2016中国大数据应用大会

1. 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。

2. 什么是数博会

中国国际大数据产业博抄览会，简称数博会，是国家级博览会，是探讨大数据行业发展现状和趋势的平台。

2015年5月26日，“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”在贵阳开幕。2018年中国国际大数据产业博览会将于2018年5月26至29日在贵阳召开。共129家来自国内外知名企业将分享各自在大数据研究和实践领域上的最新科技和应用。

(2)2016中国大数据应用大会扩展阅读：

2018数博会以“数化万物 智在融合”为年度主题，举办“同期两会、一展、一赛及系列活动”。

“同期两会”即中国国际大数据产业博览会与中国电子商务创新发展峰会同期举办，其中，数博会包含1场高峰会议、开（闭）幕式、8场高端对话、50余场专业论坛，电商峰会包含1场主论坛、8场分论坛、年度盛典以及CEO沙龙活动。

3. 数博会在贵阳开了几年

已经连续6年在贵阳召开了。

贵阳数博会已经举办了六年，凭借着先行先试的优势，贵州、贵阳通过大数据发展创造了机遇、汇聚了资源，从“一张白纸”到全球瞩目，近年来，贵阳坚定不移地推进大数据战略行动，加快数字经济发展，取得了一系列成绩。大数据成了贵阳高质量发展的重要引擎，让贵阳站在了世界前沿，并成为贵阳一张靓丽的城市名片。

数博会介绍：

中国国际大数据产业博览会，简称数博会。由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室与贵州省人民政府主办，是国家级博览会，是探讨大数据行业发展现状和趋势的平台。

中国国际大数据产业博览会（简称数博会），是全球首个以大数据为主题的博览会，由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府共同主办。

自2015年创办以来，数博会始终秉承“全球视野、国家高度、产业视角、企业立场” 办会理念，积极探索数字经济时代国际合作新机制，为全球大数据发展提供中国方案，助推全球大数据技术应用和产业发展。

4. 有人工客服

有意思的问题，人工客服肯定是真人呀，哈哈，你说的机器人应该是AI语音的那种，类似于腾讯在微信上有个智能客服的小程序，搜索“腾讯客服”就可以找到，塌亮首页对我们常遇到的问题有分类，我是经常根据问题类别看腾讯官方的客服回答就解决问题了的。人工智能除了可以下围棋，在很多领域都已经有它的身影，例如像客服，随着中国人口红利的下降，智能机器人客服已经是很多企业所采用的解决方案，特别是在电商行业。不管是阿里还是京东在客服系统上都先后推出了店小蜜、JIMI等智能客服机器人。而就在近期成都召开的中国大数据应用大会上，人工智能在客服领域又有了突破性的进展，这项技术可能会让你分不清你在对话的是人还是拍衫衡机器。

会上，来自京东商城的智能通讯部总监刘丹，分享了京东在客服领域上的最新研究成果——无人客服。无人客服是京东自主研发的人工智能服务产品，是将智能助手JIMI与人工客服咚咚深度融合的新一代智能客服，它具有机器人全天候的快速响应、自主学习等优势，同时还具备了人的情感关怀，能够将人机无缝连接，灵活处理，在刘丹看来是现阶段用户体验最好的客服解决方袭做案。

5. 小米IOT之路--走出封闭迎接未来

IoT，简单来说，就是物联网，是Internet of things的简称，是物物相连的互联网，既能实现物与物之间的信息交换，又能实现物与人之间的信息交流。IoT是即计算机，互联网之后的又一大信息产业发展浪潮，可谓是发展前景十分广阔。

目前，IoT的一个重要应用就是智能家居，智能家居作为一个已经发展了几十年的产业，在最近几年终于迎来了大爆发，智能语音也成为继路由器之后的又一智能家居控制中心，带着新中心的浪潮，IoT产业也迎来了大爆发。

