2016中國大數據應用大會

1. 大數據行業都有哪些大會

2021 WeDataSphere 社區大會（當前未開始）

場活動面向開源大數據領域的開發者和用戶，邀請到開放原子開源基金會 TOC 主席堵俊平、WeDataSphere 社區發起人邸帥、天翼雲大數據平台技術專家王小剛等嘉賓進行分享。

本次分享既有對開源大數據技術和工具發展趨勢的解讀，還有開源一站式大數據平台套件 WeDataSphere 最佳實踐和優秀案例的分享，更有如何基於開源項目構建企業級數據平台的探討和交流。

2. 什麼是數博會

中國國際大數據產業博抄覽會，簡稱數博會，是國家級博覽會，是探討大數據行業發展現狀和趨勢的平台。

2015年5月26日，「2015貴陽國際大數據產業博覽會暨全球大數據時代貴陽峰會」在貴陽開幕。2018年中國國際大數據產業博覽會將於2018年5月26至29日在貴陽召開。共129家來自國內外知名企業將分享各自在大數據研究和實踐領域上的最新科技和應用。

(2)2016中國大數據應用大會擴展閱讀：

2018數博會以「數化萬物 智在融合」為年度主題，舉辦「同期兩會、一展、一賽及系列活動」。

「同期兩會」即中國國際大數據產業博覽會與中國電子商務創新發展峰會同期舉辦，其中，數博會包含1場高峰會議、開（閉）幕式、8場高端對話、50餘場專業論壇，電商峰會包含1場主論壇、8場分論壇、年度盛典以及CEO沙龍活動。

3. 數博會在貴陽開了幾年

已經連續6年在貴陽召開了。

貴陽數博會已經舉辦了六年，憑借著先行先試的優勢，貴州、貴陽通過大數據發展創造了機遇、匯聚了資源，從「一張白紙」到全球矚目，近年來，貴陽堅定不移地推進大數據戰略行動，加快數字經濟發展，取得了一系列成績。大數據成了貴陽高質量發展的重要引擎，讓貴陽站在了世界前沿，並成為貴陽一張靚麗的城市名片。

數博會介紹：

中國國際大數據產業博覽會，簡稱數博會。由國家發展和改革委員會、工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室與貴州省人民政府主辦，是國家級博覽會，是探討大數據行業發展現狀和趨勢的平台。

中國國際大數據產業博覽會（簡稱數博會），是全球首個以大數據為主題的博覽會，由國家發展和改革委員會、工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室和貴州省人民政府共同主辦。

自2015年創辦以來，數博會始終秉承「全球視野、國家高度、產業視角、企業立場」 辦會理念，積極探索數字經濟時代國際合作新機制，為全球大數據發展提供中國方案，助推全球大數據技術應用和產業發展。

4. 有人工客服

有意思的問題，人工客服肯定是真人呀，哈哈，你說的機器人應該是AI語音的那種，類似於騰訊在微信上有個智能客服的小程序，搜索「騰訊客服」就可以找到，塌亮首頁對我們常遇到的問題有分類，我是經常根據問題類別看騰訊官方的客服回答就解決問題了的。人工智慧除了可以下圍棋，在很多領域都已經有它的身影，例如像客服，隨著中國人口紅利的下降，智能機器人客服已經是很多企業所採用的解決方案，特別是在電商行業。不管是阿里還是京東在客服系統上都先後推出了店小蜜、JIMI等智能客服機器人。而就在近期成都召開的中國大數據應用大會上，人工智慧在客服領域又有了突破性的進展，這項技術可能會讓你分不清你在對話的是人還是拍衫衡機器。

會上，來自京東商城的智能通訊部總監劉丹，分享了京東在客服領域上的最新研究成果——無人客服。無人客服是京東自主研發的人工智慧服務產品，是將智能助手JIMI與人工客服咚咚深度融合的新一代智能客服，它具有機器人全天候的快速響應、自主學習等優勢，同時還具備了人的情感關懷，能夠將人機無縫連接，靈活處理，在劉丹看來是現階段用戶體驗最好的客服解決方襲做案。

5. 小米IOT之路--走出封閉迎接未來

IoT，簡單來說，就是物聯網，是Internet of things的簡稱，是物物相連的互聯網，既能實現物與物之間的信息交換，又能實現物與人之間的信息交流。IoT是即計算機，互聯網之後的又一大信息產業發展浪潮，可謂是發展前景十分廣闊。

目前，IoT的一個重要應用就是智能家居，智能家居作為一個已經發展了幾十年的產業，在最近幾年終於迎來了大爆發，智能語音也成為繼路由器之後的又一智能家居控制中心，帶著新中心的浪潮，IoT產業也迎來了大爆發。

