㈠ 大数据所带来的四种思维方式的转变
随着近年来大数据技术的快速发展，大数据所创造的价值深刻改变了我们的生活、工作和思维方式。大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：
事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
以下将介绍大数据技术所带来的四种思维方式的转变。
社会科学研究社会现象的总体特征，以往的采样方法一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
在大数据时代，随着数据收集、处理、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从之前的样本思维转向总体性思维，从而能够更加直观、全面、立体、系统地认识总体状况。
在大数据时代之前，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”的现象，导致数据的准确性大大降低，从而造成分析的结论与实际情况背道而驰，因此，就必须十分注重数据样本的精确思维。
然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的结构化、非结构化、异构化的数据能够得到储存、处理、计算和分析，这一方面提升了我们从海量数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错性思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
在大数据世界未出现时，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在关联关系。数据量小的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的关联关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据挖掘技术挖掘与分析出事物之间隐蔽的关联关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在关联关系分析基础上的预测分析正是大数据的核心议题之一。通过关注线性的关联关系及复杂的非线性关联关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的数据之间存在的某些联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，关联性关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。
在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“智能机器人”技术研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能化水平仍不尽如人意。但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，通过机器学习可以从数据中获取有价值的学习数据，大数据将有效的推进机器思维方式由自然思维转向智能化思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。
众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。
大数据开启了一个重大的时代转型。大数据技术正在改变我们传统的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。
㈡ 大数据时代带来时代大变革
大数据时代带来时代大变革_数据分析师考试
“贵州贵阳确实非常适合发展大数据，人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地”；
“在大数据时代，每一种数据都是一种财富，如何挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题”；
“21世纪通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导”；
……
7月28日，欧美同学会·中国留学人员联谊会第四届年会暨海归创新创业贵阳峰会分论坛之一，贵州大数据产业发展论坛在贵阳国际生态会议中心举行，国内外专家学者、“千人计划”专家、海归博士等创新创业人才汇聚一堂，围绕“大数据与人工智能”、“数据安全”、“大数据+农业”等问题分享经验、交流观点。
中国电信北京研究院总工程师毕奇：
人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地
“大数据时代的到来，带来了很多变革。”国家“千人计划”特聘专家、中国电信北京研究院总工程师、美国贝尔实验室院士、美国电气与电子工程师学会院士（IEEE Fellow）毕奇认为，大数据要有开阔观察数据的思维和完善处理数据的手段，找到经济价值的应用，得到挖掘数据的价值。
怎样得到大数据产生的价值呢？毕奇认为，利用大数据的技术从应用中获取，而服务是获得经济收入的最直接的来源。
“现代服务行业呈计算机化，互联网是现代服务业计算机化的一场革命，而用户界面是这场革命的制高点。”毕奇说，互联网商通过控制用户界面，将大数据服务推向纵深，获得了更大的经济价值。
他分析说，信息行业的服务趋势是从第一代以新浪为代表的门户网站，首页有大量信息供用户自己选择，第二代是谷歌、网络为代表，大数据在后台，通过关键字搜索获取大量信息，第三代是用智能方法获取信息服务。
“目前正处在第二代向第三代发展的阶段，是投资进入开辟新方向的最好时机，而人工智能是可以开辟的大数据的非常好的天地。”毕奇说，从海量数据中挖掘价值才是大数据应用成功的关键，但海量无结构的数据的挖掘对获取数据的价值造成巨大的压力，人工智能便是建立数据结构、发掘数据价值的捷径之一。
人工智能需要庞大的数据库来训练数据模型，隐藏的数据结构可以由人工智能来寻找和建立，人工智能与人才是大数据成功的关键因素，他还举了“智慧教育”和“机器人服务”两个大数据与人工智能的应用案例。
“目前的人工智能技术不仅能理解语义，根据上下文理解多义单词和多句，实时产生答案，有逻辑推理功能，还有机器自我学习功能，能学习和发现数据的内在结构。”他认为，大数据应用是未来服务的关键技术，人工智能系统是大数据应用的人机界面，能有效地推动大数据的发展，大数据与人工智能的结合可以在很多领域有着较好的商业前景。