按小米CEO雷军的说法，小米的IOT战略经历了2个阶段。

第一个阶段 以“参股＋实业”来扩张生态链

小米的生态链布局，采取的是“参股＋实业”的双向驱动方式 ，以“占股不控股”的模式不断扩张其生态链规模。

小米之所以取得这么大的成就，表面上看，是小米已经形成的庞大的智能硬件生态链和整个生态的环境，营销渠道有线上的小米商城和线下的小米之家；实际上，却是小米对生态链企业“投资而不控股”的策略，这与苹果、Google等同样布局 loT 生态的厂商有很大不同。

小米的“造链运动”就是这么来的。雷军在布局IOT之初，就提出了“100 家生态链企业”的战略目标。时至今日，小米生态链已经成为拥有上百家硬件厂商，其IOT开发者平台也接入了多达上亿台设备，成为目前“最大消费IOT平台 ”。

这种模式的好处是见效快，能够快速的打开市场。但潜在的问题是，真正能够进入小米IOT平台的智能设备，大多来自于甘愿接受小米管控的小企业。市面上销量大、口碑好的家电、智能设备厂商都很难进入这个“圈子”，这就让消费者的选择极其有限。

2017年11月，小米对外宣布开放小米IoT开发者平台。

小米公司创始人、董事长兼CEO雷军正式宣布，小米IoT平台联网设备超过8500万台，日活设备超过1000万台，合作伙伴超400家，已经稳居全球最大的智能硬件IoT平台；雷军认为小米已经成为全球最大智能硬件IoT平台。

在大会上，小米 科技 董事长兼CEO雷军表示小米初步完成了当初的目标，现在要开启小米IoT战略第二阶段，小米将全面开放IoT平台并启动小米IoT开发者计划，AI+IOT战略。

而在小米IoT战略的第二阶段，“AI”将成为关键词，小米方面表示希望能在AI 技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。

所谓AI+IoT，就是人工能智能+物联网。人工智能技术现在基本上都是基于机器学习和大数据，还不能算是真正的智能。但物联网已经逐渐发展起来了，尤其是即将到来的5G时代，很有可能促进物联网行业的进一步起飞。

从小米第一阶段的IOT战略布局，我们可以了解到:

一，现在接入的智能产品主要有三种

1，小米自有品牌的智能产品，如小米手机、小米手环、小米音箱、小米智能空气净化器等

2，小米生态链产品，即小米投资入股的产品

3，第三方产品，这也是小米更加开放的表现。

二，小米布局AIoT有三大优势：硬件优势、大数据优势和丰富的生态链布局优势。

1，硬件优势

小米AIoT战略，也是以手机作为第一入口，然后以小米音箱、小米手环、空气净化器、智能灯等与家庭相关的智能产品作为辅助入口，进而建个人、家庭的智能家居场景 。

雷军在2018 MIDC 小米AIoT开发者大会宣布，2018年小米IoT平台已连接了超过1.32亿台智能设备（不含手机和笔记本电脑），遍布全球超过200个国家和地区，日活设备超过2000万台，每日处理设备请求高达800亿次。内置小爱同学的激活设备数超过1亿台，月活跃用户超3400万。

活跃的物联网设备为海量数据获取及万物互联提供了坚实基础，这是小米布局AIoT战略的硬件优势。

2，大数据优势

2018年7月，在中国大数据应用大会上，小米大数据产品总监赵辉华曾表示，小米有三亿的用户，在三亿用户中有超过日活21个的千万小米应用，这些应用都沉淀到云服务上；在大数据全局搜索方面，小米已经接入了16类的垂直内容，日均用户量是1600万，日均请求量四千多万。

3，丰富的生态链布局优势

AI+IoT 是如今小米最有想象力的业务，远胜于手机。大到智能电视、空调、洗衣机，小到闹钟、移动电源、电动牙刷，小米生态链已经形成了一张大网，小米凭借着用户量、设备数与数据积累，正试图构建一个完整的生态。随着 5G 商用的加速，设备的连接能力将有明显的飞跃，因此 IoT 也将迎来发展的黄金期。在AIoT领域，小米布局很早，积累也较为深厚，已经形成了强大的生态链体系，且线上线下渠道也都已打通。这是小米AIoT战略布局的生态链布局优势。

对于小米来说，推动AIoT战略加速落地，不仅是时机成熟，更是势在必行，所以就有了后面一系列的大动作!