按小米CEO雷軍的說法，小米的IOT戰略經歷了2個階段。

第一個階段 以「參股＋實業」來擴張生態鏈

小米的生態鏈布局，採取的是「參股＋實業」的雙向驅動方式 ，以「占股不控股」的模式不斷擴張其生態鏈規模。

小米之所以取得這么大的成就，表面上看，是小米已經形成的龐大的智能硬體生態鏈和整個生態的環境，營銷渠道有線上的小米商城和線下的小米之家；實際上，卻是小米對生態鏈企業「投資而不控股」的策略，這與蘋果、Google等同樣布局 loT 生態的廠商有很大不同。

小米的「造鏈運動」就是這么來的。雷軍在布局IOT之初，就提出了「100 家生態鏈企業」的戰略目標。時至今日，小米生態鏈已經成為擁有上百家硬體廠商，其IOT開發者平台也接入了多達上億台設備，成為目前「最大消費IOT平台 」。

這種模式的好處是見效快，能夠快速的打開市場。但潛在的問題是，真正能夠進入小米IOT平台的智能設備，大多來自於甘願接受小米管控的小企業。市面上銷量大、口碑好的家電、智能設備廠商都很難進入這個「圈子」，這就讓消費者的選擇極其有限。

2017年11月，小米對外宣布開放小米IoT開發者平台。

小米公司創始人、董事長兼CEO雷軍正式宣布，小米IoT平台聯網設備超過8500萬台，日活設備超過1000萬台，合作夥伴超400家，已經穩居全球最大的智能硬體IoT平台；雷軍認為小米已經成為全球最大智能硬體IoT平台。

在大會上，小米 科技 董事長兼CEO雷軍表示小米初步完成了當初的目標，現在要開啟小米IoT戰略第二階段，小米將全面開放IoT平台並啟動小米IoT開發者計劃，AI+IOT戰略。

而在小米IoT戰略的第二階段，「AI」將成為關鍵詞，小米方面表示希望能在AI 技術的加持下，將硬體、軟體、雲服務和新零售業務串聯起來。

所謂AI+IoT，就是人工能智能+物聯網。人工智慧技術現在基本上都是基於機器學習和大數據，還不能算是真正的智能。但物聯網已經逐漸發展起來了，尤其是即將到來的5G時代，很有可能促進物聯網行業的進一步起飛。

從小米第一階段的IOT戰略布局，我們可以了解到:

一，現在接入的智能產品主要有三種

1，小米自有品牌的智能產品，如小米手機、小米手環、小米音箱、小米智能空氣凈化器等

2，小米生態鏈產品，即小米投資入股的產品

3，第三方產品，這也是小米更加開放的表現。

二，小米布局AIoT有三大優勢：硬體優勢、大數據優勢和豐富的生態鏈布局優勢。

1，硬體優勢

小米AIoT戰略，也是以手機作為第一入口，然後以小米音箱、小米手環、空氣凈化器、智能燈等與家庭相關的智能產品作為輔助入口，進而建個人、家庭的智能家居場景 。

雷軍在2018 MIDC 小米AIoT開發者大會宣布，2018年小米IoT平台已連接了超過1.32億台智能設備（不含手機和筆記本電腦），遍布全球超過200個國家和地區，日活設備超過2000萬台，每日處理設備請求高達800億次。內置小愛同學的激活設備數超過1億台，月活躍用戶超3400萬。

活躍的物聯網設備為海量數據獲取及萬物互聯提供了堅實基礎，這是小米布局AIoT戰略的硬體優勢。

2，大數據優勢

2018年7月，在中國大數據應用大會上，小米大數據產品總監趙輝華曾表示，小米有三億的用戶，在三億用戶中有超過日活21個的千萬小米應用，這些應用都沉澱到雲服務上；在大數據全局搜索方面，小米已經接入了16類的垂直內容，日均用戶量是1600萬，日均請求量四千多萬。

3，豐富的生態鏈布局優勢

AI+IoT 是如今小米最有想像力的業務，遠勝於手機。大到智能電視、空調、洗衣機，小到鬧鍾、移動電源、電動牙刷，小米生態鏈已經形成了一張大網，小米憑借著用戶量、設備數與數據積累，正試圖構建一個完整的生態。隨著 5G 商用的加速，設備的連接能力將有明顯的飛躍，因此 IoT 也將迎來發展的黃金期。在AIoT領域，小米布局很早，積累也較為深厚，已經形成了強大的生態鏈體系，且線上線下渠道也都已打通。這是小米AIoT戰略布局的生態鏈布局優勢。

對於小米來說，推動AIoT戰略加速落地，不僅是時機成熟，更是勢在必行，所以就有了後面一系列的大動作!

