早在2011年，联想就启动了大数据平台建设，到目前分布在全球的10个数据中心，2000+台服务器，总容量12PB，实现日处理数据4.3PB的数据和30TB的日天新增数据。
在联想大数据七年实践中面临很多问题，其问题的核心是大数据标准化的缺失，造成数据在集成、应用和安全这三个问题融合起来困难重重。也让联想认识到大数据标准化构建的重要性。
田日辉谈到，联想大数据在七年实践中曾面临三大问题，大数据标准化缺失是重要因素
首先，数据集成面临众多问题。
在数据集成层面，数据来源多，面临着上百个业务系统数据集成的巨大挑战，同时频度跨度大，除了批量数据系统集成外，也要采集高并发的生产制造实时数据;格式复杂，由于各个业务系统的建设具有独立性，上百个业务产生上百个标准和非标格式需要解析或转换，数据质量差，由于手工录入且约束不足，部分数据存在不一致问题，不合理等问题。
其次，数据应用不能统一管理。
在数据应用方面，挖掘工具化，针对海量数据的清洗过程/数据处理的特征工程以及算法应用的快速部署，都迫切需要一整套集成工具以减轻工程师的重复性劳动;决策自动化，，面对挖掘过程，需要有一套流程管理工具去顶任意挖掘结果的处理流程，加速数据挖掘进度和效率;操作可视化，需要一套易用的可视化操作界面，易于维护。
第三，数据安全面临更大挑战。
数据安全，数据安全，需要从硬件到软件级别的安全措施确保全球十个数据中心PB级别的数据安全;数据隐私，如何有效针对客户数据进行脱敏，不侵犯客户权益，是一大挑战，数据合规，如何实现跨地区跨国家数据合规性传输，数据加密，在数据存储，计算和传输过程中，数据的加解密算法需要具有良好的集成性和易用性。
同时田日辉谈的联想大数据两大愿景：第一，通过自身提供数据智能平台和服务，推动联想成为数据智能最好的使用者，推动联想自身的业务优化、产品优化，用户经营等;第二成为全球领先数据智能产品和解决方案供应商，为中国加速成为制造强国，为工业互联网的发展提供产品和解决方案，推动智能化产业，推动数字化转型。
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