在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与网络达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。

2018年第二次开发者大会上，小米AIoT将开放全面升级，Zigbee方案接入到小米IoT平台，云云互联，可以与其他云，并支持标准蓝牙Mesh

在落地应用上，小米开始在AR（owlii）、智慧酒店（全季酒店）、智慧家装（爱空间）上进行落地。

AIoT平台将接入智能门锁。

2018年，小米也开始向海外扩张IoT业务，2018年2月，智能电视进入印度市场，并在2018年第四季度在印度市场出货量排名第四。

最后，我们再来看看小米2018年年度财报，2019年3月19日，小米发布了2018年财报。

2018年，小米智能手机收入1138亿元，同比增长41.3%。报告期内，小米智能手机出货量达1.19亿台，同比增长29.8%。

2018年，小米IoT与生活消费产品分部的收入为438亿元，较去年增长86.9%，也成为小米2018年增速最快的业务。

从该业务在整体营收中的占比来看，2018年全年达到25.1%，而2017年为20.5%；2018年第四季度，该业务营收占比甚至达到了33.6%，而2017年同期为24.2%。IoT业务无疑成为小米2018年第四季度和全年的最大亮点。

根据财报公布的数据，截至2018年12月31日，小米IoT平台已连接的IoT设备数（不包括智能手机和笔记本电脑）约为1.51亿，同比增长193.2%。拥有5个以上小米IoT设备（不包括智能手机和笔记本电脑）的用户数约230万，同比增长109.1%。

此外，小爱音箱累计出货量超900万台，小米电视全球出货量840万，同比增长225.5%。报告期内，小米也开始向白电领域进军，分别在2018年7月和12月推出了米家空调和米家互联网洗烘一体机。

从2018年的年报可以看出，今年开始，小米的动作也确实比以往更频繁。

1月11日，他们宣布启动“手机+AIoT”双引擎战略，雷军称小米将在未来的5年内，持续在AIoT领域投入累计超过100亿元，ALL in AIoT；

2月26日，又成立集团技术委员会，成立人工智能部、大数据部、云平台部；

3月7日，小米成立了AIoT战略委员会，由IoT平台部、人工智能部、生态链部、智能硬件部等十几个核心业务部门的总经理、副总经理组成。

2019年4月2日，小米决定拆分松果电子部分团队为大鱼半导体，新部门以后将专注AI、IoT芯片研发，而松果电子继续研发手机芯片。

而这些动作背后都有一个整体的指导思想，AIoT战略要如何深入？设备层面，小米已经积累了五六年的优势，很显然，想要真正把握住这个万亿级的大市场，只有由设备下潜到基础核心技术层面，包括芯片、人工智能、连接技术、边缘计算等等。移动互联网时代的无数次实践已经证明，只有对全产业链的把握，才能在千变万化的时代中以不变应万变，小米跑得更早，所以也有更多的时间积淀这个能力。

我们看到，在小米前进的路途上，也在不停的思考，及时更新战略。胜不喜，败不骄之余，小米的AIOT战略也有不得不要面对和考虑的问题。

一，AI技术先天不足

IoT是一个生态，并非是单一的设备模式，核心驱动力肯定离不开AI技术。而在小米IoT战略的第二阶段，人工智能成了整个生态的关键词，小米希望在AI技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。

小米在AI技术上的不足，导致小米的IoT模式不够完美，甚至还容易遭到外界和投资者的“挑刺“。

所以，在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与网络达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。

