在漫长的企业信息化建设过程中，企业各部门之间相对独立，数据各自保管存储，对数据的认知角度也截然不同，最终导致数据之间难以互通，形成孤岛，尤其大型企业更容易产生这种数据孤岛的现象。

所以说，想让数据发挥商业价值并不是一蹴而就，IT基础设施首先要具备的就是资源、数据上的互通。

很多团队都意识到了这一点，一时间，围绕大数据创业的公司达到了一个高峰期,睿至大数据也是其中一员,不同的是，在几年的发展中，其业务已经包含云平台、存储、大数据等多个方向的产品集，甚至给人了一种错觉：这家公司是不是什么都做？什么都做也就意味着没有业务边界，这无疑会让企业的精力难以集中。

围绕数据的生命周期而展开

事实并非如此，在2018中国双态运维大会的采访中，睿至大数据CTO兰健谈到，我们的业务主要是帮助企业进行资源的打通、数据的打通，从而让大数据在行业纵深产生价值。

可以看出，睿至大数据的业务拼图是围绕企业数据的生命周期而展开的。从需求上说，睿至解决三个方面的需求：资源打通、数据打通、应用创新。而这三类需求是存在递进关系的，不同行业信息化程度相差极大，因此主要需求也会有所差异，为了满足更多企业的需求，睿至大数据通过数据源层、数据采集与交换层、数据存储与计算层、应用层、门户层的有机衔接来完成“数据”到“价值”的转变。

睿至大数据CTO兰健

在资源打通上，睿至通过三个层面帮助企业实现：云管系统、智能运维、DevOps。对应到解决方案上，依托于深厚的IT基础架构建设经验，睿至大数据为企业构建了横跨IaaS、PaaS和SaaS的多层级、全方位云资源管理体系。

其次，在运维管理层面，睿至有着完整的智能化运维体系，关注在业务连续性、快速响应和可靠的安全性管理等等方面，提供融合基础IT资源管理、模板管理、监控管理、安全管理以及角色的控制管理。

值得一提的是，在AI大行其道的今天，睿至大数据也没有免“俗”，其充分利用全景分析试图、动态感知的业务分析知识图谱、基于人工智能技术的根源分析技术以及利用机器学习和智能分析进行异常诊断与风险洞察来帮助睿至大数据的用户顺利的从传统“稳”态运维模式逐渐融合演进到新型“敏”态运维模式。

此外，睿至大数据也提供DevOps开发测试云平台，将现有的软硬件资源构建成为一个资源池，通过虚拟化技术的应用打破传统竖井式的资源壁垒，通过若干应用系统共享各类处理资源，支持随业务应用压力变化灵活调整资源供应，通过“云计算”有效地提高软硬件资源利用率和弹性。

尽管在企业的资源和数据打通方面，睿至大数据的解决方案已经越来越完善，但兰健强调，这并不是我们的第一重点，资源、数据的打通之后，怎样去高效管理复杂的企业基础架构，并结合行业专家，让数据驱动决策才是睿至大数据的愿景。

做好数据的生意 行业经验不能少

面对行业，由于大数据解决方案的定制化属性非常重，难以形成标准化产品满足所有客户的需求，并且这是一个对行业经验积累非常高的市场，所以要想做好数据方面的生意，积累具备行业特性的大数据并应用于企业业务中是关键。

兰健谈到，目前能源和交通类企业是睿至大数据的强项。在能源行业，睿至大数据已经与国家电网、中国石油等能源行业的代表性企业建立了合作关系，共同将大数据、智能化运维等领域的技术、产品及解决 应用在能源行业的产业升级和企业转型中。

在公交行业，睿至大数据从目前公共交通行业最为关心的问题入手，着力解决为公共交通系统线路优化、提升公共交通系统单车承载量、提高公共交通系统运行效率、为公共交通系统提升交通管理水平提供技术和决策支持。其公交大数据平台，形成了公交大数据模型及分析结果，更好、更精准的优化公交线路、车辆运营甚至是公交业务的创新。这一点已经在北京公交集团得到了很好的印证。

未来，睿至大数据还将继续探索政府和医疗等领域，助力更多的行业挖掘数据的价值。