地采集数据。他说，东软的优势在于数据分析阶段，大家共同构造一个联合生态系统，在这个领域未来市场发展空间很大，未来期待和友商共同扩大物联网智能大数据分析市场。

此外，东软在中国软件市场已经耕耘多年，拥有大量的行业数据基础，可以进行跨行业数据整合，如涉及医保数据、商保数据和医疗卫生数据的医保控费研究。“再比如中国移动把全网数据交给辽宁移动进行运维，我们正好在帮助辽宁移动进行数据增值服务的研究。利用东软在其他行业的优势，如熟知其他行业的数据来源、数据格式和数据需求，就可以进行跨行业数据整合分析，发现新兴的市场机会。比如在地铁流量方面，可以利用运营商数据分析用户出行情况，提前预测地铁站点客流，并进行精准的广告投放等。还有利用手机归属地和信用卡刷卡地点的匹配分析是否为盗刷等。”赵立军说。