小米之所以和网络合作，原因有二

1，在国内的互联网巨之头中，网络是最早选择“All in AI”的玩家，数据上的优势加之时间上的红利，网络在人工智能技术上有着深厚的基础。尤其是以对话式人工智能操作系统DuerOS的出现，打开了国内人工智能操作系统的先河。在DuerOS的合作名单中，已经出现了美的、海尔、TCL、vivo、海信、HTC、联想等超过130家的合作伙伴，在AI技术方面的积累与小米在硬件场景上的布局有着很强的互补性。

2，网络也是这场合作的受益者，小米庞大的IoT基础和大数据，不仅可以为网络的人工智能提供丰富的训练样本，也在加速人工智能技术在实际场景中的落地。除此之外，DuerOS和小米IoT在场景和应用上存在一定的交叉，网络和小米的合作便意味着，小米的供应链优势可以丰富网络人工智能生态，将AI技术应用到更多场景，进而为DuerOS和小米用户带来更好的用户体验。

二，研发资金不足

AI技术研发的投入和生态打造，是一件相当长周期的事儿。拿网络在AI技术领域的投入为例，5年前就一直持续砸资金，直到今天还谈不上形成规模化收入。所以，技术是需要积淀的，需要长期研发，共同攻关，不是临时抱佛脚就能解决的。而且更关键的一点是，与主流互联网企业网络、腾讯、阿里和美团比，小米身上的硬件痕迹过重，缺乏应用服务的场景支持，少了大数据这一侧持续训练和学习的支持，玩AI的难度就更大一些了。

在人工智能方面，华为终端今年预计投400亿研发iot物，网络每年在此技术的投入均在15%以上，阿里在未来对达摩研究院投入1000亿以上。而小米姗姗来迟，在2016年才涉足AI研发，在接下来的五年里，小米将继续在AIoT上投资100多亿元。

三，IoT芯片“核芯”不足

从IoT的开发上看，大致可以分为三个层级：硬件设备、操作系统和处理芯片。目前国内没有哪一家公司能够将这三个层级全部做好。小米做到了最大普及程度的消费级硬件设备，网络、阿里则是拿出了操作系统，华为在芯片和硬件上更为侧重。

从物联网产业链来看，主要包括感知层、网络层、平台层、应用层几大方面。除了网络层之外，其他方面则厂商争夺的重点。而从产业环节而言，芯片无疑是物联网系统的核心。为此，想要构建自主生态，打造低功耗连接，芯片的作用不可言喻。

小米由于缺乏核心技术，在许多关键领域都不得不依赖其他企业。例如，在手机AI芯片、IOT 芯片方面，小米都缺乏实力，无法像华为那样依托自家的麒麟芯片实现自主的产品以及技术迭代。这也导致了小米在高性能、低功耗IOT芯片方面的研发能力和产品迭代速度也远远落后于华为。

相对于手机芯片，物联网芯片本质上还是通信芯片，具有一定的相通性，但对于小米而言想要进入也并非易事。

以华为这么大的投入力度，在芯片自主研发的路上也不是一帆风顺。自2004年开始，华为就开始布局自主研发芯片，2009年才研发出第一颗K3芯片，并且还是试水。之后更是经历了多次实验，才在2014年成功研制麒麟芯片，并最终应用到华为手机之中。由此可见，芯片的研发难度有多大。

小米自2014年成立小米松果电子以来，第一款NB-IOT芯片在2017年底才推出。虽然在时间点上，并没有落后很多，但是显然华为等厂商已经抢先一步。从布局方面来看，首款NB-IOT芯片的推出，小米IOT生态布局也趋向于进一步完善。

而且，在小米的IOT产品系列中，除了手机这个核心产品掌握在自己手里外，其余产品大多依赖生态链企业去研发制造。问题是，这些生态链企业也和小米一样，面临“缺芯”的困扰。

所以，未来小米需要在IoT芯片领域加大研发力度。

四，生态链并非固若金汤

小米在布局生态链的过程中，采用“占股不控股”模式。看似明朗的背后，隐藏着哪些风险。

借助小米品牌的声誉以及小米在互联网渠道的优势，多家小米生态链企业迅速发展，更有数家企业年营收迅速从零增加至超过十亿元，这无疑进一步提升了小米的名声，但是随着小米生态链企业的成功，一些质疑也伴随而来，担忧它们过于依赖小米将难以持续发展壮大，去小米化呼声日益严重!

