惠普今天宣布扩展信息优化解决方案(Information Optimization solutions)，旨在帮助企业充分利用爆炸性增长的运营数据、应用数据和设备数据。
目前，超大规模、种类繁多并急速增长的数据为企业带来了前所未有的挑战。由惠普主导的调查报告显示，只有2%的业务和技术高管认为，他们的企业能够持续的在正确的时间，提供正确的信息，以支持业务运营。
传统信息管理方式依赖过时的信息架构、基础设施和分析方法，无法从各种形式的信息中发掘思想和价值，也不能高效地实时扩展和处理包括非结构化、结构化和半结构化数据等在内的海量信息。
当客户在企业外部的微博、视频、网络、手机及邮件中表达不断变化的观点时，上述问题就更加明显。这种情况也可以从零售店的客流量数据得以体现。
惠普通过对创新的不断投入，构建了业内最完善的信息优化解决方案，其拥有独特的知识产权和技术，能够帮助客户应对大数据挑战。只有惠普能够让客户管理、理解并充分使用数据。通过惠普融合基础设施，与来自惠普子公司Autonomy、Vertica的技术以及惠普数据管理服务，帮助客户实现上述可能。
“今天，对于企业来说，大数据意味着更多机会，更大挑战。”惠普首席运营官Bill Veghte表示，“惠普强大的信息优化解决方案为企业提供所需的技术和专业知识，通过支持任何数据类型、数据源或环境，帮助企业在大数据时代下取得成功。不管是在企业内部、在云上还是混合架构环境中，惠普解决方案都能够帮助企业把大数据转化为业务增长、发展机会和竞争优势。”
通过惠普融合基础设施和Apache Hadoop管理大数据
很多经历大规模信息增长的企业正在转向开源分布式数据处理技术Apache Hadoop，用以满足对PB级信息的存储和管理需求。
HP AppSystem for Apache Hadoop是业内首个交钥匙企业级设备，可以简化和加速部署，同时极大地扩展Hadoop的工作负载，并实现性能和分析能力的优化。该解决方案整合了惠普融合基础设施、通用管理平台，并与Vertica 6实现高级集成，提供海量数据的处理和实时分析。
此外，客户可以借助下述新服务应对信息优化的挑战：
· 惠普大数据战略研讨会(HP Big Data Strategy Workshop)，帮助客户在应对大数据挑战时，加深对大数据和可用解决方案的理解，从而降低风险并加快决策。客户将了解到如何把公司IT发展与企业目标结合，以便在演进IT基础设施以处理大数据时明确成功的关键要素和方法。
· 针对Hadoop的惠普路线图服务(HP Roadmap Service for Hadoop)帮助企业评估和规划Hadoop平台的部署。这项服务通过整合最佳实践、经验和企业特殊情况，帮助企业制定路线图，推动Hadoop的成功规划和部署。
· 惠普永续支持服务(HP Always On Support Services)可用于全新的HP AppSystem for Apache Hadoop以及包括惠普组件的参考架构。
随时随地掌控信息
通过推出Vertica 6——最新版惠普Vertica 分析平台(HP Vertica Analytics Platform)，企业能够在任何地点、使用任何接口连接、分析和管理各种类型的信息。独特的Vertica FlexStore架构为大数据分析提供灵活的框架，包括与Hadoop、Autonomy或任何其它结构化、非结构化或半结构化数据源的高级集成或联合。
Vertica 6扩展了其分布式计算框架，内置支持高级R分析语言的并行执行。通过强化对云和SaaS(Software-as-a-service)的支持以及针对混合工作负载环境的更深入能力，Vertica 6成为针对大数据分析的最强大、最全面的平台。
完全了解企业的数据是惠普战略的重要组成部分。惠普宣布为HP AppSystem for Apache Hadoop中每个Hadoop节点，嵌入IDOL 10引擎(Autonomy Intelligent Data Operating Layer (IDOL)10 engine)，帮助用户充分利用500多个惠普IDOL功能，包括自动分类、集群、剖析和超链接。Autonomy IDOL、Vertica 6和HP AppSystem for Hadoop的结合，为客户提供了无与伦比的数据处理平台，实现对大量、多样化的数据集的充分理解。
通过洞察力，实现预测
惠普还扩展了其业界领先的数字营销平台，发布了全新Autonomy解决方案——Optimost Clickstream Analytics，在电子商务中为市场营销人员提供客户访问、对话和参与情况的单一、连续的视图。
Autonomy Optimost Clickstream Analytics利用Vertica分析平台和Autonomy IDOL，帮助市场营销人员获取小粒度的点击流数据，并以任意方式集合、组合并分析信息。
