㈠ 大数据行业都有哪些大会
2021 WeDataSphere 社区大会(当前未开始)
场活动面向开源大数据领域的开发者和用户,邀请到开放原子开源基金会 TOC 主席堵俊平、WeDataSphere 社区发起人邸帅、天翼云大数据平台技术专家王小刚等嘉宾进行分享。
本次分享既有对开源大数据技术和工具发展趋势的解读,还有开源一站式大数据平台套件 WeDataSphere 最佳实践和优秀案例的分享,更有如何基于开源项目构建企业级数据平台的探讨和交流。
㈡ 2015年有哪些关于云计算大数据的会议或论坛或会展
第三届中国国际云计算技术和应用展览会暨论坛(Cloud China 2015),由工业和信息化版部、国权家信息化专家咨询委员会指导,工业和信息化部国际经济技术合作中心、中国国际贸易促进委员会电子信息行业分会主办。展会将邀请国内外龙头企业参展,组织重点采购商等专业观众参观展览,为供需双方合作搭建市场推广和行业应用的平台。展会同期还将举办技术、产业与应用论坛,并首次设立信息技术领域权威奖项:云帆奖。展览时间布展:2015年1月19日—1月19日 展览:2015年3月31日—4月2日 撤展:2015年4月2日—1月1日周期:未定义更多>>组织机构主办:工业和信息化部国际经济技术..承办:中国国际贸易促进委员会电子..
㈢ 大数据的应用案例以及未来发展趋势
赶超发达国家的重要机遇 半个世纪以来,随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度,不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学,创造出来大数据这个概念,如今,这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代,移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围,各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网(社交、搜索、电商)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融(银行、股市、保险)、电信(通话、短信)都在疯狂产生着数据,大数据时代已经到来。 当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长,大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点,一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同,如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量,通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储,这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长,例如在各部门和地区之间,企业正在加快收集数据的步伐,推动了传统的事务数据库的增长;医疗卫生等面向消费者的行业中,多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长;社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长,并将继续推动数据池的迅速扩张。 发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备,发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如,亚洲地区移动手机用户最多,终端设备最多,其中中国设备数量最多,个人位置数据在亚洲已经领先。此外,在IT资产方面,尽管一些新兴市场组织落后于发达市场,但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务,通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用,大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景,包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力,我国独特的位势和经济社会高速稳定发展,给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。 信息服务业发展的重要推力 研究表明,大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。 例如医疗卫生行业,能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗,从而降低系统成本、提高工作效率,改进和提升治疗质量;公共管理领域,能够利用大数据有效推动税收工作开展,提高教育部门和就业部门的服务效率;零售业领域,通过在供应链和业务方面使用大数据,能够改善和提高整个行业的效率;市场和营销领域,能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求,提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素,伴随着信息化发展,企业将收集更多的信息,从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。 大数据应用能够发挥重要的经济作用,不但有利于私人商业活动,更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值,提高企业和公共部门的生产率与竞争力,并为消费者创造大量的经济剩余。