以小米生态链企业的典范--华米为例，2015年、2016年来自小米的收入占其营收的比例超过九成，而净利润分别为-0.38亿元、0.24亿元，到2017年、2018年来自小米的收入占比降低到八成以下，其净利润分别提升至2.305亿元、4.748亿元，华米也不忌言净利润的增长主要是由于自有品牌Amazfit业务发展所取得。

对比之下，可以看出华米虽然依赖小米贡献了大部分收入，但是小米方面带来的净利润较低，而它在2017年、2018年取得净利润的大幅增长主要来自于拓展自有品牌业务。

小米生态链企业，依托小米的销售渠道，离开小米将面临失去市场的风险。同时，小米对生态链企业的管控虽然越来越弱，要求却越来越严格。

不仅如此，竞争也是生态链企业面临的严峻考验。在内部，同一类别产品有多家企业竞争，例如，同时做智能锁的云丁、云柚和绿米；同时做空气净化器的睿米、琭珞含章和星月电器。

在外部，越来越多的企业加快了进军IOT市场的速度，华为与硬件厂商合作，在智能家居领域打造一个更开放的生态；OPPO、vivo、TCL 则是共同合作，宣布成立IoT开放生态联盟。

显然，IoT已经成了厂商们的第二战场，生态链企业面对的竞争日益激烈。

结语:

5G时代的到来，IoT业务也成为众多手机厂商发力的对象。OPPO和vivo在2018年联合多家家电企业成立了IoT开放生态联盟；华为在日前的AWE上宣布升级IoT战略，余承东还定下了三年内拿下中国三分之一IoT设备的目标。

2019年，是5G商用部署的元年，而5G的一个重要使命就是对海量物联网的连接提供支持，它的高速率、低时延、大容量等特性，是物联网体系成熟的必要条件，可以预见，从今年开始，随着5G商用的进程逐渐推进，IoT的发展将驶入快车道。

希望小米一路前行，再创辉煌!

6. 企业大数据 一座值得开垦的金矿

企业大数据：一座值得开垦的金矿
虽然尚处起步阶段，但是大数据已经成为多个行业的关注热点之一。如何更好地利用大数据推动自身业务的运营发展，这是众多企业不断探索的问题，而运营商也无法忽视这个未来的大金矿。
一、现阶段大数据业务市场状况
从全球情况来看，2015年全球大数据市场规模达到421亿美元，同比增长了47.7%。以此增速进行推算，到2020年全球大数据市场规模可突破3000亿美元。

今年年初，中国信息通信研究院日前发布的《中国大数据发展调查报告（2017）》称，2016年中国大数据市场规模达168亿元，预计2017年~2020年仍将保持30%以上的增长。调查显示，目前近六成企业已成立数据分析相关部门，超过1/3的企业已经应用大数据。

对比起全球情况，中国大数据产业市场规模增长还有很大空间。
二、运营商进入大数据行业思路
运营商先天优势在于掌控大量数据中心资源，这是大数据业务硬件基础。更为重要的是运营商本身拥有大量存量客户资源和客户数据，这也是对运营商进入大数据领域一个有力支撑。
运营商大数据业务运营SWOT分析：