第一次来贵州贵阳的毕奇，山清水秀给他留下深刻印象。“这里确实非常适合发展大数据，贵州、贵阳政府抓住发展大数据的时代机遇，为时代的变革迈出了稳健的步伐。”毕奇说，大数据有着广阔的领域，在各行各业都有着发展空间，“大数据有着大价值，能提供大机遇，可能导致大变革，有潜力带来大效益。”
上海弘视智能有限公司创始人、董事长潘今一：
挖掘大数据时代下的视频数据“金矿”
“目前，全球共有数十亿个监控摄像机，记录着城市的第一次心跳和呼吸，这些海量的视频数据中蕴含着大量的政治、商业和生活信息，如何在大数时代的背景下，挖掘视频数据信息这座富饶的金矿是值得思考的问题。”上海弘视智能有限公司创始人、董事长，中组部“千人计划”国家特聘专家潘今一博士提出了自己的想法。
潘今一介绍，大数据视频监控天网不仅具有高清视频监控系统的完整功能，包括高清监控、大屏显示、录像回放和查询等，还包括图像识别和抓拍功能，即对经过的目标自动识别、抓拍（人、车、特征），识别后统一集中到公安内部的云计算中心。
基于大数据视频监控天网，潘今一创办的弘视智能有限公司开发的“基于相似度干预迭代视频数据搜索”系统（RIIS）更加强调对人、车、物体特征的对比，从而找到身份信息，以及通过关联搜索，对同一目标的行动轨迹、出现概率、团伙关联、团伙延伸等进行分析，从而实现对重点人群的报警联动。
目前，该系统已经在遵义、毕节和都匀获得良好的实际效果，针对目前贵阳市如火如荼开展的“两严一降”、禁毒人民战争和大数据产业，潘今一希望在这里也找到合作的空间。
值得期待的是，今天五月份，公司已经与贵大合作，着力打造大数据视频监控天网“样板”，除了原系统中的所有功能，还将实现视频识别精准性的“升级”，进而提高系统的应用价值，希望有机会可以为贵阳打造“平安城市”贡献力量。
“但是，大数据天网监控可不只是有维稳和治安等政治功能，其商业价值才是以后重要的发展方向。”潘今一强调说，在保护市民个人隐私的前提下，视频数据中所传递的商业信息极富商业价值。
他举例说，视频信息中收集到的服装款式、色彩，以及顾客光顾商店的类别、消费习惯、活动轨迹等都是商家需要的重要信息，这对于制定合理的市场营销策略至关重要。
潘今一表示，在大数据时代，每一种数据都是一种财富。而视频数据这座“金矿”的富饶程度也远超公众的想象，他非常期待看到这座“金矿”能够给产业发展带来的源源动力。
韩国釜山大学超级计算机中心主任金哲民：
通过大数据解决医学临床问题成为时代潮流和主导
“在韩国保健福祉部看来，韩国现在最大的焦点问题就是人口老龄化，韩国从2000进入老龄化社会，2018年进入高龄社会，预计2026年进入超高龄社会，韩国高龄化速度在全球是最快的。”韩国釜山大学超级计算机中心主任、韩国抗衰老事业团团长、釜山大学医科大学研究院副院长金哲民说，面对老龄化的问题，医疗保健系统也必须与时俱进、有所变化。
金哲民认为，现在医疗中心的保健医疗是以治疗、预防和老人病的管理以及康复为主体来设置，为了更精度的医疗管理，现有的医疗形态就需要重新树立，因此用国民健康信息大数据分析技术来进行精度分析便成为重要课题。
最近，金哲民的团队开发了保健医疗大数据开放系统，开放了健康保险审查评价院从2009年到2013年所持有的公共数据、内存数据、公开的API等所有公共数据，能在国民和保健医疗产业部门和医疗研究机构等用互联网进行疾病、药品等医疗大数据分析。
“还有一个国民健康保险团体公团，从2014年开始分析提供保健医疗大数据。”金哲民说，保健医疗大数据的精髓是基因组信息和临床信息链接配对医疗，目前正在做以未来配对医学遗存体的信息为基础的大数据分析的基础设施建设。
10年前韩国保健福祉部就开始对基因组进行研究，研究数据已从2014年5月开始对全世界的相关研究者进行公开使用。国立保健研究院在2014年3月设立了国立医科学知识中心集中管理和运营所有的知识信息，主要把临床研究信息和遗传体的临床研究信息收集、加工变成有意义的医学信息进行临床使用。
“韩国人口问题已成为事关国家存亡的重要问题，医学模式已渐渐向治疗预防转变，因此大数据的管理和使用越来越重要。”金哲民说，21世纪疾病治疗要秉持“以预防为主”的主导思想，通过大数据的分析去解决医学临床问题已经成为时代潮流和主导。
贵州大学博士李晖：
FAST大数据服务 让“高大上”科学“接足地气”
“前不久，被誉为地球‘大表哥’的开普勒－452b行星被天文学家通过开普勒太空望远镜发现，这使得一直显得有些冷门的天文学再次走进大众视野。”贵州大学博士李晖的这番话引起观众的注意。
李晖介绍，其实天文学并不冷门，它不仅跟我们的日常生活密切相关，而且和贵阳现在大力发展的大数据产业也有着千丝万缕的联系。
目前，贵州省大数据产业发展应用研究院、贵州省先进计算与医疗信息服务工程实验室和贵州大学计算机科学与技术学院正在合作研究FAST大数据服务项目，是天文学应用于大数据的示范。
李晖介绍，FAST大数据服务的意义在于海量天文数据整合分析、天体分析和挖掘以及天方大数据的可视化，即提供数据的多维可视化分析，把海量天文数据转化为形象可视的易懂演示图像资料，让公众也能直接享受深奥科学的结果。
银河系中存在10亿个类地球行星，宇宙中类地球行星的数量是地球上沙子数量的100倍，而开普勒望远镜观测到的数据中，仅计算出约15000颗行星，初步鉴别4000余颗，相比于浩瀚宇宙，目前人类的技术能力还属有限。此时，FAST天文大数据服务则应运而生，推动天文科学研究和探索由假设驱动向数据驱动转变。科学研究由过去的“应该设计什么样的实验来验证这个假设？”转变为现在的“从这些数据中能分析出来什么？如果把其他数据融合，能够发现什么？”数据密集型科学研究对数据管理与分析技术提出了巨大的挑战。
眼下，李晖团队已经初步建立云计算基础平台、数据服务平台，未来第三方应用服务、可视化分析服务、数据分析云服务和科普应用服务等将成为研究的主攻方向。
届时，利用FAST大数据服务，繁杂的数据将会变成一项项可视图像，甚至可以交互查看细节、自动化天体识别并勾勒天体轮廓，“高大上”的科学将走下高台“接足地气”。
江苏加德绿色能源有限公司总经理周楚新：
让农民得到“大数据深度学习”的红利
“如果整个农业不联网的话，物联网就是一句空话，而如果物联网不成的话，互联网就是一句空话。”江苏加德绿色能源有限公司总经理、南京绿色科技研究院院长、加德绿色能源研发有限公司总裁、国家“千人计划”特聘专家周楚新说。
他认为，作为人类赖以生存的根本，农业发展离不开信息化，大数据技术从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，为现代农业信息化建设提供了强劲的动力。
“如何让农民得到‘大数据深度学习’的红利是我们需要重点研究的问题。”周楚新说，“大数据深度学习”意味着更快速地从数据中获得更多、也更精准的信息，但农民不喜欢空洞的概念，如何用最简单最直接的信息，让教育水平偏低的农民也能明白是我们最重要的课题。
