百度大數據開放日

A. 大數據還有不少潛能

大數據還有不少潛能

近兩年來，大數據被公眾廣泛討論，甚至成為不少商家宣傳營銷的賣點。毋庸置疑，智能設備的發展和普及，使海量的數據採集成為可能。但大數據並不是單純的「數據大」，它更蘊含著一種計算和思維方式的轉變，想要發揮出大數據的洞察力，還面臨著採集、管理、分析數據的挑戰。這些障礙如何破除？大數據在未來將如何應用，能否創造出更大的價值？這些問題值得我們在大數據熱中，做出冷靜判斷。

4月26日，清華大學成立「清華—青島數據科學研究院」，同時召開大數據時代高端論壇。就在此前兩天，網路在第四屆技術開放日上，正式宣布對外開放大數據引擎，提供大數據存儲、分析及挖掘的技術能力。大數據被學界納入研究范疇，商家開放引擎，這是否意味著大數據應用進入了一個新階段？

傳統統計方法追求精確，大數據只預測宏觀趨勢

本是技術概念的大數據，如今越來越像一種營銷手段。從汽車、化妝品到體育，在營銷人員口中，似乎所有行業都可以藉助大數據，精確定位、找到消費者，預測趨勢、贏得未來。

中國人民大學新聞學院教授喻國明認為，目前從國內的情況看，真正運用大數據分析成功的案例其實不多，很多公司都是將大數據作為一個營銷噱頭，所做的分析也主要是基於傳統的數據分析方法。

事實上，對於數據多大能稱之為「大數據」，業界並沒有統一的認識，通常認為100TB(太位元組)是大數據的門檻。簡而言之，傳統方法無法處理的數據即為大數據。

大數據的產生得益於移動互聯網以及智能手機、各種智能穿戴產品的發展，人們行為、位置，甚至身體的生理特徵等數據都可以便捷地被記錄，這使海量數據採集成為可能。事實上，目前數據採集量正呈現快速的增長趨勢。一家國際數據統計機構最新預測指出，2020年，全世界產生的數據量有望達到40ZB(澤位元組，1澤位元組等於10億太位元組)。

但大數據不能單純理解為數據大。大數據研究專家、北京航空航天大學校長懷進鵬表示，大數據具有「規模大、變化快、種類雜、價值密度低」四個特徵，是對傳統計算和思維方式的一種挑戰。

首先，因為幾乎每個數據點都可以採集，全面數據代替了抽樣、片面、局部的數據。「拿炒菜打比方，傳統的抽樣，我們需要在開始和中間時候『嘗一嘗』，『嘗一嘗』就是抽樣數據，但在大數據時代，隨機抽樣的方式可能就失效了。」懷進鵬說。

懷進鵬認為，因為抽樣分析時數據測量能力有限，統計追求的是精確，希望用最少數據獲得最多的信息。而大數據比較雜亂，完整的精確不存在，也不再是追求的絕對目標，大數據只需對宏觀趨勢給出快速預測。

另一個改變是，從關注因果轉向數據之間關聯。在大數據時代，「數據背後的原因不再重要，人們只需要知道數據之間有統計相關性就行。僅需知其然，無需知其所以然。」懷進鵬說。

在大數據的支持者看來，數據已經能夠自己說話，傳統的科學統計模型已經過時，理論也可能被終結。

大數據營銷大多是噱頭，一些機構甚至無法收集海量數據

被譽為開大數據系統研究先河之作的《大數據時代》作者指出，大數據是社會的一種新型能力：以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見。

大數據蘊含的發現事實、挖掘價值、預測未來的洞察力，也是各色大數據營銷的理論出發點。實際上，大數據洞察力確實在公共衛生、交通運輸等行業開始發揮。

中國疾病預防控制中心副主任、中科院院士高福也認同大數據在公共衛生預防控制上的作用。他說，通過大數據，可以在流感到來之前為人們提供一些解釋性信息，為流感的預防提供緩沖時間。