例如,能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出,预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元,能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%,充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元,其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是,随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往,随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合,从数据中提取洞见的能力也在显著提高。 大数据及其开发利用能够催生新的产业形态,拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值,可以形成和应用于各行业的关键发现,大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值,许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力,减少浪费,增加透明度,并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度,让利益相关方能够更加容易地及时获取信息,例如在公安部门,让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据,就可大大降低搜索和处理时间;在制造业,整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程,可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据,并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据,组织能够通过安排对比实验,运用数据分析获取更好的决策,例如在线零售商,通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场,根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分,以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构,利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务,确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持,通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域,通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据,创新速度非常快。 应组织实施大数据产业专项 发展大数据及其相关服务业具有重要意义,有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展,不仅信息产业自身获取了巨大的数据池,各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变,结构化数据向非结构化数据演进,使得未来IT投资重点不再是建系统为核心,而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。 大数据真正的问题是大数据应用,让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑,解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展,但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划:通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力,承诺帮助加快在科学与工程中的步伐,加强国家安全,并改变教学研究。 由此,我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态,组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程,面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域,开展大数据重大应用示范,提升基于大数据的公共服务能力;二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化,推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展,支持位置信息服务市场拓展,完善北斗导航基础设施,推进服务模式和产品创新,在重点区域和领域开展示范应用;三是大力发展地理信息产业,拓宽地理信息服务市场,推进大数据技术和服务模式融合创新,支持大数据服务创新和商业模式创新;四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程,包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目,为丰富信息消费内容产品供给提供支撑;五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目,主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。
㈣ 五年后,大数据会怎样改变我们的生活