三、运营商大数据业务发展对比
联通
今年9月，中国联通集团正式宣布，旗下的联通大数据有限公司正式揭牌成立。中国联通大数据公司定位于中国联通大数据对外集中运营主体和大数据产业拓展的合资合作平台，全面对接国家和联通集团战略，建立专业化子公司开展市场化运营、建设全产业链大数据生态体系。此外，联通还与中国银联签署了战略合作协议，双方决定建立长期稳定的合作伙伴关系，在数据资源、技术能力、产品研发等方面开展全方位合作。
电信
早在2015年末，中国电信正式发布“天翼大数据”品牌，并推出精准营销、风险防控、区域洞察、咨询报告四类数据型产品和大数据云平台型产品，重点服务于旅游、金融、广告、政府、交通等行业。这是中国电信运营商第一个大数据业务品牌。
电信所有的大数据都是在云平台和云设施之上搭建的，2016年下半年其大数据平台建设从原来的5个省份现在扩展到31个省份，数据种类从开始的几类主要数据扩展到十几类，实效性从原来以“周”为单位到现在以“小时”为单位的延时。
移动
在今年“世界电信和信息化社会日大会”上，中国移动通信集团公司副总经理李正茂表示：“发展大数据不是简单的建设IDC，根本目的还是为了应用。大数据正在从炒作的高峰期间，向产业落地期间发展。”
中国移动在六个方面积极推动大数据加速行业转型升级：
第一，社会管理方面，大数据能够分析用户的消费、行为、位置等特征，为政府的社会治理提供保障。
第二，信息传播，大数据成为公众获取信息的新渠道。移动借助位置漫游等信息向公众发布舆情热点的分析。
第三，医疗健康领域，中国移动构建健康云平台在贵州省取得成效，一方面帮助贵州卫集委收集信息，同时为政府医疗机构提供智能审核，疾病救助，疾病预防等多方面的投入，由此为当地医疗支出节省了上千万。
第四，行业创新能力提升，大数据为传统行业打造新的能力。中国移动的大数据提供人流预警，公交道路等服务，为公交管理，游客出行提供参考。
第五，社会热点问题处理支撑，中国移动基于大数据构建了反电信网络，欺诈防范技术体系，在2-10分钟可以识别市场号码源，来源区域，受害人集中地等等，同时实现最高风险等级，影响最大的境外异常号码源时时阻断。
第六，商业模式创新，2016年，中国移动和招商局集团共同投资设立试金石信用服务有限公司。
虽然三大运营商大数据布局在实际操作上不同，但是都明确把大数据从布局转移到实行阶段，软硬件资源日益充实，并且已经打造出不少成功案例。
四、布局大数据市场
1、攻坚热点领域
智慧城市
早在2014年，国家发改委会同中央网信办等25部委组成部际协调工作组，启动新型智慧城市试点建设。2016年又明确提出了到2018年要分级分类建设100个新型示范性智慧城市。
智慧城市建设带来的商机是巨大的，而大数据恰好在智慧城市建设中扮演重要角色。可以通过方方面面渗入，如城市交通、环境监测、治安管理、卫生管理等城市生活每个细节。
当然，运营商也已经对此领域有所行动。比如联通大数据公司就有“智慧足迹”这一项业务，提供“以人为本”的群体位置数据应用，为政府和企业提供包括人流量、人流密度、职住空间分布、人口时空分布在内的位置大数据解决方案。
政务
通过IDC、ICT基础通信业务为政府部门提供服务，并且为其构建大数据管理分析平台。政府运作效率和质量提升已经不仅仅拘泥于办理业务、处理业务时间上的减少，还要做到未雨绸缪，及时发现潜在民生问题，做好预防工作：比如通过婚姻注册数据挖掘离婚率提升因素，从而地提出针对性措施；又比如通过分析注册中小企业税务数据，了解税收政策对中小企业是否存在推进作用，有消极作用的加以改善。
医疗健康
根据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，2010年我国健康医疗大数据行业市场规模约为171亿元，到2015年快速增长到466亿元，年均复合增长率超过20%。