同樣，在智能交通時代，海量車輛信息沒法通過傳統方式分析，但藉助大數據，則可能提前預測未來的車流量、行進路線等信息，從而為改善城市交通狀況提出優化方案。

然而，「自己能夠講話的大數據」，是否真如營銷人員暢想得那麼美好？

分析人士指出，數據存儲和搬運雖然越來越便利，但目前大數據應用面臨著數據收集，管理、分析海量數據並創造價值的挑戰。

「如果將數據比作書，書增多後，首先要找到儲存大數據的『大圖書館』，下一步則要解決數據查詢問題，沒有好的查詢引擎，書找不到，數據也就很難利用。」網路大數據總監李鋼江說。而現實是，大部分機構和企業都沒有海量數據收集存儲以及分析管理的能力。

業內人士指出，大數據在一些領域的營銷還只是噱頭，先不論大數據分析結果是否有效，有些行業連基本的大數據採集和管理條件還不具備，更談不上精確定位和預測。

網路高級副總裁王勁也表示，傳統的資料庫沒有管理大數據的能力，傳統行業如何進入大數據時代，利用大數據價值，是擺在很多行業面前的新課題。

提升計算能力和降低雲存儲成本，將有利於大數據技術變革

網路首席執行官李彥宏認為，隨著計算能力的提升和雲存儲等技術產品成本的不斷降低，大數據走到了技術變革的臨界點。不久前，網路就推出了「網路大數據引擎」，網路希望藉助該工具，對大數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理，並通過深度學習技術和數據建模技術，使數據具有「智能」的技術能力，服務傳統行業。

據了解，網路大數據引擎包括開放雲、數據工廠、網路大腦三大組件。其中，開放雲解決的是數據存儲和計算問題；「數據工廠」則對行業數據進行規范化處理，提供數據管理和分析；而「網路大腦」則讓機器和人腦一樣思考，分析處理數據。

不過，分析人士指出，雖然各方面為挖掘大數據開發了很多工具，但大數據的成熟應用還有很長一段時間。首先，數據雜亂，價值密度低，如何有效的收集數據信息仍沒有成熟的方案。同時，數據的規模並不能決定一切，不論是那種數據分析方式，都可能存在統計上的缺陷，不能說數據更大、更新、更快就沒有問題。

英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙表示，大數據作為一種新的數據形態和實踐，它將豐富數據應用方法，卻不能取代傳統統計分析方法，更不能神化大數據。