五年后,大数据会怎样改变我们的生活全球大数据和数据分析领导企业Teradata天睿公司(纽交所上市公司,2007年从母公司 NCR 公司剥离独立)每年举办一次全球用户大会(Teradata Partners),我们讨论大数据不过三五年的事情,但是这场业内规模最大的数据分析峰会已经开了30年了。你能想到想不到的最资深的行业、商业智能、数据仓库和大数据专家,而且全球大名鼎鼎的数据驱动型企业的用户代表也都在这儿了。会议间隙,记者采访了Teradata天睿公司首席执行官兼总裁Mike Koehler、首席技术官Stephen Brobst,以及大中华区首席执行官辛儿伦(Aaron Hsin),他们从不同方面分享了大数据是怎样改变和即将改变我们的生活,尤其是商业生活。记者:中国公司已经开始从大数据中获得立竿见影的商业收益吗?辛儿伦:其实,不管是立竿见影,还是潜移默化,就像本届大会的主题Breaking Big所阐述的一样,我们要积极拥抱大数据,在应用中要“打破束缚和限制”,不管是企业还是个人应该探索和追求“创新、差异化、勇气、重大进展和卓越表现。”所以,企业要在大数据上获得收益,就必须坚持创新和追求创新,不管在技术上寻找突破,还是从业务流程、组织架构、企业的分析文化上,都要进行积极的创新。在国内,有十多个行业的客户选择Teradata做了很多创新的项目,包含政府与公共服务、地铁、交通运输、航空、通信行业、银行、保险、证券、物流、快递行业、制造行业、汽车、零售、电子商务、电力能源等行业。比如在国内的快递行业,我们帮助一家领先的快递公司建立其数据收集和分析系统,协助完善其业务流程。通过找到它们业务流程中的“跑冒滴漏”环节,将业务环节的各种数据,例如扫描数据、车队的运营数据等跨部门的数据整合起来,改善计费流程系统,实现关联分析等高级分析功能,杜绝了以前流失的收入。据这家快递公司测算,在项目结束的第一年,如果假设部署Teradata解决方案和服务的费用为1块钱,那客户由此带来的收益就达到80块钱,这就是非常显著的改变。在保险行业,大部分保险公司都以为客户会在周末查询有关保险的相关信息,所以投放网络广告都选择周末时段。其实,通过我们的大数据分析证明,其实应该是周一!就是大家最忙的工作日的第一天。所以,通过大数据分析,将广告资源投放在适合的时间、适合的人群就是帮助企业获得真正的受益。针对营销方面,我们经常会接到各种“骚扰”的推销电话,其实这就是在不正确的时间、不正确的地点、用不正确的方式来提供给不恰当的人。企业应该基于客户的数据分析,用更加智能的方式来服务,我认为这种不精确的服务应该会越来越少。其实,不管是已经在驾驭大数据中受益的企业,还是那些刚刚开始征程的组织,很多企业曾经面对大数据项目的投资时都出现过犹豫、徘徊。当然,这就需要更大的勇气支持。Teradata以及广大客户的调查已经看到,我们是时候积极行动了。我们也理解,文化上的转变可能比技术和分析流程上的转变历时更久,但是我们一直强调,大数据从小做起,相信企业也能很快看到大数据的价值,看到数据分析在商业变革中带来的不可替代的驱动力。记者:大数据在技术层面的发展已经有了很大的突破,到底有哪些因素影响到大数据的技术进步真正投入到应用当中去?Stephen Brobst:人们只是假装热爱技术进步,哈哈!实际上,人类希望看到的是一步步的改变,而不是翻天覆地的变化。比如,像无人驾驶汽车技术早已存在,但是,现在直接让大众接受无人驾驶还是困难的,改变将会是循序渐进的。现在的汽车已经实现了自动泊车功能,这就是迈出了无人驾驶的第一步。无人驾驶更多是因为法规、监管、保险公司、律师之间存在的问题,现在还没有很快大规模应用。另外,尽管人的生命非常珍贵,但你的汽车上的传感器数量比人身上的可穿戴传感器多的多。通过佩戴传感器,大数据可以提供很多健康方面的数据分析。例如根据你个人的基因状况,提供个性化的药物和治疗方案。这也是未来的一个发展趋势。但是很多人害怕,因为个人隐私的原因,不希望把自己的基因组数据放在大数据库里面。在大数据领域,目前发展非常迅速而且想象前景最为丰富可能是物联网数据。Teradata公司认为大数据分析的未来图景就是“万物皆可分析”(Analytics of Everything)。此外,在Gartner公司的分析预测中,发布了2016 年可能影响企业的十大技术趋势,其中万物信息化以及物联网等技术入选。其实,这些预测正是技术发展现实的写照。实现万物皆联网或者万物皆可分析,最主要的是靠传感器技术。在我们目前生活的时代,传感器技术结合大规模并行处理能力,使我们能够测量并整体分析几乎所有现象。先进的仪器使我们能够跟踪万物的变化,例如天气变化模式、汽车驾驶习惯、乃至快餐店冰箱的温度、医院里(或家里)病人的生命体征。将这些数据采集至数据库,并运用广泛的统计、分析及可视化工具对这些数据进行细致的分析。正是由于这些传感器,我们的生活、工作中产生了新的数据源。例如,通过射频识别读取器,我们能够进行零售库存跟踪与控制、医疗测试采样跟踪、预防欺诈行为等;通过GPS定位跟踪器,能够进行车队管理和交通运输和货运管理;通过数据采集传感器,我们就能在制造业、环境保护、交通运输系统中采集到实时的数据用于分析。但是,物联网之所以没有快速发展起来主要有三个原因:第一,我们还需要更加廉价的传感器。第二,物联网需要一个统一的标准,这点非常关键。例如,针对物联网数据的分析,我们发布了Teradata Listener软件,就是为了解决数据规格和实时分析的难度。第三,安全因素。物和物之间的联网涉及安全,如果有不良数据传送,比如说飞机、汽车、油泵等被黑掉就会造成事故,必须慎重。记者:在您看来,五年之后大数据会让我们的日常生活发生哪些改变?Mike Koehler:根据IDC最新的报告,全球联网设备的数量在2014年是103亿,发展到2020年将会增长到295亿。这将带来社会和人类生活的巨大变化。我们不会像分析师一样去预测未来,但是可以分享几个大数据应用的非常实在的例子。未来五年,虽然有很多东西已经实现了互联,但是将还有更多的物品被连接到一起,导致新的大数据源不断涌现,同时带来新的洞察和前所未有的机遇。例如,在农业领域,大数据可以帮助葡萄酒庄酒庄,让他们自动控制给葡萄浇水、施肥的时间,甚至进行针对性的管理。我们的每架飞机、每列火车和地铁、每辆车辆、甚至骑行的自行车等,都能够通过传感器实现互联,我们可以实时地了解到知道它们潜在的问题在哪里,解决方案是什么,怎样去进行维修等。