在2017年11月的小米IoT大會上，小米宣布在人工智慧領域與網路達成合作，雙方將在知識圖譜、深度學習、語音、視覺、自然語言處理、人機交互、機器人、無人駕駛、AI晶元等領域展開深度合作。也就是說，小米的智能硬體需要通過DuerOS等外援來補充技術。

2018年第二次開發者大會上，小米AIoT將開放全面升級，Zigbee方案接入到小米IoT平台，雲雲互聯，可以與其他雲，並支持標准藍牙Mesh

在落地應用上，小米開始在AR（owlii）、智慧酒店（全季酒店）、智慧家裝（愛空間）上進行落地。

AIoT平台將接入智能門鎖。

2018年，小米也開始向海外擴張IoT業務，2018年2月，智能電視進入印度市場，並在2018年第四季度在印度市場出貨量排名第四。

最後，我們再來看看小米2018年年度財報，2019年3月19日，小米發布了2018年財報。

2018年，小米智能手機收入1138億元，同比增長41.3%。報告期內，小米智能手機出貨量達1.19億台，同比增長29.8%。

2018年，小米IoT與生活消費產品分部的收入為438億元，較去年增長86.9%，也成為小米2018年增速最快的業務。

從該業務在整體營收中的佔比來看，2018年全年達到25.1%，而2017年為20.5%；2018年第四季度，該業務營收佔比甚至達到了33.6%，而2017年同期為24.2%。IoT業務無疑成為小米2018年第四季度和全年的最大亮點。

根據財報公布的數據，截至2018年12月31日，小米IoT平台已連接的IoT設備數（不包括智能手機和筆記本電腦）約為1.51億，同比增長193.2%。擁有5個以上小米IoT設備（不包括智能手機和筆記本電腦）的用戶數約230萬，同比增長109.1%。

此外，小愛音箱累計出貨量超900萬台，小米電視全球出貨量840萬，同比增長225.5%。報告期內，小米也開始向白電領域進軍，分別在2018年7月和12月推出了米家空調和米家互聯網洗烘一體機。

從2018年的年報可以看出，今年開始，小米的動作也確實比以往更頻繁。

1月11日，他們宣布啟動「手機+AIoT」雙引擎戰略，雷軍稱小米將在未來的5年內，持續在AIoT領域投入累計超過100億元，ALL in AIoT；

2月26日，又成立集團技術委員會，成立人工智慧部、大數據部、雲平台部；

3月7日，小米成立了AIoT戰略委員會，由IoT平台部、人工智慧部、生態鏈部、智能硬體部等十幾個核心業務部門的總經理、副總經理組成。

2019年4月2日，小米決定拆分松果電子部分團隊為大魚半導體，新部門以後將專注AI、IoT晶元研發，而松果電子繼續研發手機晶元。

而這些動作背後都有一個整體的指導思想，AIoT戰略要如何深入？設備層面，小米已經積累了五六年的優勢，很顯然，想要真正把握住這個萬億級的大市場，只有由設備下潛到基礎核心技術層面，包括晶元、人工智慧、連接技術、邊緣計算等等。移動互聯網時代的無數次實踐已經證明，只有對全產業鏈的把握，才能在千變萬化的時代中以不變應萬變，小米跑得更早，所以也有更多的時間積淀這個能力。

我們看到，在小米前進的路途上，也在不停的思考，及時更新戰略。勝不喜，敗不驕之餘，小米的AIOT戰略也有不得不要面對和考慮的問題。

一，AI技術先天不足

IoT是一個生態，並非是單一的設備模式，核心驅動力肯定離不開AI技術。而在小米IoT戰略的第二階段，人工智慧成了整個生態的關鍵詞，小米希望在AI技術的加持下，將硬體、軟體、雲服務和新零售業務串聯起來。

小米在AI技術上的不足，導致小米的IoT模式不夠完美，甚至還容易遭到外界和投資者的「挑刺「。

所以，在2017年11月的小米IoT大會上，小米宣布在人工智慧領域與網路達成合作，雙方將在知識圖譜、深度學習、語音、視覺、自然語言處理、人機交互、機器人、無人駕駛、AI晶元等領域展開深度合作。也就是說，小米的智能硬體需要通過DuerOS等外援來補充技術。

小米之所以和網路合作，原因有二

1，在國內的互聯網巨之頭中，網路是最早選擇「All in AI」的玩家，數據上的優勢加之時間上的紅利，網路在人工智慧技術上有著深厚的基礎。尤其是以對話式人工智慧操作系統DuerOS的出現，打開了國內人工智慧操作系統的先河。在DuerOS的合作名單中，已經出現了美的、海爾、TCL、vivo、海信、HTC、聯想等超過130家的合作夥伴，在AI技術方面的積累與小米在硬體場景上的布局有著很強的互補性。

2，網路也是這場合作的受益者，小米龐大的IoT基礎和大數據，不僅可以為網路的人工智慧提供豐富的訓練樣本，也在加速人工智慧技術在實際場景中的落地。除此之外，DuerOS和小米IoT在場景和應用上存在一定的交叉，網路和小米的合作便意味著，小米的供應鏈優勢可以豐富網路人工智慧生態，將AI技術應用到更多場景，進而為DuerOS和小米用戶帶來更好的用戶體驗。