过去，传统的农业生产中的许多决策往往是靠农民自身的经验，有的甚至是凭感觉，而用农业大数据来指导，将为农业的生产发展和政府决策提供科学、准确的依据。全国每一位农民都可以提供来自第一线的信息，同时信息的共享，使得农民在田间地头就能够获知到各种农业动态信息，并通过农业大数据平台得到精确的生产指导。
周楚新表示，农业现代化是实现我国四化同步发展的重要组成部分，互联网+农业、大数据+农业是一个万亿级大市场。包括联想、阿里等国内互联网及电子商务巨头已经纷纷开始抢占市场，同时传统农业生产资料企业也在抓紧布局农业农村信息化市场及农业农村电子商务市场。
周楚新认为，农业信息化是一种新型生产力，是我们发展的必然选择、核心要素和制高点，支撑和引领农业现代化发展、转型和升级的方向。以农业信息化促进乃至带动农业现代化，对促进国民经济和社会持续协调发展具有重要意义。
中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯：
信息化为后发地区提供“弯道超车”的可能
“现在我国百分之百的省级城市，百分之九十的地级城市，超过百分之六十以上的县级城市都提出要建设或者正要建设智慧城市，可以看出，智慧城市已经成为我国城市发展的主流。”中国智慧城市发展研究中心副秘书长唐斯斯说。
“建设智慧城市离不开我们正面临的城镇化进程的背景，大量的劳动力从农村向城市转移，各个城市都面临着大量的问题，公共服务跟不上、社会治理难及产业转型难等。”唐斯斯认为，这些都倒逼我们进行体制改革和创新，而信息化则有着巨大的潜力并发挥了关键的作用。从信息化的发展趋势来看，新一代的信息技术已经跟我们的经济社会深度融合，融合才能创新，原有传统发展模式的颠覆也为很多后发的地区提供了一个“弯道超车”的可能。
唐斯斯表示，目前我们正面临着经济新常态的局面，经济发展由原来的高速发展转为中高速发展，经济结构发生质的变化，经济增长动力从原来的要素驱动、投资驱动向创新驱动转变。在这个过程中间，国家非常重视信息化的手段，希望在经济新常态下用这样一个新的方式来解决传统方式难以解决的问题。
唐斯斯认为，网络安全是我们在建设智慧城市过程中不得不面对的问题，信息安全已经纳入到我们国家安全的层面，然而原有的信息保障已不足以应对我们所面临的问题。所有的云计算是集约化的建设，如果一旦信息安全保障没有到位，意味着我们将面临更大的风险，这是我们需要特别注意的。
“移动互联网已经进入了一个全面爆发的时代，民众需求的变化，对政府提出了更高的要求，对我们原有的服务模式也提出了更高的要求。”唐斯斯说，为此，国家在信息化的战略方面密集地颁布了一系列的政策，希望信息化成为促进我国经济社会发展的强大动力和支撑。同时，信息惠民政策的密集出台，意味着信息化从为政府服务，向更多的为民众服务转变。
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㈢ 信息时代:靠大数据运用和保护知识产权
这是一个信息时代，一个因信息互联而变得“无国界”的时代。在这样的时代，数字内容的生产方式被改变。在9月10日下午举行的一场分论坛上，与会嘉宾和台下观众共同探讨了“信息时代的知识产权”这一新议题。
“知识产权是一种灵活的工具，使用技术的人越多，其市场越大。各国大都有自己的知识产权保护体系，但在信息化和数字化时代，知识产权是国际化的，存在于全球价值链中。这并不是件坏事，因为各国可以更方便地携手解决一些难题，使价值链中的各个环节发挥更大效用。”世界知识产权组织总干事、全球议程理事会创意经济议题组专家高锐表示。
在中国国家知识产权局局长申长雨看来，信息时代既给知识产权带来了挑战，也注入了活力。“电子商务发展促成交易井喷后，带来了更多的侵权问题，知识产权越来越呈现出线上线下结合的特点，这是新的挑战。但是，中国信息领域的专利申请量连续多年排名靠前，为知识产权业务的开展提供了新平台，缩短了审批时间，这又是活力来源。”
“在信息时代，很多商业模式是由第三方平台建立的，在这种情况下，很难界定IP的价值是属于创办人还是第三方。比如，在社交媒体上发布的原创照片，每一次转发的过程都涉及知识产权保护，这是个很复杂的问题，对每个人来说都是挑战。”东软集团股份有限公司董事长兼首席执行官刘积仁持有这样的观点。
对中小企业而言，信息时代知识产权的保护是否更具挑战？
冈萨雷斯·拉雅是国际贸易中心的执行主任，她认为全世界正处于持续创新当中，这是一个没有终点的过程。“在全球企业总数中，中小企业占到了70%至80%，这些企业也要通过基于互联网创新获得更多资金和更好的市场。所以，相关部门就要帮助其降低知识产权保护成本，简化申请流程，尤其是在跨境电子商务的模式中。”
有观众在现场提到微信平台可以追踪原创作品使用情况的案例。申长雨表示，这是一种符合信息时代特征的知识产权保护手段。“互联网上侵权事件的特点是发生得快、消失得快、扩张得快，谁是侵权人难以界定。这也就要求我们必须研究互联网环境下保护的利益平衡，必须加强国际合作、研究新技术。同时，在加强司法保护之外，还要重视行政保护，发挥其便捷高效且成本低的优势。”
当然，这是一个信息的时代，更是一个大数据的时代。在回答《经济日报》记者关于大数据如何助力知识产权保护的问题时，申长雨说，2014年国家知识产权局共受理发明专利申请92.8万件，涉及的数据浩如烟海，要想从中找到有用的信息和潜在的发展点，必须运用大数据来挖掘、处理、整合。同样，政府可以借由大数据决策重大科技经济活动，企业可以借由大数据布局市场、指导产品研发，高校可以借由大数据确定科研方向、提高科研效率。“保护和运用是知识产权发展这辆汽车的‘驱动轮’，大数据也可以让这辆车跑得更快。
㈣ 数字经济时代 安全科技如何为经济“保驾护航”四位专家这样说
当今时代，大数据、AI算法等方便了我们的生活，提高了生产效率，数据已经成为了数字时代的“石油”。但大数据的存在也意味着海量的用户信息被用来发掘产生价值，信息泄露、黑灰产攻击等问题层出不穷，安全似乎已经成为了数字经济发展木巧孙此桶上的那一块“短板”。
企业技术发展和用户信息保护的平衡上，存在哪些难点？在不断发展的 科技 、复杂多变的国际形势和人民新的生活方式面前，现有法律框架面临着什么样的挑战？如何让安全为数字化发展“保驾护航”？
8月6日，2021新京报贝壳 财经 夏季峰会——数字经济时代的风险防控线上论坛举行，中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍、北京师范大学网络法治国际中心执行主任吴沈括、中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯、蚂蚁集团安全事业群总裁赵闻飙就上述问题阐述了自己的观点。
当人变成“电池人” 保护信息安全难在哪儿？