对当前和未来发展,大家虽然都认识到大数据的价值或者带来的改变,但是我更要强调大数据分析的价值!在一定程度上说,只是拥有数据并不能成为企业真正的竞争力,只拥有数据并不能给你的日常生活带来太多便利。Teradata公司的客户,美国全国保险公司客户管理副总裁Kathy Koontz 女士指出:"重要的不是数据,而是如何使用数据。企业必须改变它们的经营方式,学会从数据中洞察事实并做出反应,否则数据整理得再有条理,也没什么价值。"通用电气公司首席执行官Jeff Immelt曾说,“今天,数据分析时代已经来临,数据分析不再是未来愿景。每家实业公司都将围绕数据与分析技术以某种方式进行变革。”所以,我们可以看出,数据和分析正在彻底改变各个行业,彻底改变消费者,并带来新的竞争对手,但更重要的是,数据和数据分析使得我们的社会开始了前所未有的转型。
㈤ 中国大数据应用大会召开在什么时候
本月是大数据行业会议的密集期。2016年中国大数据应用大会今日举行,此次大版会以“大数据与智能时代”为权主题,将围绕智能制造、大数据核心技术、地理信息与大数据、大数据与健康医疗、大数据与互联网金融、宏观经济大数据等当前热点领域全面展开。紧随其后,2016第六届大数据世界论坛也将于7月28日召开。作为A股大数据板块的催化剂,行业事件的累积效应一触即发。横向:大数据影响多个传统产业
㈥ 中国大数据应用大会召开在什么时候
7月14日,首届中国大数据应用大会在成都开幕,来自大数据领域及相关行业的2000多名专业人士和6000余名注册听众参会,其中包括中国科学院院士鄂维南、中国工程院院士倪光南。据了解,在国家工信部、四川省政府、成都市政府指导下,大会由中国大数据专家委员会、中国电子信息产业集团、中国电子学会、四川省经济和信息化委联合主办。两天会期内,2场主论坛和11场专题论坛将举行86场演讲、10余场圆桌讨论,以“大数据与智能时代”为主题,聚焦大数据与各行业、各领域的深度融合,以及大数据的技术创新和产业发展。川报集团封面传媒承办的大数据与媒体联接力论坛,专门探讨数据赋能为媒体提升联接力带来的巨大机遇。与会嘉宾认为,推动大数据产业发展,政策是保证,技术是基础,应用是核心。应用是大数据技术创新和产业发展的原动力,也是大数据在经济发展、社会进步中彰显价值的关键环节。据悉,成都正加快建设依托大数据核心技术与关键产品的高新区天府软件园、基于大数据创新创业的郫县菁蓉镇大数据产业园、以数据智慧处理中心和大数据安全为核心的崇州信息安全(大数据)产业示范园等产业聚集发展区,并在智能交通、城市管理、食品安全、环境保护、安全生产、现代物流、电子商务、两化融合等领域加大推广应用力度,力争到2020年全面建成中国西部大数据中心和国内一流的数据强市。
㈦ 大数据在企业中的应用
大数据在企业中的应用
2015年9月10日,首席数据官联盟成立仪式暨第一届首席数据官大会在北大召开,本次活动由中国新一代IT产业联盟和易观智库联合主办,中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海发表演讲并参与对话讨论。本次对话环节由易观智慧院副院长葛涵涛主持,参与对话的嘉宾有北大电子政务研究院副院长杨明刚、壳牌中国CIO徐斌、华为大数据总监刘冬冬、北京瀚思安信科技有限公司联合创始人董昕。各位嘉宾从大数据在企业的应用、人才队伍建设等方面进行深入讨论,以下是对话实录:
葛涵涛:首先我想请大家做一下自我介绍。
刘冬冬:今年上半年开始代表华为做大数据生态圈的建设,我们这个生态圈是1+6的模式,华为提供公有云,大计算等服务,与数据挖掘,商业应用,数据可视化展示等合作伙伴,国内筛选200多家大数据公司,和比较核心的合作伙伴,开始了第一批,第二批,第三批的流程,第一批选择16家签约,第二批还有十几家,今年年底会完成初步50家的合作伙伴的合作。
徐斌:壳牌品牌是比较大的公司,壳牌中国业务比较大,壳牌中国在今年已经是121年了,1894年正式进入中国了,就没有离开。目前我们在中国的业务有上油的油气的开采,中油的炼化等业务。大数据在壳牌的应用历史比较悠久,我们开采油田的时候需要用海量的数据做分析,帮助我们在哪里打井更有效,如何保证制造环节更顺畅,更早的发现潜在的风险,这方面有比较多的应用。针对我们几百万的用户,也在做很多的和社交媒体的合作,掌握我们的客户,留住我们的客户,寻找新的商业机会。今天很高兴有机会和大家交流大数据,特别是我们传统行业如何使用大数据。
董昕:谢谢大家,我们是瀚思大数据安全,一个新的创业公司。大家想安全和大数据有什么关系?其实有非常深的关系,我们后面有机会再和大家讲。我们这个团队是2014年成立的,主要成员是来自于埃森哲、甲骨文等这些公司。我们致力于把大型企业云中心、互联网里面所有跟安全相关的,跟业务、应用安全相关的数据做统一大规模的存储、挖掘、学习和展现,帮助IT从业者,运维人员,甚至企业的领导层从数据终发现一些跟安全相关的东西。希望通过数据驱动整个行业,和整个企业实现由传统的基于防御的安全策略,转向主动智能的安全策略。我们成立一年多,我们公里56人,40多个人都是研发人员,数学科学家等跟数据相关的人员。非常高兴有机会和大家探讨比较新的行业。
杨明刚:非常感谢主办方的邀请,很多朋友可能了解电子政务,电子政务就是政府的信息化,还有所谓的智慧城市,还有数字城市。在过去一年多,一直做政府相关的信息化的应用,包括顶层设计。现在随着大数据概念的提出以后,应用和需求在过去一直存在,只是提升了一个水平。电子政务这块近两三年提上很重要的地位。电子商务对大数据的需求也是蛮多的,过去三四年,我们一直研究政务数据和商业大数据,非常高兴和大家探讨数据和首席数据官未来在整个企业决策和政策决策中的作用。
葛涵涛:我们的各位嘉宾对大数据,对数据资产进行了前期的描绘和支撑。我们都知道现在大数据产品和数据产品数据来源非常广,包括来自于智能设备,可穿戴设备,来自于金融,来自于终端设备。有了大量的数据,基于数据进行挖掘和分析,数据产品化以后,再将数据产品应用到业务中。但是这些数据产品安全性怎么样?针对数据安全和用户数据隐私与大数据是什么关系?