二，研發資金不足

AI技術研發的投入和生態打造，是一件相當長周期的事兒。拿網路在AI技術領域的投入為例，5年前就一直持續砸資金，直到今天還談不上形成規模化收入。所以，技術是需要積淀的，需要長期研發，共同攻關，不是臨時抱佛腳就能解決的。而且更關鍵的一點是，與主流互聯網企業網路、騰訊、阿里和美團比，小米身上的硬體痕跡過重，缺乏應用服務的場景支持，少了大數據這一側持續訓練和學習的支持，玩AI的難度就更大一些了。

在人工智慧方面，華為終端今年預計投400億研發iot物，網路每年在此技術的投入均在15%以上，阿里在未來對達摩研究院投入1000億以上。而小米姍姍來遲，在2016年才涉足AI研發，在接下來的五年裡，小米將繼續在AIoT上投資100多億元。

三，IoT晶元「核芯」不足

從IoT的開發上看，大致可以分為三個層級：硬體設備、操作系統和處理晶元。目前國內沒有哪一家公司能夠將這三個層級全部做好。小米做到了最大普及程度的消費級硬體設備，網路、阿里則是拿出了操作系統，華為在晶元和硬體上更為側重。

從物聯網產業鏈來看，主要包括感知層、網路層、平台層、應用層幾大方面。除了網路層之外，其他方面則廠商爭奪的重點。而從產業環節而言，晶元無疑是物聯網系統的核心。為此，想要構建自主生態，打造低功耗連接，晶元的作用不可言喻。

小米由於缺乏核心技術，在許多關鍵領域都不得不依賴其他企業。例如，在手機AI晶元、IOT 晶元方面，小米都缺乏實力，無法像華為那樣依託自家的麒麟晶元實現自主的產品以及技術迭代。這也導致了小米在高性能、低功耗IOT晶元方面的研發能力和產品迭代速度也遠遠落後於華為。

相對於手機晶元，物聯網晶元本質上還是通信晶元，具有一定的相通性，但對於小米而言想要進入也並非易事。

以華為這么大的投入力度，在晶元自主研發的路上也不是一帆風順。自2004年開始，華為就開始布局自主研發晶元，2009年才研發出第一顆K3晶元，並且還是試水。之後更是經歷了多次實驗，才在2014年成功研製麒麟晶元，並最終應用到華為手機之中。由此可見，晶元的研發難度有多大。

小米自2014年成立小米松果電子以來，第一款NB-IOT晶元在2017年底才推出。雖然在時間點上，並沒有落後很多，但是顯然華為等廠商已經搶先一步。從布局方面來看，首款NB-IOT晶元的推出，小米IOT生態布局也趨向於進一步完善。

而且，在小米的IOT產品系列中，除了手機這個核心產品掌握在自己手裡外，其餘產品大多依賴生態鏈企業去研發製造。問題是，這些生態鏈企業也和小米一樣，面臨「缺芯」的困擾。

所以，未來小米需要在IoT晶元領域加大研發力度。

四，生態鏈並非固若金湯

小米在布局生態鏈的過程中，採用「占股不控股」模式。看似明朗的背後，隱藏著哪些風險。

藉助小米品牌的聲譽以及小米在互聯網渠道的優勢，多家小米生態鏈企業迅速發展，更有數家企業年營收迅速從零增加至超過十億元，這無疑進一步提升了小米的名聲，但是隨著小米生態鏈企業的成功，一些質疑也伴隨而來，擔憂它們過於依賴小米將難以持續發展壯大，去小米化呼聲日益嚴重!

以小米生態鏈企業的典範--華米為例，2015年、2016年來自小米的收入占其營收的比例超過九成，而凈利潤分別為-0.38億元、0.24億元，到2017年、2018年來自小米的收入佔比降低到八成以下，其凈利潤分別提升至2.305億元、4.748億元，華米也不忌言凈利潤的增長主要是由於自有品牌Amazfit業務發展所取得。

對比之下，可以看出華米雖然依賴小米貢獻了大部分收入，但是小米方面帶來的凈利潤較低，而它在2017年、2018年取得凈利潤的大幅增長主要來自於拓展自有品牌業務。

小米生態鏈企業，依託小米的銷售渠道，離開小米將面臨失去市場的風險。同時，小米對生態鏈企業的管控雖然越來越弱，要求卻越來越嚴格。

不僅如此，競爭也是生態鏈企業面臨的嚴峻考驗。在內部，同一類別產品有多家企業競爭，例如，同時做智能鎖的雲丁、雲柚和綠米；同時做空氣凈化器的睿米、琭珞含章和星月電器。

在外部，越來越多的企業加快了進軍IOT市場的速度，華為與硬體廠商合作，在智能家居領域打造一個更開放的生態；OPPO、vivo、TCL 則是共同合作，宣布成立IoT開放生態聯盟。

顯然，IoT已經成了廠商們的第二戰場，生態鏈企業面對的競爭日益激烈。

結語:

5G時代的到來，IoT業務也成為眾多手機廠商發力的對象。OPPO和vivo在2018年聯合多家家電企業成立了IoT開放生態聯盟；華為在日前的AWE上宣布升級IoT戰略，余承東還定下了三年內拿下中國三分之一IoT設備的目標。

2019年，是5G商用部署的元年，而5G的一個重要使命就是對海量物聯網的連接提供支持，它的高速率、低時延、大容量等特性，是物聯網體系成熟的必要條件，可以預見，從今年開始，隨著5G商用的進程逐漸推進，IoT的發展將駛入快車道。

希望小米一路前行，再創輝煌!

