第四，是定制化的服务。在中国不同的行业，甚至不同行业的不同环节，不同的纵向生产环节，服务都是不一样的。在应用层面及大数据层面，除了底层的计算技术以外，偏应用层面的技术很多都需要定制化开发。比如，相关的算法，在不同的应用场景上都需要做针对性的优化和调整。联想LEAP平台可以提供相关的定制化服务，包括联想大数据科学家团队、工程实施团队，都可以专门为客户提供更多的定制化开发服务。
第五，是集成开发。现在很多客户，包括一些大客户更喜欢交钥匙工程，这就涉及到整体的系统集成，联想有自己的硬件、软件，又有自己的实施团队，所以联想可以提供给客户一个完整的集成方案。
第六，统一的运维服务。现在大数据的平台对很多企业而言，尤其对传统企业而言，运维存在一定的风险和技术瓶颈。第一，技术不断迭代，演进太快；第二，原有人员在学习大数据时需要时间、成本，还有一些企业将IT作为轻资产，运维人员很难去满足大数据相关的分析及运维相关的服务，因此，联想认为有必要以统一运维的形式，给企业提供相关的运维服务。
第七，是数据变现服务。目前联想在数据变现方面的合作伙伴，包括了很多行业巨头，一起做数据变现的前沿探索，如何整合资源和渠道，将数据真正的去变现。
在张建伟看来，联想LEPA平台其实是一个端到端服务的提供者，既有产品的服务，又有相关的行业应用增值服务，还包括相关的运营服务，核心目的是利用上述的七种武器帮助客户解决大数据应用及发展相关的问题。
要进行大数据分析，是不是非得推倒重来？
新建一座城市其实并不难，但改造一座历史悠久的老城却要难得多，因为要考虑用兼容并包来解决新老并存的问题。现在很多企业和行业客户，都跃跃欲试要做大数据深度挖掘和利用，但他们已有的IT系统是否就得推倒重来？进行大数据挖掘的新尝试，能否尽可能利用和保护已有的IT资产？
张建伟在接受采访时表示，如何保护已有的IT资产，是在大数据项目实施过程中常遇到的问题。事实上，联想LEAP平台可以做到跨品牌兼容，无论部署联想还是其他品牌的产品，联想LEAP平台都可以很好的兼容，但会对联想产品有更深度的优化，这能在很大程度上保护了用户已有的IT投资。
但依照张建伟的经验，保护客户已有的投资和利益，并不意味着要全盘接受那些已经落伍陈旧的设备，像钢铁、铝业等重资产行业，一些老旧的设备可能服役已经几十年，想要在这些设备商采集数据难度非常大，所以联想在帮用户落地大数据分析平台项目之前，会让相应的技术专家对客户的实际情况进行摸底，就像给房子做装修服务，装修设计师一定会先出设计，告诉用户哪些还可以保留利用，哪些需要彻底重来，直到用户对方案和预算认可之后才开始动工。
张建伟表示，大数据项目的实施，一味激进并不是好的选择，联想认为比较理想的方案推进可以分三步来走：第一，针对自己没有想清楚大数据应该怎么做的客户，或对大数据的分析存在很多疑惑的客户，联想LEAP平台的专家们会先摸清其实际IT现状；第二，会摸清其实际业务的痛点，上大数据最终是要解决业务的问题；第三，助其规划整个大数据实施的战略和Roadmap。这样可以很好地帮助企业花最少的钱实现最佳的效果，同时也能节省更多的时间。
大数据掘金，不同于美国西部的淘金热，凭借着简陋的工具就可以试试运气，说到底，大数据掘金必须依靠专业的计算、存储和分析工具以及服务，而大数据采集、整理和分析利用能力，莫说是中小企业，即便是大型企业也很难具备，所以像联想LEAP平台这样专业的大数据分析和服务平台会应运而生、顺势成长。大数据服务会成为未来热门的社会化服务新品类，在云计算的驱动之下，成为商业模式创新和产品服务创新的重要支撑点。
面对数据大爆炸的现实挑战，是继续被动观望，还是主动拥抱变革？企业和行业客户在今天所做的不同选择，决定着未来不同的命运走向。
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