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B. 阿里，騰訊和百度的互聯網大數據應用有何不同

阿里，騰訊和網路的互聯網大數據應用有何不同

網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

BAT的互聯網大數據應用有何不同

從數據類型看，騰訊數據最為全面，這與其互聯網業務全面相關，其最為突出的是社交數據和游戲數據，其中：社交數據最為核心的是關系鏈數據、用戶間的互動數據、用戶產生的文字、圖片和視頻內容；游戲數據主要包括大型網游數據、網頁游戲數據和手機游戲數據，游戲數據中最為核心的是游戲的活躍行為數據和付費行為數據，騰訊的數據最大的特點是基於社交的各種用戶行為和娛樂數據。阿里最為突出的是電商數據，尤其是用戶在淘寶和天貓上的商品瀏覽、搜索、點擊、收藏和購買等數據，其數據最大特點是從瀏覽到支付形成的用戶漏斗式轉化數據。網路的數據以用戶搜索的關鍵詞、爬蟲抓取的網頁、圖片和視頻數據為主，網路的數據特點是通過搜索關鍵詞更直接反映用戶興趣和需求，網路的數據以非結構化數據更多。
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景
網路、阿里巴巴和騰訊的數據應用場景都有共同的體系，該體系一共分為七層，代表了企業不同層面的數據價值應用場景，形成了企業運營的數據價值金字塔：
（1）數據基礎平台層。金字塔的最底層也是整個金字塔的基礎層，如果基礎層搭建不好，上面的應用層也很難在企業運營中發揮效果，這一層的技術目標是實現數據的有效存儲、計算和質量管理；業務目標是把企業的所有用戶（客戶）數據用唯一的ID串起來，包括用戶（客戶）的畫像（如性別、年齡等）、行為以及興趣愛好等，以達到全面的了解用戶（客戶）的目的；
（2）業務運營監控層。這一層首要的是搭建業務運營的關鍵數據體系，在此基礎上通過智能化模型開發出來的數據產品，監控關鍵數據的異動，通過各種分析模型等可以快速定位數據異動的原因，輔助運營決策；
（3）用戶/客戶體驗優化層。這一層主要是通過數據來監控和優化用戶/客戶的體驗問題。這裡面既運用了結構化的數據來監控，也運用非結構化的數據（如文本）來監控體驗的問題。前者更多的是應用各種用戶（客戶）體驗監測的模型或者工具來實現，後者更多的是通過監測微博、論壇和企業內部的客戶反饋系統的文本來發現負面的口碑，以及時的優化產品或服務；
（4）精細化運營和營銷層。這一層主要通過數據驅動業務精細化運營和營銷。主要可以分為四方面：第一，構建基於用戶的數據提取和運營工具，以方便運營和營銷人員通過人群定向把客戶提取出來，從而對客戶進行營銷或運營活動；第二方面，通過數據挖掘的手段提升客戶對活動的響應；第三，通過數據挖掘的手段進行客戶生命周期管理；第四，主要是用個性化推薦演算法基於用戶不同的興趣和需求推薦不同的商品或者產品，以實現推廣資源效率和效果最大化，如淘寶商品的個性化推薦；
（5）數據對外服務和市場傳播層面。數據對外服務一般為服務該互聯網企業的客戶或用戶，如網路通過提供網路輿情、網路代言人、網路指數等服務其廣告主客戶；淘寶通過數據魔方、淘寶情報和在雲端等產品服務其客戶；騰訊通過騰訊分析和騰訊雲分析等服務其開放商客戶。在市場傳播層面，主要通過有趣的數據信息圖譜和數據可視化產品來實現（如淘寶指數、網路指數、網路春節遷徙地圖）。
（6）經營分析層面。主要通過分析師對大數據進行統計，形成經驗分析周報、月報和季度報告等，對用戶經營情況和收入完成等情況進行分析，發現問題，優化經營策略。
（7）戰略分析層面。這方面既要結合內部的大數據形成決策層的數據視圖，也要結合外部數據尤其是各種競爭情報監控數據、國外趨勢研究數據來輔助決策層進行戰略分析。
雖然網路、阿里巴巴和騰訊在企業運營的數據價值的應用體繫上有共同的特點，但由於企業的商業模式以及數據資產不同，他們在整體的大數據發展策略也有顯著的不同。
網路大數據策略