6. 企業大數據 一座值得開墾的金礦

企業大數據：一座值得開墾的金礦
雖然尚處起步階段，但是大數據已經成為多個行業的關注熱點之一。如何更好地利用大數據推動自身業務的運營發展，這是眾多企業不斷探索的問題，而運營商也無法忽視這個未來的大金礦。
一、現階段大數據業務市場狀況
從全球情況來看，2015年全球大數據市場規模達到421億美元，同比增長了47.7%。以此增速進行推算，到2020年全球大數據市場規模可突破3000億美元。

今年年初，中國信息通信研究院日前發布的《中國大數據發展調查報告（2017）》稱，2016年中國大數據市場規模達168億元，預計2017年~2020年仍將保持30%以上的增長。調查顯示，目前近六成企業已成立數據分析相關部門，超過1/3的企業已經應用大數據。

對比起全球情況，中國大數據產業市場規模增長還有很大空間。
二、運營商進入大數據行業思路
運營商先天優勢在於掌控大量數據中心資源，這是大數據業務硬體基礎。更為重要的是運營商本身擁有大量存量客戶資源和客戶數據，這也是對運營商進入大數據領域一個有力支撐。
運營商大數據業務運營SWOT分析：

三、運營商大數據業務發展對比
聯通
今年9月，中國聯通集團正式宣布，旗下的聯通大數據有限公司正式揭牌成立。中國聯通大數據公司定位於中國聯通大數據對外集中運營主體和大數據產業拓展的合資合作平台，全面對接國家和聯通集團戰略，建立專業化子公司開展市場化運營、建設全產業鏈大數據生態體系。此外，聯通還與中國銀聯簽署了戰略合作協議，雙方決定建立長期穩定的合作夥伴關系，在數據資源、技術能力、產品研發等方面開展全方位合作。
電信
早在2015年末，中國電信正式發布「天翼大數據」品牌，並推出精準營銷、風險防控、區域洞察、咨詢報告四類數據型產品和大數據雲平台型產品，重點服務於旅遊、金融、廣告、政府、交通等行業。這是中國電信運營商第一個大數據業務品牌。
電信所有的大數據都是在雲平台和雲設施之上搭建的，2016年下半年其大數據平台建設從原來的5個省份現在擴展到31個省份，數據種類從開始的幾類主要數據擴展到十幾類，實效性從原來以「周」為單位到現在以「小時」為單位的延時。
移動
在今年「世界電信和信息化社會日大會」上，中國移動通信集團公司副總經理李正茂表示：「發展大數據不是簡單的建設IDC，根本目的還是為了應用。大數據正在從炒作的高峰期間，向產業落地期間發展。」
中國移動在六個方面積極推動大數據加速行業轉型升級：
第一，社會管理方面，大數據能夠分析用戶的消費、行為、位置等特徵，為政府的社會治理提供保障。
第二，信息傳播，大數據成為公眾獲取信息的新渠道。移動藉助位置漫遊等信息向公眾發布輿情熱點的分析。
第三，醫療健康領域，中國移動構建健康雲平台在貴州省取得成效，一方面幫助貴州衛集委收集信息，同時為政府醫療機構提供智能審核，疾病救助，疾病預防等多方面的投入，由此為當地醫療支出節省了上千萬。
第四，行業創新能力提升，大數據為傳統行業打造新的能力。中國移動的大數據提供人流預警，公交道路等服務，為公交管理，遊客出行提供參考。
第五，社會熱點問題處理支撐，中國移動基於大數據構建了反電信網路，欺詐防範技術體系，在2-10分鍾可以識別市場號碼源，來源區域，受害人集中地等等，同時實現最高風險等級，影響最大的境外異常號碼源時時阻斷。
第六，商業模式創新，2016年，中國移動和招商局集團共同投資設立試金石信用服務有限公司。
雖然三大運營商大數據布局在實際操作上不同，但是都明確把大數據從布局轉移到實行階段，軟硬體資源日益充實，並且已經打造出不少成功案例。
四、布局大數據市場
1、攻堅熱點領域
智慧城市
早在2014年，國家發改委會同中央網信辦等25部委組成部際協調工作組，啟動新型智慧城市試點建設。2016年又明確提出了到2018年要分級分類建設100個新型示範性智慧城市。
智慧城市建設帶來的商機是巨大的，而大數據恰好在智慧城市建設中扮演重要角色。可以通過方方面面滲入，如城市交通、環境監測、治安管理、衛生管理等城市生活每個細節。
當然，運營商也已經對此領域有所行動。比如聯通大數據公司就有「智慧足跡」這一項業務，提供「以人為本」的群體位置數據應用，為政府和企業提供包括人流量、人流密度、職住空間分布、人口時空分布在內的位置大數據解決方案。
政務
通過IDC、ICT基礎通信業務為政府部門提供服務，並且為其構建大數據管理分析平台。政府運作效率和質量提升已經不僅僅拘泥於辦理業務、處理業務時間上的減少，還要做到未雨綢繆，及時發現潛在民生問題，做好預防工作：比如通過婚姻注冊數據挖掘離婚率提升因素，從而地提出針對性措施；又比如通過分析注冊中小企業稅務數據，了解稅收政策對中小企業是否存在推進作用，有消極作用的加以改善。
醫療健康
根據前瞻產業研究院發布的《2017-2022年全球健康醫療大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，2010年我國健康醫療大數據行業市場規模約為171億元，到2015年快速增長到466億元，年均復合增長率超過20%。