杨明刚:我先从价值方面跟大家分享一下。美国有一本书《数字化生存》目前这个社会,随着网络的发展,我们所有的网络,所也的社会的形态都可以用数据来表达,这个时候无论是政务数据,还是商业数据,还是个人数据都可以用来提供,或者给我们未来决策提供参考。无论是政府治理,还是企业的科学决策,或者个人未来合理的消费计划,都可以从数据中提取到相关的决策参考。所以这块,其实所有的数据,看似杂乱无章,各种非结构数据和结构化的数据,通过适当的方法处理,或者通过数学模型处理,能够给我们管理和决策带来新的支持或者更大的支持,这是我对整个目前数字这块所谓的资产,数据是可以增值的资产。
其实我们有了互联网以后,每个人在网络上,无论是购物,还是通过社交工具或者社会化媒体发表相关的看法或者思想等,我们在网络上留下了大量的数字的网络痕迹,其实提取这些痕迹,包括相关的特征,用一定的方法去分析,就可以找寻每个人或者相关的机构未来的表现。这个东西在这里面,有很多东西涉及到个人隐私,可能在这里买的房子,或者附近相关的消费,根据你的社会属性可以判断你未来的行为。从某种行为来说,会让我自己感觉很不舒服,但是这些信息是通过我们允许的放在网络上,只是相关的机构提取过来做一些加工,可能对个人的隐私或者个人尊严是一种挑战。随着国家立法的完善,我相信网络的隐私权保护会逐渐解决。
董昕:其实好恶夸张的说,我们在座的每一个人都不安全,在网络空间,无论是你产生的数据,还是你的痕迹,还是你的隐私,或多或少在自己的手机里,PC里,或者是服务器端,安全和隐私可能是永恒的话题,比较大,我就不展开讲了。从我们的角度来说,我们更关注的,从一个角度如何把核心的数据,核心的资产保值增值,安全隐私的问题。无论是大数据下面的数据隐私,数据安全,还是小数据的数据隐私和数据安全方法论是一样的。在管理制度上怎么进行保障?
过去谈论到数据安全,更多的时候是靠技术手段为主,所以才会出现各种各样的防火墙,加解密设备,数据防泄漏,防入侵。这些东西都有用,但是无法解决所有的问题。要不然也不会出现JP摩根信用卡数据泄漏等问题。我们需要拥抱新型的技术,新型的平台,通过技术本身解决安全问题。
另外一个国外很多报告中都写到了,设备本身控制数据资产不太现实,我假设所有的东西都是不安全的,把所有的东西都放一个安全体系,这是国际探讨的问题。我们怎么用新型技术保护数据安全,同时结合技术,如何使安全管理的流程和措施,能够在企业中获得更多的认识,从而解决这个问题。
葛涵涛:关于数据能力开放的问题,在之前大数据会议上,阿里集团代表上讲过,阿里的数据不开放,他们是不是有数据安全的考量。因为他们收购了高德等一系列的社交和位置的公司,掌握了用户全维度的数据,这是出于隐私保护,基于安全的数据开放,还是比较遥远的话题。刚才我们在CDO调研报告里面,在未来的数据业务和大数据技术方向上,在行业领域里面的发展是非常重要的,我想请刘冬冬和徐总分别谈谈,比如说大数据业务,还有数据资产等等相关的技术和服务,在你们相应的通讯和能源行业怎么与你们的业务结合落地的。
徐斌:像大数据的应用,在我们自己的传统行业会产生什么样的作用?我们自己内部把大数据的企业进行划分。从企业决策中大数据起了很多的作用,同行用爆破的方式采集信息,帮助我们判断出这个地方打一口井效率是不是高,因为每一口的井的成本是上百万的,提高10%的成功率是很可观的,这是决策支持。
第二个是运营优化,比如说油站地下油库存在非常大的隐患,汽油和柴油泄漏的时候,一对环境造成很大的风险,第二对地下水有影响,甚至产生爆炸。一旦发生这种情况,通过大数据技术能不能提前发现潜在的泄漏风险。通过对比站的分析,提前发现是否存在不适当的损耗的发生,从而发现风险。
第三个就是市场营销,在我们消费互联网层面谈了很多,我们怎么样找到客户的特性,延伸业务领域,包括业务合作。另外通过合作,找到我们潜在的客户。像今天的孙总,我们客户最典型的,对油品的质量要求比较高。我们从互联网找到这个维度,在电商上购买率很高的,经常谈到汽车的,这两个碰撞就能找到潜在客户。
第四个就是企业安全进行风险管控。能源行业是高危行业,包括油品配送过程中,配送的时候出现问题,可能出现爆炸的风险,包括成本的增加。因此我们在海外作业的时候,不能很好及时发现风险,可能造成重大的人身伤害,包括知识产权的保护,有跟多配方,这是很关键的,这个怎么防止黑客攻击。这个和董总有相关性,企业安全,人身的安全,包括信息安全。