網路大數據最重要的是來源是通過爬蟲搜集的100多個國家的近萬億網頁數據，數據量是在EB級的規模。網路的數據非常多樣化，其收集的數據既有為非結構化的或者半結構化的數據，包括網頁數據、視頻和圖片等數據，也有結構化的數據，如用戶的點擊行為數據，廣告客戶的付費行為數據等。
網路大數據主要服務三類人群：一類是互聯網網民，通過大數據和自然語言處理技術讓網民的搜索更加准確；第二類是廣告主，通過大數據讓廣告主的廣告和搜索關鍵詞的匹配度更高，或者和網民正在看的網頁內容匹配度更高；第三類是，也是在重點推進的網路大數據引擎，重點是服務傳統行業擁有一定規模數據的企業。
網路大數據引擎代表了互聯網企業數據服務能力開放和合作的趨勢，網路大數據引擎由以下三方面構成：
開放雲：網路的大規模分布式計算和超大規模存儲雲，開放雲大數據開放的是基礎設施和硬體能力。過去的網路雲主要面向開發者，大數據引擎的開放雲則是面向有大數據存儲和處理需求的「大開發者」。據網路相關人員稱，網路開放雲還擁有CPU利用率高、彈性高、成本低等特點。網路是全球首家大規模商用ARM伺服器的公司，而ARM架構的特徵是能耗小和存儲密度大，同時網路還是首家將GPU（圖形處理器）應用在機器學習領域的公司，實現了能耗節省的目的。
數據工廠：數據工廠為網路將海量數據組織起來的軟體能力，與資料庫軟體的作用類似，不同的是數據工廠是被用作處理TB級甚至更大的數據。網路數據工廠支持超大規模異構數據查詢，支持SQL-like以及更復雜的查詢語句，支持各種查詢業務場景。同時網路數據工廠還將承載對於TB級別大表的並發查詢和掃描，大查詢、低並發時每秒可達百GB。
網路大腦：網路大腦將網路此前在人工智慧方面的能力開放出來，主要是大規模機器學習能力和深度學習能力。此前它們被應用在語音、圖像、文本識別，以及自然語言和語義理解方面，並通過網路Inside等平台開放給了智能硬體。現在這些能力將被用來對大數據進行智能化的分析、學習、處理、利用，並對外開放。
網路將基礎設施能力、軟體系統能力以及智能演算法技術打包在一起，通過大數據引擎開放出來之後，擁有大數據的行業可以將自己的數據接入到這個引擎進行處理。從架構來看，企業或組織也可以只選擇三件套中的一種來使用，例如數據存放在自己的雲，但要運用網路大腦的一些智能演算法或者數據存放在網路雲，自己寫演算法。
網路大數據引擎的作用
我們可以從兩方面來具體看網路大數據引擎的作用：
（1）對於 *** 機構：如交通部門有車聯網、物聯網、路網監控、船聯網、碼頭車站監控等地方的大數據，如果這些數據與網路的搜索記錄、全網數據、LBS數據結合，在利用網路大數據引擎的大數據能力，則可以實現智能路徑規劃和運力管理；衛生部門擁有流感法定報告數據、全國流感樣病例哨點監測和病原學監測數據，如果和網路的搜索記錄及全網數據結合，便可進行流感預測、疫苗接種指導。
（2）對於企業：很多企業也擁有海量大數據，不過很多企業的大數據處理和挖掘能力比較弱，如果應用網路大數據引擎，則可以對海量數據進行可靠低成本的存儲，進行智能化的由淺入深的價值挖掘。如在2014年4月的網路技術開放日上，中國平安便介紹了如何利用網路的大數據能力加強消費者理解和預測，細分客戶群制定個性化產品和營銷方案。
阿里巴巴大數據策略
阿里巴巴大數據整體發展方向是以激活生產力為目的的DT(data technology，數據技術驅動)數據時代發展。阿里巴巴大數據未來將由「基於雲計算的數據開放+大數據工具化應用」組成：
（1）基於雲計算的數據開放。雲計算使中小企業可以在阿里雲上獲得數據存儲、數據處理服務，也可以構建自己的數據應用。雲計算是數據開放的基礎，雲計算可以為全球的數據開發者提供數據工作平台，阿里分布式的存儲平台和在這個平台上的演算法工具，可以更好的為數據開發者所用；同時，阿里巴巴還需要做好數據的脫敏，把數據的商業定義，每個標簽打得足夠清晰，能夠讓全球的數據開發者在阿里巴巴平台展開數據思維，讓數據為 *** 所用、消費者所用以及行業所用。阿里的大數據開放之後，線上線下的數據能夠串聯起來，所有人都是數據提供方，也是數據的使用者。
（2）在大數據應用上，馬雲已經在整個數據應用上確定了兩個方針：