可穿戴設備的出現使到個人身體健康實時監測得到硬體上的支持，而把這個契機轉化為商機就需要完善的大數據平台作為支撐。

而通信運營商涉足該領域也有很合適的切入口，比如利用存量家庭業務客戶進行拓展，享受低資費優惠。
2、提升自身運營
運營商本身擁有著龐大數據資源，也應該很好地利用這些資源為自身運營提供動力。
一方面通過用戶資料庫做好用戶維系和質量提升，對高危潛在離網用戶及早挽留，而對潛在需求用戶可以推廣增值業務提升客戶價值。
另一方面，涉及到數據交互（即通過與其他行業合作，雙方數據通過融合整理）發掘出的更多有價值結論，能支撐雙方運營，互惠互利。
五、大數據業務營銷
通過IDC建設、產品建設打好基礎，進行業務營銷就是下一步關鍵所在。進行大數據業務營銷通過標桿打造+體驗營銷是較好選擇。
由於業務屬於起步階段，要吸引到市場目光和認同，必須樹立業務標桿。在硬體和軟體有實力的前提下，運營商要打造專業化團隊，樹立行業頂尖形象，以優質案例打動潛在客戶。
營銷人員在向潛在客戶推銷產品時，需要結合案例詳解、實體考察、攜帶型設備體驗進行銷售活動，以具體化、專業化的方式打動客戶。
需要明確的是，大數據硬體軟體方面做好後，剩下最關鍵一環就是在營銷上打動客戶。
如何打動客戶？用事實說話
例如2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。2014年羅斯柴爾德再次成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個。在這種震撼的事實面前，展現大數據的實用性和威力。
六、展望
由於各行各業各領域都能夠有機會用到大數據分析為管理運營作支撐，所以大數據業務發展潛力毋容置疑。現在對運營商而言，做好硬體軟體基礎的同時，更要深挖市場需求，打造營收模式標桿，以點帶面地實現業務快速增長。