AI时代，不少APP都需要收集足够多的用户数据，才能支持其运营。如短视频平台的视频推送，电商平台的商品推荐等都需要收集用户数据后才能让算法正常运转，在此过程中，用户也往往面临着暴露隐私的潜在风险。
“互联网时代，人慢慢变成了‘电池人’。”朱巍表示，“每个人在互联网时代中通过算法、人工智能、数据采集后都变成了手段，而不是目的。消费者和用户在很多平台中，通过自己的数据为这些平台‘蓄能’，这种生态到底可不可取，利弊关系到底在什么地方，我觉得需要予以好好解决。”
在朱巍看来，要解决技术发展与用户信息保护平衡点的问题，需要明晰大数据产权问题，“目前，从中国的法律体系来看，《民法典》、《个人信息保护法》二审稿等相关法律里对个人信息的概念已经做了非常详细的描述，但并没有对大数据的性质做出具体的规定。《民法典》最后一审稿出来之后，曾经把数据信息纳入到《民法典》中的知识产权的课题里面，对此我们曾提出反对，因为数据信息里既包括大数据，也包括个人信息，个人信息是隐私权，不能转化成大数据，至少一定程度上是不可以的，因为有巨大的争议，《民法典》后来把这条删掉了。”
“所以我们能发现，个人信息和大数据有千丝万缕凯纯的关系，在行业适用领域中，大数据的产权问题还没有明晰。现在，国家正在出台关于数字经济孝迅的指导意见，有一些还没有向 社会 公布，公布的时候我相信数据信息的概念至少在产权领域会变明晰。”朱巍称。
此外，朱巍认为，当个人信息与其他法律交织在一起，让问题变得更加复杂。“目前，《刑法》、《个人信息保护法》等都有对敏感信息范围的相关规定，且内涵和外延完全不一样，这就出现了一个非常有意思的问题：当我们研究的时候提到敏感信息，我们要先问一下是那部法律中的。所以是不是应该有一个统领，至少在概念上能够说清楚，但是目前为止看好像还没有。现在当我们研究一些法律问题，不单纯是个人信息保护问题，而是个人信息保护和其他法律关系相互交叉的问题，这就让问题本身变得复杂了。比如说我们天天讲的金融广告，你的行为产生了数据采纳之后给你推金融广告，表面看是广告法的相关内容，但实际上是完完全全的基础大数据和个人信息产生的法律关系。”
从企业到国际 社会 数字化转型风险几何？
事实上，每个用户贡献的数据最终都将汇成一道数据洪流，个人、产业、国家、国际 社会 由此交织在一起。除了用户外，企业在数字化转型的过程中面对着什么样的风险？
“什么是‘数字化’背后的风险？它指的是——数字经济生活中，用户在享受数字化带来的便捷与普惠同时，所面临的、伴随而来的风险。例如，对于行业商户来说，羊毛党造成的‘营销资金风险’，足以让商户精心打造的营销活动毁于一旦。对于个人用户而言，网络欺诈、账户盗用等问题，更是成为了数字经济中高发的、危害性极大的安全问题。如今的黑产作案越来越趋于多平台、多链路、团队化和智能化。这使得对抗黑产、防范智能化风险，已经转化为了一个全新的命题。”赵闻飙表示。
赵闻飙透露，早在六七年前，蚂蚁团队就已经在平常应对黑产攻击中，发现了AI的痕迹。“不可忽略的是，伴随着人工智能技术的高速发展和加持，这一风险仍将持续加剧，并且演变为‘智能化’背后的风险。”
那么，当我们把视野从个人用户、企业再扩展到国际 社会 ，数字化的风险又有何变化呢？
在吴沈括看来，随着数字化转型的加速，经济构成、民众生活方式、 社会 治理甚至是国家层面和全球治理层面都已经产生了非常大的变化。
吴沈括认为，在这个变化的过程中，需要注意到三个复杂性，“第一个是参与数据活动当中主体的复杂性，从用户个人到产业、国家甚至国际 社会 ，在这个过程中，主体结构的复杂性是跨部门、跨行业、跨国的存在，而这使得数据处理和数据活动过程中面对的场景更为复杂，而且在快速的迭代更新中，这就是第二个场景的复杂性。因此，我们在一些传统的场景中归纳总结出来规则，面对新场景的时候，或许面对着非常大的适用的困难。于是，在这样的背景下形成了第三个复杂性，就是诉求的复杂性。”
如何保护数字经济发展？用AI对抗AI
针对如此之多的复杂问题，我们应该怎么做？专家们给出了不同的建议。
首先，是充分的激励机制。
在吴沈括看来，数据业务和数据流转利用过程中，知识、能力的不对称导致很多情况下透明度不足，进而导致了信任度不足，“国内国际跨部门跨行业的主体之间形成有效的信任度，是我们对数字化生活给予有效的信赖的基础。在有了充分的信用度之后，我们需要一个必要的激励度，目前来看，以数据驱动的各类创新在不断推动（经济的发展），在这个过程中，如何确保，以及如何最大限度的激励在数据流转利用等各类数据活动中做出了贡献的主体的价值，给它必要的推动，是我们需要特别重视的点。”
“我们欣喜地看到《数据安全法》以及未来要出台的《个人信息保护法》正在给数字经济的发展制定一些规则，这是市场急需的，但不是事无巨细的，可能只能做到原则性的。至于如何落实，可能需要细则，需要透明度，需要让企业实际有动力落实这个机制，例如对其声誉有显性化激励，这就需要配套的措施，而不只是惩罚。” 魏凯表示。
此外，通过技术来帮助解决安全问题也是专家们共同的观点。
在魏凯看来，前几年，大数据的应用侧重于做报表，做大屏幕，给决策者直观的相关数据。但是现在大数据的技术的应用往往不是这样，而是已经深入到决策闭环里去了。“以前的报表，看了以后采取决策仍然要靠人拍板，而现在很多大数据的风控，大数据的精准广告，其实人都不在闭环里面，人只要把规则定好，数据驱动就可以闭环自动执行。”
“现在，一种新的模式正在崛起，如区块链的技术允许我们不再把数据集中起来也能够享受数据融合的红利，当前这类技术正在快速的升温，这就有可能创造一种新的大数据的应用模式。”魏凯表示。
赵闻飙表示，传统风控受制于技术成本、数据规模和算法效能，许多场景还是专家经验驱动，而不是数据智能驱动。“支付宝每天有数亿笔交易，面对如此庞大的计算量，一旦决策产生延迟，就给了黑产可乘之机。因此，发展面向可信人工智能技术的下一代风控技术体系成为了我们的必由之路。”
他举例称，通过人工智能与金融风控的深度融合，支付宝的AI大脑AlphaRisk能够在零人工干预的全自动模式下，对风险进行毫秒级的响应。例如，在网络欺诈风险识别场景下，当系统识别到用户遇到诈骗风险时，AI机器人会以小于0.1秒的速度向用户呼出“叫醒电话”。此外，在快速响应当下风险的同时，AlphaRisk还具备自学习、自适应的能力，从而将安全从静态的被动防守，转变为动态的主动对抗。
“以前我们发展任何产业的时候都是包容审慎，而现在更多的是审慎包容。以前是效率优先，安全其次，先发展起来再说。现在看来，安全可能就是木桶上的短板，我国互联网产业、规模、技术发展已经很大很快了，如果追求安全问题，一定会牺牲市场，一定会牺牲效率，但从长远的角度看，我认为这种做法是没有问题的。”朱巍表示。
㈤ 请问大数据在未来会有怎样的趋势
大数抄据肯定是未来的趋势袭，复杂的分析也是根据业务的发展越来越重要，越来越多。hadoop作为开源的大数据分析工具会有很多的应用。