第一個方針：從IT到DT（數據技術），DT就是點燃整個數據和激發整個數據的力量，被管理所用，被社會所用，被銷售所用，為製造業所用，為消費者信用所用。前文已經分析道，阿里巴巴的數據資產是以電商為主，其中，淘寶和天貓每天會產生豐富多樣的數據，阿里巴巴已經沉澱了包括交易、金融、生活服務等多種類型的數據。這些數據能夠幫助阿里巴巴進行數據化運營（如下圖）。
另外一個其最為重要的應用是金融領域——小微金融。在小微金融企業融資領域。由於銀行無法掌握小微企業真實的經營數據，不僅導致很多企業無法拿到貸款，還因為數據類型的不足導致整個判斷流程過長，阿里已經通過其電商數據中的交易、信用、SNS等多種數據來決定是否可以發放貸款以及放貸的額度。
第二個方針：讓阿里巴巴的數據、讓阿里巴巴的工具能夠成為中國商業的基礎設施。阿里巴巴已經開始在轉型，阿里將由自己直接面對消費者變成支持網商面對消費者，阿里會根據其已有的運營和數據經驗，開發更多的工具，幫助網商成長，讓網商們更懂得用最好的工具、服務去服務好消費者。正如馬雲所言「我相信沒有一個網商不希望擁有自己的客戶，沒有一個網商不希望知道客戶對自己的體驗到底好還是壞，如何持久的擁有這些客戶，我們覺得一個國家的經濟，應該讓給企業家群體去做，我們覺得淘寶網商未來的經濟，是應該留給網商們去決定，而不是我們去做決定」。
騰訊大數據策略
騰訊的大數據目前更多的是為騰訊企業內部運營服務，相對於阿里和網路，數據開放程度並不高。因此，對於騰訊我們主要重點介紹騰訊大數據在服務企業內部的應用場景和服務。
騰訊90%以上的數據已經實現集中化管理，數據集中在數據平台部，有超過100多個產品的數據已經集中管理起來，而且是集中存儲在騰訊自研數據倉庫（TDW）。騰訊大數據從數據應用的不同環節可以分為四個層面，包括數據分析、數據挖掘、數據管理和數據可視化：
（1）數據分析層有四個產品：自助分析、用戶畫像、實時多維度分析和異動智能定位工具。自助分析可以幫助非技術人員通過簡單的條件配置實現數據的統計和展示功能；用戶畫像則是對某一群用戶或者某一業務的用戶實現自動化的人群畫像；實時多維度分析工具則是可以對某一指標可以實現實時的多個維度的切分，方便分析人員從不同角度對某一指標進行多維度分析；異動智能定位工具則實現數據異動問題的智能化定位。
（2）數據挖掘層面的產品應用有：精準廣告系統、用戶個性化推薦引擎和客戶生命周期管理。精準廣告系統如廣點通，是基於騰訊大社交平台的海量數據為基礎，通過精準推薦演算法，以智能定向推廣位導向實現廣告精準投放；用戶個性化推薦引擎根據每位用戶的興趣和喜好，通過個性化推薦演算法（協同過濾、基於內容推薦、圖演算法、貝葉斯等），實現產品的個性化推薦需求；客戶生命周期管理系統，則是基於大數據，根據用戶/客戶的所處的不同生命周期進行數據挖掘，建立預測、預警和用戶特徵模型，以根據用戶/客戶所處的不同生命周期特點進行精細化運營和營銷。
（3）在數據管理層面則有：TDW（騰訊數據倉庫）、TDBank（數據銀行）、元數據管理平台和任務調度系統和數據監控。這一層面主要是實現數據的高效集中存儲、數據的業務指標定義管理、數據質量管理、計算任務的及時調度和計算以及數據問題的監控和告警。
（4）在數據可視化層面有：自助報表工具、騰訊羅盤、騰訊分析和騰訊雲分析等工具。自助報表工具可以自助化的實現結構相對簡單和邏輯相對簡單的報表。騰訊羅盤分為內部版和外部版，內部版則是服務於騰訊內部用戶（產品經理、運營人員和技術人員等）的高效報表工具，外部版則是服務於騰訊合作夥伴如開發商的報表工具。騰訊分析是網站分析工具，幫助網站主進行網站的全方位分析。騰訊雲分析則是幫助應用開發商決策和運營優化的分析工具。
總的來看，網路、阿里巴巴和騰訊三大互聯網企業都擁有大數據，三大互聯網巨頭的數據都用來優化自己業務的運營效果，從這個層面看，其數據價值應用場景比較類似。但由於其業務和商業模式的不同決定了三者數據資產的不同，也決定了三者未來大數據策略的不同，尤其是基於大數據的開放和合作角度看，網路和阿里巴巴相對更加開放。對於重視大數據開放和合作的互聯網企業，他們最為期待的是借著大數據開放的策略，與更多的傳統行業交換更多的數據，從而更好的豐富其在線下數據，形成線上和線下數據的協同，從中拓展新的商業模式，如智能硬體和大數據健康。