7. 大數據時代:如何守護我們的數據安全

大數據時代:如何守護我們的數據安全
不管你承認不承認，我們已經全面進入了大數據時代。無時無刻，我們的很多信息都被通過各種途徑傳播出去，這就必然導致安全問題的產生。
大數據的安全問題有多嚴重？在此前舉辦的「2016中國大數據產業峰會」上發生的一個實例，就可見一斑。
在360展區，市民嚴女士隨手將錢包、手機放到安檢筐里，空手走過安檢門。她通過安檢門，突然發現大屏幕上顯示出自己銀行卡的姓名拼音、身份證號、銀行卡號、卡片有效期、最近10次的消費時間、消費地點、取現記錄、轉賬記錄等等。嚴女士驚呼：「遇到了魔術師」。
360安全專家劉洋解釋，實際上，存放手機錢包的安檢筐里存有一張具有NFC(近距離通信)功能的無線讀卡器，旁邊還有配套的信號接收器和電腦等設備，就像公交車刷卡器，只要銀行卡靠近讀卡器，卡片的信息就顯示出來，安檢門其實就是「安全魔術師」手中的障眼法。就在嚴女士將錢包放進安檢筐的那一刻，嚴女士的個人信息就已經泄露了。
那麼，我們靠什麼來保障我們的數據安全呢？難道我們只能看著個人的數據和隱私到處泄露嗎？
數據安全事件日益高發
近來，大數據安全事件呈高發之勢。日前，廣東警方破獲一起高科技經濟犯罪案件，17歲的「黑客」葉世廣，攻破了多個商業銀行網站，竊取了儲戶的身份證號、銀行卡號、支付密碼等數據，帶領一批人在網上大肆盜刷別人的信用卡，涉案金額近15億元，涉及銀行49家。
今年2月，發生了世界上有史以來規模最大的網路盜竊案。黑客入侵了孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的賬戶，盜走了8100萬美元，後來孟加拉國官方表示，黑客出現了一個拼寫錯誤，否則隨後還將進行一筆近10億美元的轉賬。
今年3月，與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一個自來水廠發起網路攻擊。黑客操縱系統改變了進入到自來水中的化學物含量，阻礙凈水過程。
類似的案例不勝枚舉。
360公司總裁齊向東向《中國科學報》記者表示，接入互聯網的設備越多，網路攻擊的發生幾率就越高，網路攻擊首先瞄準大數據，攻擊造成大數據丟失、情報泄密和破壞網路安全運行。大數據技術是一把雙刃劍，既可以造福社會、造福人民，又可以被一些人用來損害社會公共利益和民眾利益。
大數據安全體系構建勢在必行
「在互聯網乃至物聯網時代，如果我們不能很好地解決安全問題，就會影響社會各方面的發展。因此，各級政府在鼓勵發展大數據的同時，要同步考慮構建大數據安全體系。」齊向東表示。
值得注意的是，傳統的網路安全思路已經無法保障大數據時代的安全。劉洋向記者介紹，傳統網路安全的防護思路是劃分邊界，將內網、外網分開，業務網和公眾網分離，用終端設備將潛在風險隔離。通過在每個邊界設立網關設備和網路流量設備，來守住「邊界」，以期解決安全問題。但隨著移動互聯網、雲服務的出現，移動終端在4G信號、Wi-Fi信號、電纜之間穿梭，網路邊界實際上已經消亡。
「很多傳統的大企業認為，只要自己購買伺服器並搭建獨立的機房，安排專門的技術人員就能夠保護企業的數據不被泄露，能夠保護企業的信息安全。但實際上，在如今的互聯網時代，這種傳統的方法更加容易被不法分子所攻破。」阿里雲安全資深總監肖力向《中國科學報》記者介紹，這是因為從技術實力來看，絕大部分企業並不是專門做網路安全、數據安全，其設置的技術壁壘難以阻擋專業的黑客。
齊向東介紹，360安全中心每天發現木馬樣本近千萬個，每天發現的各種軟硬體漏洞、網站漏洞超過120個，「每一個木馬每一個漏洞，都可能攻破預先部署的安全設備和安全軟體」。這種情況下，企業的傳統防護的確難以奏效。
雲平台和大數據需「雙劍合璧」
在采訪中，有專家認為，對付大數據時代的數據安全問題，防止信息泄露，除了完善相關法製法規，更加需要雲平台的防護技術，結合大數據技術來應對數據安全。
「在雲計算不斷深入發展的當下，將數據存儲在雲平台上，或許比傳統的企業信息防護更加安全。」肖力介紹，以阿里雲為例，阿里雲在架構設計之初就同步考慮了安全架構，不僅將安全的基因植入到整個雲平台和各個雲產品中，也將數據安全要求嵌入產品開發生命周期的各個環節。依靠專業的雲計算平台，強大的技術團隊能夠更好地應付來自黑客的攻擊。
不同用戶之間，無論是CPU、內存，還是存儲和網路，都默認相互隔離，既看不到對方的數據，也不會相互影響。「就像一間五星級酒店被分割成多個房間，他們之間是相互獨立和封閉的，從而確保不同租戶互不幹擾和數據隔離。」肖力表示。
據介紹，目前全國35%的網站的數據安全防護都依託於阿里雲平台的防護。阿里雲的雲盾，涵蓋網路安全、伺服器安全、數據安全、業務安全和移動安全這五個安全領域，來保護數據安全。
360也有自己的雲安全管理平台。劉洋介紹，該平台將360獨有的雲安全漏洞挖掘能力輸出給廣大用戶，通過統一管理、安全可見以及網路、主機、應用、數據的分層縱深防禦，為用戶全面解決雲安全問題。
「用大數據技術來解決大數據時代的安全問題十分必要。」齊向東進一步指出，必須建立「數據驅動安全」的思維，搭建全新的互聯網安全體系—「傳統安全+互聯網+大數據」。也就是說，要利用漏洞挖掘技術、網路攻擊技術、軟體樣行為分析技術以及由網路地址解析資料庫、網路訪問日誌資料庫、文件黑白名單資料庫等組成大數據系統與分析技術，構建全天候全方位感知網路安全態勢。「要基於強大的大資料庫、利用先進的大數據技術和廣泛的用戶覆蓋率，提前感知網路威脅態勢，為大眾提供未知威脅的發現與回溯功能並進行有效防護。」齊向東說。
「未來還應當聯合各方力量，共建互聯網安全產業鏈生態，來應對大數據時代的安全風險。」肖力表示。