可穿戴设备的出现使到个人身体健康实时监测得到硬件上的支持，而把这个契机转化为商机就需要完善的大数据平台作为支撑。

而通信运营商涉足该领域也有很合适的切入口，比如利用存量家庭业务客户进行拓展，享受低资费优惠。
2、提升自身运营
运营商本身拥有着庞大数据资源，也应该很好地利用这些资源为自身运营提供动力。
一方面通过用户数据库做好用户维系和质量提升，对高危潜在离网用户及早挽留，而对潜在需求用户可以推广增值业务提升客户价值。
另一方面，涉及到数据交互（即通过与其他行业合作，双方数据通过融合整理）发掘出的更多有价值结论，能支撑双方运营，互惠互利。
五、大数据业务营销
通过IDC建设、产品建设打好基础，进行业务营销就是下一步关键所在。进行大数据业务营销通过标杆打造+体验营销是较好选择。
由于业务属于起步阶段，要吸引到市场目光和认同，必须树立业务标杆。在硬件和软件有实力的前提下，运营商要打造专业化团队，树立行业顶尖形象，以优质案例打动潜在客户。
营销人员在向潜在客户推销产品时，需要结合案例详解、实体考察、便携式设备体验进行销售活动，以具体化、专业化的方式打动客户。
需要明确的是，大数据硬件软件方面做好后，剩下最关键一环就是在营销上打动客户。
如何打动客户？用事实说话
例如2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。2014年罗斯柴尔德再次成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个。在这种震撼的事实面前，展现大数据的实用性和威力。
六、展望
由于各行各业各领域都能够有机会用到大数据分析为管理运营作支撑，所以大数据业务发展潜力毋容置疑。现在对运营商而言，做好硬件软件基础的同时，更要深挖市场需求，打造营收模式标杆，以点带面地实现业务快速增长。