bat的互聯網大數據應用有何不同

這個得從BAT各自的基因來分析。網路主要是以搜索產品，所以大數據對於網路來說主要用於搜索方面，使搜索更加的精準和匹配；阿里巴巴以電子商務為主，所以大數據對於阿里巴巴來說會主要用戶商品方面；騰訊主要是社交，所以大數據對於騰訊來說可能更多的應用於社會網路分析。大數據的主要用途為預測，所以BAT對於大數據的共同點都是為了通過對用戶的分析，進行更加准確的服務和營銷。

看網路，阿里與騰訊是如何利用互聯網大數據應用

阿里有數據魔方，為賣家提供收費服務。

網路里，「互聯網」和「所有空間」有何不同？

「互聯網」
和
「所有空間」
互聯網 就是指Inter上所有的信息
對網路來說
主要就是中文信息
所有空間
就是指網路中的所有用戶
建了網路空間
（博客+相冊+留言板）
顯然搜索後者
是不包括網路空間 以外的博客的

如何獲取並應用互聯網大數據

大數據是大量、高速、多變的信息，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與最佳化處理。大數據為企業獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。
藉助大數據及相關技術，我們可針對不同行為特徵的客戶進行針對性營銷，甚至能從「將一個產品推薦給一些合適的客戶」到「將一些合適的產品推薦給一個客戶」，得以更聚焦客戶，進行個性化精準營銷。
大數據時代下的精準營銷是指通過大數據獲取對象的喜好，行為偏好，對不同對象進行不同營銷。大數據精準營銷的核心可以概括為幾大關鍵詞：用戶、需求、識別、體驗。
億美軟通推出數據雲服務，延續億美的客戶服務、客戶營銷、客戶管理的公司經營理念，通過龐大的消費數據資源，為客戶提供數據驗證，精準營銷等數據級服務。簡單說就是為企業提供數據驗證和數據篩選業務。
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互聯網大數據培訓應用前景如何?

不用擔心，學好了就會有好的前景。｛變數9｝

大數據和小數據有何不同？

1.大數據重預測，小數據重解釋；2.大數據重發現，而小數據重實證；3.大數據重相關，小數據重因果；4.大數據重全體，小數據重抽樣；5.大數據重感知，小數據重精確。

企業數據中心和互聯網數據中心有何不同

DCCI互聯網數據中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，簡稱DCCI），互聯網監測研究權威機構&數據平台，互動營銷之測量、分析、優化服務提供者。以Panel軟體、代碼嵌入、海量數據挖掘、語義信息處理等多種領先技術手段為基礎，進行網站、用...

互聯網數據中心：是idc 他是主要存放網路數據的（網站+數據+下載站點等）囊括比較廣泛，任何的正規企業或者是中小型站長都是可以進行選擇的。
企業數據中心：它的更加具有針對性，它可以隸屬於互聯網數據中心的一部分的。

C. 「大數據」將我們與未來拉近

「大數據」將我們與未來拉近

目前，各行各業均在大數據浪潮中爭奪產業高地，但大數據究竟如何融入公司的商業模式，如何在政策有利的條件下累積企業的數據資產並再利用，這些落地概念還處於模糊之中。本屆大會圍繞互聯網金融、智能硬體、眾創眾籌、O2O等時下熱點，探討大數據的大未來。

蘇州工業園區科技局局長許文清表示：蘇州工業園區為大數據創業大軍營造了一個良好的氛圍，一直與北上廣深保持緊密聯系。近年來，國家政府對大數據產業的看好與扶持，讓企業深信大數據價值，並在企業大數據的累積與應用上不遺餘力。

作為見證了無數創業傳奇的北京中關村創業大街，中關村大數據產業聯盟秘書長趙國棟在演講中明確肯定了大數據在傳統行業和創新科技企業中的重要性。文化產業投資基金總裁陳杭在專業領域下淺析了大數據時代下的文化產業投資，著眼文化產業傳媒的新趨勢。中國文化產業投資基金投資了最近的電影黑馬《夏洛特煩惱》的創作團隊「開心麻花」、電影票務平台「微影時代」、著名新媒體「羅輯思維」，陳杭表示，大數據時代的到來，帶來了文化產業的快速數字化和商業模式變革，選擇聚合數據，是基於其大數據分析和服務的能力，能夠在文化產業的內容選擇和製作模式上給予指導性方向和思考。