8. 國際大數據大會傳遞哪些新理念

國際大數據大會傳遞哪些新理念

為進一步促進大數據領域與傳統應用行業的深度交流與合作，中國通信學會近日在北京舉辦「2015中國國際大數據大會」。此次大會以「大數據+」為主題。
解讀大數據行動綱要
將推動政府公信力和信用體系的建設
國家統計局信息服務中心大數據研究實驗室主任江青說，大數據行動綱要代表國家從頂層設計上推動大數據。
江青主要解讀了大數據行動綱要對智慧城市帶來的「四化」。她認為智慧城市的核心是大數據，是大數據在城市的應用。綱要有利於智慧城市實現規劃科學化、管理動態化、治理精準化、管理服務高效化。
綱要還提出推動政府信息系統和公共數據的互聯共享，消除信息孤島，加快各類政府信息平台，避免數據重復打架，江青認為，這說明了兩個問題，一是增強政府公信力，一是提升社會的信用體系，相對應的就是建設政府信息公用平台和政府公信力的平台。
數據開放問題
政府部門和公共企事業單位要率先開放原始的、可機讀的數據
中科院院士、北京大學、普林斯頓大學教授、普林科技董事長鄂維南認為現在大數據面臨的第一個瓶頸就是沒數據，數據孤島嚴重，不同部門數據存在在不同的地方。
中國國際經濟交流中心副研究員張茉楠認為我國數據的實體化和實體數據化還處在前期階段，還存在數據安全、數據所屬權、數據治理等各方面的問題。
西安未來國際信息公司執行總裁史晨昱提出了如何開放和開放哪些數據。他認為，應首要開放政府部門和公共企事業單位的數據。政府應該建設開放平台或者網站，以滿足社會公眾對信息資源的使用。開放網站是全球的普遍做法，包括美國、英國都採用這種做法。開放平台應該建立在互聯網上，而非建立在電子政務網上。
其次，開放的數據應該是原始的，可機讀的數據。原始數據是沒有加工處理的數據，可機讀是指開放的數據要便於計算機處理加工。數據開放後，政府需要鼓勵企業和公眾，利用公共信息資源去開發信息產品，服務於社會公眾，服務於其他的企業客戶或者政府客戶。
大數據推動社會共治
國家的治理從原來的政府主導，轉向政府、公民、企業、社會共同參與的多元共治模式
張茉楠認為大數據帶來的不僅僅是生產力的變革，更是一種生產關系的變革。
大數據改變了政府的角色、企業角色和社會公眾的角色，也使整個國家的治理從原來政府主導的治理，開始向政府、公民、企業、社會多元共治的新模式轉型。
張茉楠舉例說美國環境數據的開放，就是通過一個項目把美國各個州的環境治理數據向公眾開放，讓公眾更多地參與環境治理，由第三方負責監管。整個過程中是政府提出需求，提供服務，公眾積極參與，整個社會共同監督管理。
張茉楠認為大數據時代，社會治理主要呈現三大特點，一是從原來的一家獨大、政府的獨治逐漸轉向多元共治。第二，由原來較多的封閉結構向開放型的治理結構轉型。特別是在大數據、雲計算發展之下，原來公眾和政府之間的信息差、知識差已經逐步扁平化。第三，由權力決策機制轉向公共決策機制。
數據交易市場
數據產品交易可以活躍信息消費市場，但法律犯規、技術都還不盡完善
史晨昱認為數據服務平台應該非盈利性和商業化並舉。非盈利的數據開放網站，負責將政府部門和公共服務企事業單位的數據，免費開放給公眾；在此基礎上建設的商業化數據服務平台，可以連接信息服務產品的供需雙方，開展數據產品交易，以此活躍整個信息消費市場。
亞信數據總裁張浩認為，維護和管理數據對任何一個部門或者企業來講都是有代價和成本的，通過交易或者是對等交換，容易實現數據價值。但我國目前還面臨著問題，第一，本身還沒有形成大數據，缺少法律規范讓擁有數據的部門開放數據。第二，目前缺少對個人隱私保護的技術。
鄂維南認為數據作為一種商品，有一定的特殊性，每個人都可以使用，可以重復售賣，沒有任何消耗。根據經濟學觀點，數據的價值是零，所以數據交易理論上來說是不可行的。這也是數據交易平台需要突破的悖論。
雲計算+大數據
雲計算可以讓大數據運行更經濟化、集約化和精細化
中國移動蘇州研發中心大數據項目總監徐萌提出了雲計算大數據，她認為，大數據把數據整合起來，這只是粗放的狀態，並不是經濟的模式。雲計算強調經濟化、集約化、精細化。雲計算可以使得大數據用集約式的平台和方式來運轉。
目前來看，雲計算大數據的實現需要解決4個問題，第一，統一化的數據管理，即數據從哪來到哪去、共享給誰、怎麼共享、許可權是什麼。第二，明確雲計算大數據的概念，大數據是借用雲計算來實現服務的。第三，精細化的資源管理，雲計算目標就是降低成本，提供更多應用和服務。大數據後續也要演變過來，實現精細化運營，合理調度資源。第四，智能化就是保證多種資源框架可以自動適配。

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