大数据的实时性会变得越来越重要，实时性的大数据分析工具也会起来，storm，spark等，一些国内的厂商GBase，Yonghong Z-Data Mart等都是值得期待的。
㈥ 什么和大数据随之在整个供应链中被广泛应用
什么和大数据随之在整个供应链中被广泛应用
什么和大数据随之在整个供应链中被广泛应用，在数字化时代，数据分析逐步成为从业人员的必备技能之一。所以我们应该注重做好数据分析。那么什么和大数据随之在整个供应链中被广泛应用？
大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇
1、大数据时代及其特征
大数据(Big Data)是指所涉及的规模巨大的数据。随着时代的不断进步以及科技的飞速发展，互联网、物联网、移动通讯、管理信息化、电子商务等技术不断相互渗透，并作用到国家、企业和民生的方方面面，今天，人们用大数据来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，以及在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助人们处理事务和决策等更积极目的的资讯与知识。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。从这些数据每天增加的数量来看，世界目前已进入大数据时代。
大数据时代凸显了数据资源的重要意义。2012年奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业的发展，将“大数据战略”上升为国家战略，将大数据定义为“未来的新石油”，把对数据的占有和控制视为陆权、海权、空权之外的另一种国家核心资产。2013年，法国政府发布了其《数字化路线图》，列出了将会大力支持的5项战略性高新技术，“大数据”就是其中一项。
2012年，日本总务省发布2013年行动计划，明确提出“通过大数据和开放数据开创新市场”。联合国在2012年发布的大数据政务白皮书中指出，大数据对于联合国和各国政府来说是一个历史性的机遇。我国也将大数据产业看作为战略性产业，成立了“大数据专家委员会”。
在“大数据”2014年十大趋势预测中，包括了数据商品化与数据共享联盟化，大数据生态环境逐步发展等内容。同时，大数据专家委员会预测，2014年大数据在互联网和电子商务、金融(股市预测、金融分析)、健康医疗(流行病监控和预测等)、生物信息、制药等方面将会有令人瞩目的应用。
大数据时代是大数据价值充分发挥的时代。据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达2.2ZB（1ZB=1024EB，1EB=1024PB），年增67％。世界上每分钟产生1700TB 的数据，但是吸引我们的不仅仅是这个庞大的数字本身，而是我们如何利用这些数据做些什么。
大数据可以运用到各行各业，在宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值；印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%；
在制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向，等等。
据麦肯锡公司测算：大数据将给美国医疗服务业带来3000亿美元的价值，使美国零售业净利润增长达到60%，使制造业产品开发、组装成本下降50%，而大数据所带来的新需求，将推动整个信息产业的创新发展；根据经济与商业研究中心的最新研究，大数据将为英国经济增加2160亿英镑（约合3467亿美元）以上的潜在收益。
2、大数据时代对采购和供应链带来的挑战和机遇
首先，商务环境和商务模式变得越来越复杂，且更加动荡、多样和个性化。其二，电子商务业务模式的飞速发展打破了国家疆界，使得跨境业务速增、商业活动频繁，同时伴随着数据量的剧增。。其三，大数据应用处理成为企业和社会竞争发展的重要焦点。其四，有效挖掘大数据成为时代面临的重要课题。最后，许多企业对大数据的重要性认识不足，没有充分了解其价值。
供应链管理中，及时和准确的数据，为什么如此重要？
1 、供应链中数据的类型
数据有许多类型，其中有一种分类方法是把它分为静态和动态数据，前者包括了公司基本信息、产品型号、采购价格、BOM等等相对固定的信息。
后者主要是一些交易性的信息，比如生产线每日的产量、客户订单数量、仓库实际收货数量、运输所在位置等等变动的信息。
静态数据做到准确即可，没有实时性的要求，比如公司的名称一般不会发生变动，只需要确保公司地址、法人和开户银行等信息是正确的。
动态数据的要求就很高了，不仅要准确，还要能反映出每时每刻的实际情况。
大家都有网购的经验，在商品出库以后，快递公司会每隔一段时间刷新包裹所在位置，这是通过车载GPS定位实现的，然后根据卡车配送计划，大致上能给出派送的时间。通过一台卡车上的GPS，可以跟踪整车的货物，这是1对N的关系，因此实现动态数据的成本并不高。
离散型制造业的情况就复杂多了，一件商品需要从原材料供应商开始追溯，进入工厂以后，需要经过若干个不同生产加工中心，然后完成组装、检验，最终才能入库，配送给下游的经销商或零售商。
我们很少会在原材料上放置追踪】定位装置，除非这批货物价值很高，或是有这方面的强制监管要求，比如药品。
如果想要跟踪生产进度，就需要使用工业4、0的技术，在每台设备上装传感器，完成加工后，系统自动上传数据。如果要在每台生产和内部搬运设备上都安装传感器，对于一家工厂来说负担太大，性价比不高，除了少数的行业标杆企业以外，对于大多数工厂来说，想要做实时数据的想法并不强烈。
2、 为什么供应链需要及时和准确的数据？
话虽如此，供应链对于数据及时和准确性是有很强的需求的，因为我们要在所有的生产、分销、采购和售后服务之间建立数据的无缝链接。除此之外，还有两个关键因素使得我们必须获得及时和准确性。
2、1增强供应链可视性
对于供应链上的玩家来说，关键的可视性问题包括了货物的预计生产出货时间，比如供应商承诺了30天交货，但是实际上他需要45天，因为一些原材料涨价了，供应商需要更多的时间在市场上找到货源，他不愿意买更贵的原料，因为这会增加成本，除非客户愿意接受供应商的调价请求。
原料和零部件库存的所处位置也属于可视性，客户需要根据这些信息，来安排后续的生产和销售计划，并且非常依赖于信息的准确性。当供应商承诺货物将会在某日送到客户工厂后，供应链就把这个信息输入系统，并以此为依据来制定生产计划，销售根据生产完成日期来通知客户，环环相扣。
一旦供应商的信息有误，货物晚于承诺时间到达，就会影响到供应链下游的安排，所谓的“计划赶不上变化”就发生了。