大會聚集了來自網路、騰訊、阿里巴巴的大數據專家，共同見證了國內大數據的蓬勃發展和對大數據未來的規劃藍圖。網路大數據專家李化東說，隨著行業的發展和成熟，大數據從概念到進入應用落地必須掌握機遇。網路自身以大數據作為一種商業新能源，面向不同行業提出針對性解決方案，實時、深度洞察營銷、資源整合、服務等問題。阿里雲作為第三方存儲平台，讓數據可視化，阿里巴巴大數據專家王峰表示在數據保護的基礎上讓數據真正服務於公司業務，並提供數據擔保，安全地讓有能力的人來加工數據。騰訊一直是國內社交平台的領航者，騰訊大數據專家周星認為大數據讓社交平台連接營銷和人，創新廣告模式，釋放數據力量。

由於O2O擁有清晰的盈利模式，所以當前O2O產業一直蓬勃發展。e袋洗CEO陸文勇說，這個時代相信專注的力量要徹底顛覆，而不是優化。移動互聯網擁有「最不靠譜」的價值觀，瞬息萬變的創業方向只將機會留給有準備的人。多盟聯合創始人王鵬雲將數據作為廣告業務的核心進行演算法與創意優化，這才是移動廣告與大數據當今最緊密的聯系。

大會中，還有智能硬體的創新創想、企業大數據業務與安全、大數據生態系統和變現模式等討論，真格基金合夥人李劍威在圓桌討論上提問，構建智能硬體的生態系統是否要從最實際的變現和數據安全開始考慮，用互聯網思維做智能硬體還是用大數據賺智能硬體毛利。CSDN創始人蔣濤也認為，無論是互聯網行業還是傳統產業，必須慎重考慮大數據的應用，避免錯誤理解。

本屆大會的主題是「未來已來」，既展望了大數據的未來，又表達出大數據將我們與未來拉近的現實。不論是傳統產業還是新興產業，每一種產業都能夠從大數據中獲益，誰能夠發現數據和內容在這個時代的核心價值和相關性，率先與互聯網融合成功，就能夠搶佔先機，成為技術改革的標志。

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D. 了解下數據的平台都有哪些呢謝了

現在的數據平台有很多的，基本上每一個互聯網金融公司，都有自己的數據平台。

E. 大數據引擎的涉及領域

網路將基礎設施能力、軟體系統能力以及智能演算法技術打包在一起，通過大數據引擎開放出來之後，擁有大數據的行業可以將自己的數據接入到這個引擎進行處理。同時，一些企業在沒有大數據的情況下，還可以使用網路的數據以及大數據成果。
從架構來看，企業或組織也可以只選擇三件套中的一樣使用，例如數據存放在自己的雲，但要運用網路大腦的一些智能演算法應該也是支持的。舉幾個例子可能你更加清楚網路大數據引擎究竟是什麼。
許多政府部門擁有海量大數據——大數據經典之作《大數據》也是在講美國政府的大數據。但政府部門幾乎都沒有大數據處理和挖掘技術。交通部門有車聯網、物聯網、路網監控、船聯網、碼頭車站監控等地方的大數據，衛生部門擁有流感法定報告數據、全國流感樣病例哨點監測和病原學監測數據，公安部門有大量的視頻監控數據。如果這些數據與網路的搜索記錄、全網數據、LBS數據結合，在利用網路大數據引擎的大數據能力，則可以實現智能路徑規劃、運力管理、流感預測、疫苗接種指導、安防追逃等等。
許多企業也擁有海量大數據——通信、金融、物流、製造、農業等行業。不過，它們幾乎都沒有大數據能力，坐擁海量數據卻一籌莫展。這時候如果能夠應用網路大數據引擎，則可以對海量數據進行可靠低成本的存儲，進行智能化的由淺入深的價值挖掘。在網路技術開放日上，中國平安便介紹了如何利用網路的大數據能力加強消費者理解和預測，細分客戶群制定個性化產品和營銷方案。
可以看出，大數據引擎的輸入實際上是網路擁有的大數據以及行業已有的大數據，而輸出則是各種行業應用成果，也就是大數據的「價值」。