第五是业务创新,第六是模式变革。这两个把我们传统的,我们通过卖汽油变成我们可能变成第三方汽车服务后市场。以后我们油品可能免费,免费的意义在于盈利模式通过后面衍生的新业务,就是羊毛出在猪身上狗来买单。这就是大数据在我们能源行业6方面的价值。
葛涵涛:我们原来做过石油远程管道安全监护。现在俄罗斯他们传输的油气管道,很多油气管道每隔多少公里就有检查油压、温度,还有油管表面的状况,加入了很多传感器,获取管道表面的数据,另外还有相应的机器人,会在轨道上定期巡逻,用光来检查表面的状况。将这些数据全部汇总在当地的数据中心,最后汇总到欧洲数据中心,如果正常就显示为绿色的。大数据帮助能源运输企业,在你发生问题之前就帮你预测问题即将在什么时间大概发生。在发生之前进行预警,我觉得这个也是大数据跟商业智能整合的非常好的一个案例。
徐斌:在我们石油行业,特别是化工行业,生产行业一旦有一些事故终止生产,想恢复是非常长的时间,一般是三个月,三个月损失多大。越早预测到危险,提前采取措施,效率是很明显的。
刘冬冬:我们通讯行业跟石油行业是很像的。我们华为也会装各种各样的传感器采集数据,知道什么地方有什么问题,然后解决问题。比如说一个大型会场,一个足球场,数万人,大家都在发微信,这个时候能不能发出去,信号如何?这是我们自身运营商的应用场景。衍生出来的应用场景,如果华为或者运营商更早的把大数据应用到企业的经营管理等等各个维度中去,就不会发生像上海那样的踩踏事件。当外滩单位面积内聚集的人口超过一定量以后就应该有一个预警,告诉相关的管理部门,公安也好,告诉相关的部门人说这个地方已经超多了,通过手机我们可以捕捉这个信息。我们在大数据行业刚刚起步,我相信将来所有的行业,都会面临变成以数据为驱动,或者以数据为核心驱动力的,而不是像以前以产品为驱动力,以渠道或者品牌为驱动力的。以数据为驱动力的话,这个问题是蛮大的,作为华为来说,现在从各个方面改为以数据为驱动力。从宏观来说,我们将要做什么,我们要做哪些产品,这些都可以通过数据给我们进行指导。
在大数据产品里面,哪些是最需要的,哪些是最急迫的,我们可以通过分析挖掘出来,这个可以指导我们企业将来做什么,不做什么。从很小的细节来说,华为2016年找谁做手机形象代言人,我们可以用大数据做。华为手机的粉丝超过100万。这些人共同关注的是谁,他们共同兴趣爱好是什么?他们每天什么时间上网,数据的统计就告诉我们了,不需要决策部门每天坐在一起拍脑袋决定是谁,不是谁。刚才说到数据安全问题,我认为数据安全和技术是矛和盾的问题。现在接受就可以了,当我们现在收到骚扰短信垃圾短信,为什么会收到,是因为他们掌握了我们手机信息。当企业掌握了很多的信息以后,这时候就造成可以满意度的问题,让数据决定数据安全,让市场决定技术到什么程度,自然会有优胜劣汰,服务好的企业就会持续发展,服务部好的企业就会死掉。
葛涵涛:我们对用户数据掌握的越来越多,我们对数据精准分析越来越多,我们传递出来的消息就是精准营销,传递的信息就是有用的信息,而不是垃圾信息。这实际上对我们大数据企业,对技术和算法提出了更高的要求。如何通过大数据分析方法寻找数据中隐藏的,还没有被发现的价值和知识。
杨明刚:其实所谓大数据,大价值,大数据应该不是大忽悠,我为什么这么说?因为我在过去一段时间,有一个地方政府,某一个行业部门在使用大数据,但是建完的大数据系统无法满足他们的业务需求。我们传统的大数据,一部分是对现有数据的发现,这就是数据检索,传统的数据方法就可以做到,对已知的东西,已知的问题,每个数据单元都是了解的,这时候无论是结构化数据,还是非结构化数据,我们可以带着问题找到蛛丝马迹,问题存在什么地方。另外一部分应该是预测的部分,就像海尔孙总谈到的问题,其实可以预测。业务管理专家和业务模型建构专家需要有一个紧密结合。大数据其实是一件奢侈品,对华为这样的产品,对我们海尔这样的企业,对壳牌这样的企业是可以投得起资金的,大数据是奢侈品,但是绝大部分的中小企业也需要科学决策,也需要了解市场需求,这时候面临很重要的选择,要面临高昂的成本建立系统,这是不可能的。但是绝大多数的大数据企业都需要高投资,中小企业怎么通过在数据时代不被淘汰,需要大数据解决方案提供商,或者需要大数据研究者提供一种更典范的,或者更普世的大数据解决方案,不是依托与传统的数据检索,或者传统的数据包装实现大数据的方案,而是需要跳出传统的大数据分析方法之外,能不能有另外一种更科学,更普世的方法,让我们很多中小企业都能享受到当今的大数据服务,需要我们在座的一起探讨。实际上个人也需要大数据服务。