追踪交货期和库存位置仅是可视性的初阶水平，更深层次的要求是可以预警供应链中断风险。根据现有的信息，我们需要判断何时何地会出现缺货，以及对生产和销售的影响是什么。
比如，生产线缺少某种零部件，所以会停线4个小时。如果每小时产量是100套产品，每套售价是200元，那么造成的损失就等于4*100*200=80000元。
当然在现实世界中计算的方式更加复杂，某种原料的短缺会牵涉到N多产品和N多客户。如果我们能增强可视性，就能够预见到未来的潜在供应短缺，并能够在第一时间里作出反应。
要实现这点，就必须让数据及时和准确地在供应链上下游之间自动传输，尽量减少人为的干预的环节。
2、2提高计划的'有效性
预测计划的重要输入是历史销售记录，以数据为基础，结合预测模型，制定出中长期的预测。
对于制造企业来说，财务需要供应链提供的输入，来制定未来的商业计划和各类预算，比如库存、采购金额、运费等等。
底层数据的准确性非常重要，所有的计划都是在这些数据的基础上，配以数据模型，然后“加工”出来的。供应链会花费一定的时间在数据维护上，就是要确保基础数据的准确性。
我们知道预测有一个定律，近期的准确性高于远期的，就像是预测天气一样，天气预报上关于明天的天气是最准的，越往后准确性越低。
供应链为了增强预测准确性，就需要拿到最新的数据，这样做出来的计划准确性就越高。现在的需求波动越来越频繁，可能一天一个样，想要做出最准确的判断，必须用最新的数据。
3、 获取及时和准确的数据的关键事项
考虑到以上的两点动因，供应链一直在努力获得最及时和准确的数据。这里有几个需要特别留意的点值得大家关注。
3、1自动化数据采集
如有可能的话，应该尽量在实时情况下收集、传输数据。数据存储在供应链内部和外部的各个节点上，为了提升数据可靠性和及时性，最好的办法就是自动化采集。
在内部实施这点相对容易，只需要投资数字化工具，实施IT项目就可以实现。
在外部伙伴实施起来难度就高了，其中的最大阻力是害怕共享数据后的商业机密泄露。
供应商担心客户知道了他的上游供应商的信息，可能会跳过中间商，不让他继续赚差价。因此在做系统对接的时候，要确保只分享可以分享的数据，比如包装规格之类的。
3、2控制对相关数据的访问
根据使用者在公司中的职能，给予特定的数据访问权限，比如采购订单只能由采购计划员进行创建和修改，公司里的其他人只有查看的权限。
对于外部伙伴也是一样，客户可以查看供应商的库存商品数量信息，但他绝对不能访问商品的成本分析等商业机密。
3、3努力提升、维护数据的准确性
我们需要不断提升数据的准确性，其中关键在于数据采集和输入。我们要定期维护数据，比如系统中库存或是倒冲过账出现了负数，说明某些地方的数据存在问题，流程可能有漏洞，需要我们找到问题点并且尽快处理掉。
数据是供应链的根基，为我们制定各类计划提供了基础。实现准确和及时的数据虽然有点小贵，但是在供应链大中断时期（the Great Supply Chain Disruption），投资必然能带来相应的回报。
大数据成为供应链利器
在中国供应链大数据份额中，零售业、制造业、服务业(非金融)、医疗业占比最多，约占83%市场份额，而能源仅占1%。而据易观智库预测，2016年中国供应链大数据市场将达到60亿左右(不含供应链金融部分)。
该报告把供应链大数据分为结构数据、非结构数据、传感器数据及新类型数据四种，涵盖了交易数据、时间段数据、库存数据、客户服务数据、位置数据等各个方面。报告显示，目前，大数据已经被广泛应用于包括物流、服务和金融等供应链环节。
有效推进物流模式变革
在供应链中，大数据的作用首先体现在物流中。2014年12月26日，中国物流信息中心公布的数据显示，1-11月，全国社会物流总额196.9万亿元，按可比价格计算，增长8.3%，较上年同期回落1.3个百分点。而从近五年的情况来看，物流企业资产规模增速逐步放缓，物流企业经营效益偏弱。
在这种情况下，物流企业需要从价值延伸的角度提供超过客户预期的服务，以高效物流+增值服务的思路发展，而大数据是物流企业提供增值服务的基础要素。另外，随着众多专业化物流模式的兴起，降低供应链成本的核心将是数据资产的运用，大数据能够有效地推进高效率的`物流模式变革，是降低物流成本费用的有效手段。
利用大数据，企业可以与中国气象服务中心合作，收集高速公路信息，提供全国高速公路的天气预报和道路实况服务，可以优化行车路线，并对车辆和货物状态进行实时监控、评估和预警，对产品的运输进行智能追溯。
企业通过大数据，依据物流的时间、成本、服务、物流数据、客户需要等决策因素，可以对风险进行有效预测和评估，制定出合理、准确和科学的决策。利用物流数据，企业可以进行详细的区域和网店预测，帮助电商平台和快递公司迅速做出决策。
例如，亚马逊已经申请专利的“预测性物流”就是个利用大数据洞察用户需求的典范。“预测性物流”会检测用户的鼠标在商品上的停留时间，再综合考虑用户的购买历史、搜索记录、愿望清单等。
从而根据这些海量数据预判用户的购买行为，提前将这些商品运出仓库，放到托运中心寄存，等到用户真的下单了，就可以立即开始运送商品。通过利用大数据，亚马逊大幅缩减了商品的送货时间。
构建预测模式提高协同效应
根据大数据的分析，物流企业可以构建预测模式，实现对产品销量的精准预测，进而实现对未来库存量的精准计算，使工厂、区域市场、本地市场的库存配置更加合理，从而提高协同效应。企业可以通过充分掌握供应链物流过程中的所有基础数据，结合企业自身的资源、能力状况，对整个供应链进行必要的控制和监督。
例如，神州租车的车辆租用率曾经在达到一定程度后出现了瓶颈，一部分车辆出现空置状态。通过使用SAP推出的数据库平台SAPHana，神州租车优化了流程，将车辆使用率再次提高了15%。
提供精准金融服务
通过大数据技术进行行业分析和价格波动分析，能够尽早提出预警，规避信贷风险，可以对目标客户进行资信评估、审批短期小额贷款，以及精准金融和物流服务贷款。
例如，为了实现银行和中小外贸企业之间的对接、打破信息不对等的状态，阿里巴巴旗下一达通公司运用自身的系统处理能力，将监管、申请、投放、还款、放贷等相关融资工作纳入一个统一的信息化网络处理平台，通过全程掌控交易流程。
获取交易环节的详细数据和信息，以第三方服务平台的角色验证企业贸易真实性，实现各方信息交互、业务协同、交易透明，从而为解决中小企业融资难问题找到可行的方案。
在供应链金融中，大数据还可以提供诸多的增值服务。利用大数据，从源头获取用户需求信息，洞察潜在需求，为供应链提供信息咨询;可以对供应链金融上下游客户进行全方位信用管理，形成互动的监管和控制机制，降低交易成本和风险;对供应链绩效进行分析与预测，指导供应链管理，尤其是供应链协同数据的运营。
㈦ 大数据“点将”，这些世界级大咖牛在哪