7. 大数据时代:如何守护我们的数据安全

大数据时代:如何守护我们的数据安全
不管你承认不承认，我们已经全面进入了大数据时代。无时无刻，我们的很多信息都被通过各种途径传播出去，这就必然导致安全问题的产生。
大数据的安全问题有多严重？在此前举办的“2016中国大数据产业峰会”上发生的一个实例，就可见一斑。
在360展区，市民严女士随手将钱包、手机放到安检筐里，空手走过安检门。她通过安检门，突然发现大屏幕上显示出自己银行卡的姓名拼音、身份证号、银行卡号、卡片有效期、最近10次的消费时间、消费地点、取现记录、转账记录等等。严女士惊呼：“遇到了魔术师”。
360安全专家刘洋解释，实际上，存放手机钱包的安检筐里存有一张具有NFC(近距离通信)功能的无线读卡器，旁边还有配套的信号接收器和电脑等设备，就像公交车刷卡器，只要银行卡靠近读卡器，卡片的信息就显示出来，安检门其实就是“安全魔术师”手中的障眼法。就在严女士将钱包放进安检筐的那一刻，严女士的个人信息就已经泄露了。
那么，我们靠什么来保障我们的数据安全呢？难道我们只能看着个人的数据和隐私到处泄露吗？
数据安全事件日益高发
近来，大数据安全事件呈高发之势。日前，广东警方破获一起高科技经济犯罪案件，17岁的“黑客”叶世广，攻破了多个商业银行网站，窃取了储户的身份证号、银行卡号、支付密码等数据，带领一批人在网上大肆盗刷别人的信用卡，涉案金额近15亿元，涉及银行49家。
今年2月，发生了世界上有史以来规模最大的网络盗窃案。黑客入侵了孟加拉国央行在纽约联邦储备银行的账户，盗走了8100万美元，后来孟加拉国官方表示，黑客出现了一个拼写错误，否则随后还将进行一笔近10亿美元的转账。
今年3月，与叙利亚有关联的激进黑客组织对一个自来水厂发起网络攻击。黑客操纵系统改变了进入到自来水中的化学物含量，阻碍净水过程。
类似的案例不胜枚举。
360公司总裁齐向东向《中国科学报》记者表示，接入互联网的设备越多，网络攻击的发生几率就越高，网络攻击首先瞄准大数据，攻击造成大数据丢失、情报泄密和破坏网络安全运行。大数据技术是一把双刃剑，既可以造福社会、造福人民，又可以被一些人用来损害社会公共利益和民众利益。
大数据安全体系构建势在必行
“在互联网乃至物联网时代，如果我们不能很好地解决安全问题，就会影响社会各方面的发展。因此，各级政府在鼓励发展大数据的同时，要同步考虑构建大数据安全体系。”齐向东表示。
值得注意的是，传统的网络安全思路已经无法保障大数据时代的安全。刘洋向记者介绍，传统网络安全的防护思路是划分边界，将内网、外网分开，业务网和公众网分离，用终端设备将潜在风险隔离。通过在每个边界设立网关设备和网络流量设备，来守住“边界”，以期解决安全问题。但随着移动互联网、云服务的出现，移动终端在4G信号、Wi-Fi信号、电缆之间穿梭，网络边界实际上已经消亡。
“很多传统的大企业认为，只要自己购买服务器并搭建独立的机房，安排专门的技术人员就能够保护企业的数据不被泄露，能够保护企业的信息安全。但实际上，在如今的互联网时代，这种传统的方法更加容易被不法分子所攻破。”阿里云安全资深总监肖力向《中国科学报》记者介绍，这是因为从技术实力来看，绝大部分企业并不是专门做网络安全、数据安全，其设置的技术壁垒难以阻挡专业的黑客。
齐向东介绍，360安全中心每天发现木马样本近千万个，每天发现的各种软硬件漏洞、网站漏洞超过120个，“每一个木马每一个漏洞，都可能攻破预先部署的安全设备和安全软件”。这种情况下，企业的传统防护的确难以奏效。
云平台和大数据需“双剑合璧”
在采访中，有专家认为，对付大数据时代的数据安全问题，防止信息泄露，除了完善相关法制法规，更加需要云平台的防护技术，结合大数据技术来应对数据安全。
“在云计算不断深入发展的当下，将数据存储在云平台上，或许比传统的企业信息防护更加安全。”肖力介绍，以阿里云为例，阿里云在架构设计之初就同步考虑了安全架构，不仅将安全的基因植入到整个云平台和各个云产品中，也将数据安全要求嵌入产品开发生命周期的各个环节。依靠专业的云计算平台，强大的技术团队能够更好地应付来自黑客的攻击。
不同用户之间，无论是CPU、内存，还是存储和网络，都默认相互隔离，既看不到对方的数据，也不会相互影响。“就像一间五星级酒店被分割成多个房间，他们之间是相互独立和封闭的，从而确保不同租户互不干扰和数据隔离。”肖力表示。
据介绍，目前全国35%的网站的数据安全防护都依托于阿里云平台的防护。阿里云的云盾，涵盖网络安全、服务器安全、数据安全、业务安全和移动安全这五个安全领域，来保护数据安全。
360也有自己的云安全管理平台。刘洋介绍，该平台将360独有的云安全漏洞挖掘能力输出给广大用户，通过统一管理、安全可见以及网络、主机、应用、数据的分层纵深防御，为用户全面解决云安全问题。
“用大数据技术来解决大数据时代的安全问题十分必要。”齐向东进一步指出，必须建立“数据驱动安全”的思维，搭建全新的互联网安全体系—“传统安全+互联网+大数据”。也就是说，要利用漏洞挖掘技术、网络攻击技术、软件样行为分析技术以及由网络地址解析数据库、网络访问日志数据库、文件黑白名单数据库等组成大数据系统与分析技术，构建全天候全方位感知网络安全态势。“要基于强大的大数据库、利用先进的大数据技术和广泛的用户覆盖率，提前感知网络威胁态势，为大众提供未知威胁的发现与回溯功能并进行有效防护。”齐向东说。
“未来还应当联合各方力量，共建互联网安全产业链生态，来应对大数据时代的安全风险。”肖力表示。

8. 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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