葛涵涛:跟简单,更方便使用的大数据产品,方便企业减少这方面的预算,让更多的人使用大数据带来的便利。
杨明刚:中国的天气预报部门利用大数据是最好的,把过去一百多年的历史数据拿过来进行预报。真正的大数据是对未来可能的知识的发现,通过大数据发现潜在的数据之间的关联。
葛涵涛:实际上我们刚才提到了各个不同的行业和企业对大数据的应用,因为你在北大做了十年CIO方面的培养,你们对CDO这方面的人才培养有什么样的动作和支持。
鲁四海:我们也在探讨,刚才我们在PPT里面分享,首先为什么会有这样的角色存在,驱动力是什么?然后再说需要什么杨得技能?我觉得CDO有一部分的东西需要从课堂学习的,偏技术这块的,能涵盖技术和基础管理这块。CDO需要有一些经济学的基础在里面。大数据更大的是告诉我们未来是什么样,告诉我们一些未知的东西。不是提一个假设,拿数据进行分析证明这个假设是对的或者是错的,这个意义不大。真正的意义能够告诉你未来是这样的。我觉得CDO在培养过程当中,除了课堂学习以外,还要跟内部的业务部门进行内部的学习和交流。因为我们面临着未知的世界,更多的需要广阔的舞台,像CDO联盟一样,未来我们做一些交流性的东西,各个行业,不同行业的方式方法进行跨界整合,因为数据在这个时代就是跨界。
葛涵涛:下面我们请我们在座的各位嘉宾,用简单的一两句话展望一下大数据时代下,我们这些数据管理人才,CDO们如何在整个大数据背景下做好我们的工作,能在工作上出新出彩,在我们业务设计上有相应的业务创新。
鲁四海:应该说任何一个行业任何一个企业的数据都是资产,每个企业都将拥有将数据变成核心竞争力的能力,这个能力可能是自建也可以购买服务获得。
杨明刚:大数据应用成为未来决策的核心推动力,今天的大数据不能成为大忽悠。
董昕:我们谈了很多技术方面的话题,我觉得一个CDO第一应该有大数据的理念,未来主要的价值都是数据。另外一点,我们认为作为一个CDO,一定要跟我们业务相联系,懂我们的业务,知道我们的收入从哪里来,成本在哪里,效率从哪里提升,这样CDO才能落地。
徐斌:数据本身有没有价值,我个人认为数据是没有价值的,虽然我今天讲了很多大数据。只有当数据能帮助企业产生价值的时候才能成为有价值的资产。我经常说数据资产,每个公司都有大量的数据,他们不是资产,因为它没有用。数据只有成为有用的信息,成为知识,变成智慧,它才是真正的数据资产。不要神话大数据,大数据产生业务的价值,产生商业的价值才叫大。第二我们企业有CDO,或者有虚拟CDO职位,通过其他的CIO、CMO承担。最主要的是脚踏实地,循序渐进,如果你不把企业的数据用好,谈何大数据。如果企业没有从数据支持决策的文化,大家做任何事情不用客观数据帮我们做分析,给你再多的数据也没用。首先是企业文化。第二把现有的数据用好,然后循序渐进引用更多的数据做分析。通过数据发现未知东西,这是伪命题。因为你发现未知东西,因为你不知道,原因是什么。当形成智慧知道为什么会发生,这是我们追求的目的,只不过我们现在不知道,所以通过相关的分析找到了相关性,但是不知道原因。未来当我们有足够多的知识积累,我们就知道原因了。未知领域是大数据的使用阶段。
刘冬冬:大数据这块没有找到盈利模式,没有找到市场,推不动。现在大家找到了盈利模式才推下去了,这才是有用的,大数据有用才是硬道理。对于CDO来说,我认为跨界才是最重要的。不光要有知道企业内部的小数据,同时也要知道外部的数据如何和企业内部的数据相结合。比如说做销售的,系统能不能很快的告诉员工,这个公司销售额有多大的产能,以及其他合作公司等等的情况,有价值才是最重要的。
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㈧ 国际大数据大会传递哪些新理念
国际大数据大会传递哪些新理念