国际大咖全能王：柯克·伯尔尼(Kirk Borne)25位全球顶尖大数据科学家之一、博思艾伦高级数据科学家、天体物理学家和空间科学家柯克·伯尔尼现担任博思艾伦（Booz AllenHamwuilton）公司高级数据科学家。被媒体评为25位全球顶尖大数据科学家之一，并在2014年被评为IBM大数据与分析英雄。除了任职于博思艾伦，他还是很多其它公司的顾问委员会成员。他在加州理工学院获得了天体物理学博士学位，是一名天体物理学家和空间科学家，不愧为一个全能王。塔尖人物：马克·范·雷蒙南(Mark van Rijmenam)全球十大顶尖大数据影响人物之一、知名大数据网站Datafloq创始人马克·范·雷蒙南，全球十大顶尖大数据影响人物之一、著名演讲家、博士。在大数据、数据区块链、物联网和颠覆性创新方面有很高的建树：知名大数据网站Datafloq创始人、数字化领导力实验室创建合伙人、荷兰Data Donderdag大数据论坛联合创始人，著有《Think Bigger: Developing a Successful Big Data Strategy for YourBusiness》。前瞻：杰克·肖(Jack Shaw)美国BBT公司总裁，美国数据区块链委员会高级负责人、全球区块链委员会高级顾问、高级战略咨询专家杰克·肖，作为当今世界极具前瞻性的世界著名未来学专家，杰克•肖致力于通过定量、定时、定性和其他科学方法，探讨现代工业和科学技术的发展对人类社会的影响，拥有超过30年探索未来社会发展预测的研究经验，专注领域包括新生技术，如大数据、AI、物联网、3D打印技术、移动商务、数据分析等等，是世界5大顶尖科技未来学专家之一。
㈧ 大数据疯狂来袭 看电商如何招架
大数据疯狂来袭 看电商如何招架
大数据时代的到来，不仅给电商带来机遇也带来了挑战。谢俊隽首先表示，大数据最大的价值在于提升电商从业者的存活率。它给电商带来可喜的成就是，有更多的电商可以存活下来并通过大数据找到盈利点。缔元信.网络数据做的本质的工作就是希望让更多的人通过使用大数据而活下来。利用数据统计，让数据的可读、可视、可应用的门槛降到大范畴，提升电商的存活概率，使电商行业走向更好的发展趋势。
陈涛的观点是，大数据对中小电商是很好的机会，可以让小电商跟大品牌去抗衡。其重视用营销手段提升转化率，利用大数据做转型，数据在很多情况下便成为一种资产。
周翔觉得，大数据对电商最大的价值是对供应链进行了优化。无论选择产品，还是物流配送，或是人力资源配置，都依托大数据从前端到终端进行全程优化。
宗瑞兴说，大数据才刚刚开始，未来可用的数据更多。利用数据收集、挖掘把数据资产变现。而缔元信.网络数据所做的工作，就把不同的平台打通，将数据转化成价值。大数据不是提高生存率，而是让能用数据的存活率提升。这既是机会，也是挑战，中国的EMP(电商管理平台)市场并没有建立起来，未来有更广阔的大数据发展空间。
梅涛认为，大数据浪潮到来后，最具颠覆性的是，能不能想到离散的数据之间是否具有关联关系。以前做精算模型只会针对同一行业进行分析，当物联网出现以后，增加了很多新的要素。原来割裂的数据或问题被联系起来分析，完全离散的数据之间也发现很多关联关系。
电商如何处切入大数据应用
专家们各有见解，各献干货。建议如下：
宗瑞兴：首先要打通内部，做好自己的数据管理体系，未来才好与外部数据对接。
周翔：分四步曲，首先要有良数据，然后在需要的业务产品中进行中试，再根据中试进行迭代，最后规模化。从良数据到中试就是对数据进行清洗的过程，迭代就是不断试错的过程。
陈涛：第一，培养数据的感觉，学习从营销到数据的关系。第二，请第三方服务商，给出建议性的规划或设计。数据研究的效果一定是隐性的，是慢慢的过程。可以听取缔元信.网络数据作为数据服务商，提供的专业建议规划，对整个公司的健康发展很有帮助。第三，在行业内，精心研究产品和服务。大数据是孤独的，不如营销圈热闹，需要静下心来研究技术。
谢俊隽：有两个建议。第一个是知己知彼，先把自己内部的数据做一次梳理。把数据统计和目标进行对接，数据的记录是符合业务操作的需求和流程，不管是解读成本，还是对工作的指导，都是从数据中汲取价值。第二个是对使用的数据统计工具进行梳理。
面对大数据浪潮，如何规避陷阱
大数据浪潮接踵而来，带来机遇的背后也隐藏着未知的陷阱。专家们用曾经历的陷阱，来警醒我们的下一步。谢俊隽建议道，单从熟悉的领域里解读出了它的价值，这个价值有可能是片面性的，若从另外一个行业看，便是一个陷阱。
陈涛认为，大数据对创业公司来说是很好的退出机制。在某种程度上，如果没有大的契机，现在的格局很难有所变化。数据不是副产品，是资产，把资产管理好了，比强势的累计销售额来得更加具有长远性。
周翔表示，从应用数据的角度，如果本身没有一套方法论，就要找到一个好的第三方服务商。首先可视、可读、客观用，三者缺一不可，理性判断以后，还是需要感性。而好的数据采集方式，加上好的数据整理方式，有一个好的方法论，帮助你做一些业务决策的判断，就是理性加感性结合在一起。
宗瑞兴觉得，抛开大数据，数据中最大问题就是如何解读它。要么请专业人员，要么找缔元信.网络数据这样专业的第三方数据公司。不管是大数据，还是小数据，一定要去深究，不深究永远发现不了存在的问题。
大数据未来将呈现什么状态，是垄断，还是开放？
当大数据的趋势越来越深入以后，数据是局部封闭使用价值，还是开放共享，一直是两难问题？把难题抛给嘉宾们，看他们如何解答？
宗瑞兴：有两个因素，第一，一些的确有垄断地位，是可以理解。第二，在数据市场形势下，可供交换的数据平台和数据产品太少。而数据以什么方式解读，数据市场、数据产品、数据对接也存在问题。在这个过程中，就需要第三方数据公司为我们提供服务。
周翔：数据产业链条的生态还没有形成，仅停留在营销层面。数据平台的提供商本身就是虚拟的厂商，是无形的租赁大家的市场，将所有的行为租赁给商户。当商户们知道如何更好地运用这些数据去创造价值的时候，整个闭环就形成了。
陈涛：从目前来看，短期内很难开放，即使开放也是局部的，或者是象征性的开放。企业很难把真实用户的消费记录开放出来，数据的交换，从传统企业、电商到大平台，是需要一个过程的。另一方面法律法规、行业标准的建立与实施也很重要。
谢俊隽：数据的开放心态是建立在他们在自己垂直领域的自信情况下。而缔元信.网络数据的数据统计技术在整个行业中是很自信的。
梅涛：做大数据和用大数据完全是两个概念。做大数据有BAT这样的巨头在，基本格局不会有颠覆性的变化。而在大数据基本环境的完善过程中使用大数据的空间是非常大的。面对大数据浪潮，要紧跟趋势，规避陷阱。
2014年，大数据将会从飘在空中、挂在业内人士口头的概念变成落地的实践。当然，不会是全面开花，而是会在部分领域率先突破。就互联网营销而言，以网民跨网站访问和使用轨迹数据为基础，进行数据挖掘、建立相关模型，并据此进行精准营销，这方面的应用将真正进入实战阶段。
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㈨ 7 个你不可不知的大数据定义