为进一步促进大数据领域与传统应用行业的深度交流与合作,中国通信学会近日在北京举办“2015中国国际大数据大会”。此次大会以“大数据+”为主题。解读大数据行动纲要将推动政府公信力和信用体系的建设国家统计局信息服务中心大数据研究实验室主任江青说,大数据行动纲要代表国家从顶层设计上推动大数据。江青主要解读了大数据行动纲要对智慧城市带来的“四化”。她认为智慧城市的核心是大数据,是大数据在城市的应用。纲要有利于智慧城市实现规划科学化、管理动态化、治理精准化、管理服务高效化。纲要还提出推动政府信息系统和公共数据的互联共享,消除信息孤岛,加快各类政府信息平台,避免数据重复打架,江青认为,这说明了两个问题,一是增强政府公信力,一是提升社会的信用体系,相对应的就是建设政府信息公用平台和政府公信力的平台。数据开放问题政府部门和公共企事业单位要率先开放原始的、可机读的数据中科院院士、北京大学、普林斯顿大学教授、普林科技董事长鄂维南认为现在大数据面临的第一个瓶颈就是没数据,数据孤岛严重,不同部门数据存在在不同的地方。中国国际经济交流中心副研究员张茉楠认为我国数据的实体化和实体数据化还处在前期阶段,还存在数据安全、数据所属权、数据治理等各方面的问题。西安未来国际信息公司执行总裁史晨昱提出了如何开放和开放哪些数据。他认为,应首要开放政府部门和公共企事业单位的数据。政府应该建设开放平台或者网站,以满足社会公众对信息资源的使用。开放网站是全球的普遍做法,包括美国、英国都采用这种做法。开放平台应该建立在互联网上,而非建立在电子政务网上。其次,开放的数据应该是原始的,可机读的数据。原始数据是没有加工处理的数据,可机读是指开放的数据要便于计算机处理加工。数据开放后,政府需要鼓励企业和公众,利用公共信息资源去开发信息产品,服务于社会公众,服务于其他的企业客户或者政府客户。大数据推动社会共治国家的治理从原来的政府主导,转向政府、公民、企业、社会共同参与的多元共治模式张茉楠认为大数据带来的不仅仅是生产力的变革,更是一种生产关系的变革。大数据改变了政府的角色、企业角色和社会公众的角色,也使整个国家的治理从原来政府主导的治理,开始向政府、公民、企业、社会多元共治的新模式转型。张茉楠举例说美国环境数据的开放,就是通过一个项目把美国各个州的环境治理数据向公众开放,让公众更多地参与环境治理,由第三方负责监管。整个过程中是政府提出需求,提供服务,公众积极参与,整个社会共同监督管理。张茉楠认为大数据时代,社会治理主要呈现三大特点,一是从原来的一家独大、政府的独治逐渐转向多元共治。第二,由原来较多的封闭结构向开放型的治理结构转型。特别是在大数据、云计算发展之下,原来公众和政府之间的信息差、知识差已经逐步扁平化。第三,由权力决策机制转向公共决策机制。数据交易市场数据产品交易可以活跃信息消费市场,但法律犯规、技术都还不尽完善史晨昱认为数据服务平台应该非盈利性和商业化并举。非盈利的数据开放网站,负责将政府部门和公共服务企事业单位的数据,免费开放给公众;在此基础上建设的商业化数据服务平台,可以连接信息服务产品的供需双方,开展数据产品交易,以此活跃整个信息消费市场。亚信数据总裁张浩认为,维护和管理数据对任何一个部门或者企业来讲都是有代价和成本的,通过交易或者是对等交换,容易实现数据价值。但我国目前还面临着问题,第一,本身还没有形成大数据,缺少法律规范让拥有数据的部门开放数据。第二,目前缺少对个人隐私保护的技术。鄂维南认为数据作为一种商品,有一定的特殊性,每个人都可以使用,可以重复售卖,没有任何消耗。根据经济学观点,数据的价值是零,所以数据交易理论上来说是不可行的。这也是数据交易平台需要突破的悖论。云计算+大数据云计算可以让大数据运行更经济化、集约化和精细化中国移动苏州研发中心大数据项目总监徐萌提出了云计算大数据,她认为,大数据把数据整合起来,这只是粗放的状态,并不是经济的模式。云计算强调经济化、集约化、精细化。云计算可以使得大数据用集约式的平台和方式来运转。目前来看,云计算大数据的实现需要解决4个问题,第一,统一化的数据管理,即数据从哪来到哪去、共享给谁、怎么共享、权限是什么。第二,明确云计算大数据的概念,大数据是借用云计算来实现服务的。第三,精细化的资源管理,云计算目标就是降低成本,提供更多应用和服务。大数据后续也要演变过来,实现精细化运营,合理调度资源。第四,智能化就是保证多种资源框架可以自动适配。
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