7 个你不可不知的大数据定义
在大多数人根本不知道大数据(Big Data)到底是什么的时候，不可否认的是，大数据已经在 21 世纪掀起一场惊涛骇浪。根据研究机构 IDC(国际数据资讯公司)的分析，这个世界上的资料正在以每两年就翻倍的惊人速度增加中。了解大数据、如何利用巨量资料，成了人人关心的重点议题。
尽管大数据的定义各家歧异，但基本上，大数据领域里的每个人都同意一点：大数据不仅仅是指更多资料而已。这篇文章整理出 7 个重要的大数据观点，希望大家不只是看着大数据的表皮，而能用不同的角度深入检视大数据。
1) 最基本的大数据定义 The Original Big Data
大数据的 3Vs 定义是目前为止最受推崇且最广为人知的说法。3Vs 由 Gartner 的分析师 Doug Laney 最早在 2001 年时提出，分别代表资料量 Volume、资料传输速度 Velocity、资料类型 Variety。从那之后，便有人在 3Vs 之外陆续提出更多「V」， Veracity、Validity、 Value、Visibility 等，其中又以 Veracity (真实性)最被普遍认同。
3Vs 定义在上一篇文章中有仔细介绍，在这就不详述了，请参考《巨量资料的时代，用「大、快、杂、疑」四字箴言带你认识大数据》。
2) 大数据即科技 Big Data as Technology
大数据并不是什么崭新的概念，好几十年前 CERN 的科学家就在处理每秒上看 PB (Peta Bytes)巨量资料。那为什么一直到近几年「大数据」这颗塬子弹才被投到科技圈，轰得人人叁句不离大数据?
现今要处理的资料量更庞大、资料产生跟处理速度更惊人、资料来源更多样，于是处理、储存大量资料的新技术跟工具快速发展，像是开源软体 Hadoop 跟 NoSQL 资料库。新科技诞生后，开发者跟使用者需要一个专业名词来与之前的科技作出区别，于是「大数据」一词因应而生。
因此大数据不只是指资料，也指这些用来分析、处理巨量资料的新兴科技。
“Big Data is the new tools helping us find relevant data and analyze its implications.”
3) 大数据即不同的资料类型 Big Data as Data Distinctions
现今「大数据」所涉及的资料已经和过去的资料已经不同了。根据 Hortonworks 公司战略副总裁 Shaun Connolly 的说法1，过去的资料大部分是人工手记下来的交易纪录(Transactions)，现在则是机器替我们记录下来的交易资料;除此之外，还有人们跟事物、企业间的互动资料(Interactions)，例如人们在网路上点击网页跟连结的纪录;最后则是机器自动生成、累积下来的观察资料(Observations)，例如智慧型家居产品记录下来的室温变化等。
因此 Shaun Connolly 定义大数据是由交易、互动、观察资料所组成的资料型态。
"Big Data = Transactions + Interactions + Observations"
4) 大数据即讯号 Big Data as Signals
SAP 公司的高管 Steve Lucas 不以资料型态来看待大数据，而是以目的(intent)跟时机(timing)。在过去，企业收集到的资料只能在事情发生后引以为鉴，但现在企业收集到的是「新讯号」2，可以在事情发生前得到前兆跟提示，进而做出行动来影响事情结果。例如某品牌广告在社群网站上的「赞」数、点阅率如果跌落谷底，公司便可以预期接下来产品销售量一定也会惨不忍睹;同样的情形在过去时，公司所得到的数据就是产品发售后的销售量。
“Big Data is the new signals.”
5) 大数据即机会 Big Data as Opportunity
根据 451 Research 的数据专家 Matt Aslett，他将大数据定义为「以前因为科技所限而忽略的资料」3，这个说法也受到许多人的赞同，因为多半提起大数据时，都是在讨论这些以前无法分析处理、囊括其中的资料。
"Big Data is data that was previously ignored because of technology limitations."
其实他在文中并不是用 Big Data 一字，而是使用「Dark Data(暗数据)」。事实上许多公司都使用暗数据这个字，因为当资料变「暗」了，便表示一个漏掉的讯息、错失的机会，在企业策略中留下一个盲点4。一直以来，各企业雇用数据专家的目的就是希望能「点亮」这些暗数据(illuminate the Dark Data)，观察到以前不曾注意过的趋势、做出更全面的考量。
也因此，SAP 曾经做过一个调查显示，将近 76% 的企业高管们视大数据为「机会」。个人也满喜欢这个观点，毕竟现在各公司在推动大数据的塬因，就是希望能掌握全面的讯息、把握住这些机会!
"A new survey by SAP suggests that nearly 76 percent of executives see “Big Data” as an opportunity" 5
6) 大数据的哲学定义 Big Data as Metaphor
着名的摄影师和出版人，前《Time(时代)》、《Life(生活)》、《National Geographic(国家地理)》杂志摄影师，负责过有史以来最大摄影项目的 Rick Smolan ，在他的着作《大数据的人性面孔》(The Human Face of Big Data)一书中，则给了大数据一个最完美的哲学定义 ——「大数据是帮助地球建构神经系统的一个过程，在这系统中，我们(人类)不过是其中一种感测器。」6
“Big Data is the process of helping the planet grow a nervous system, one in which we are just another, human, type of sensor.”
深奥吧?如果你读过《大数据的人性面孔》一书，相信你应该会对这个比喻点头如捣蒜。
7) 大数据是旧东西的新噱头 Big Data as New Term for Old Stuff
也有部份人认为，「大数据」一词被严重滥用，大数据只是商业智慧(Business intelligence)或商业分析(Business analytics)演化后的新字7。
㈩ 大数据时代 解析大数据真正价值所在
大数据时代：解析大数据真正价值所在
目前大数据人们已经耳熟能详，如今在利益格局多元化、社会需求多样化的公共决策与公共服务领域，大数据也能一显身手。随着中国进入大数据时代后，与其相关的各种话题就不绝于耳：电影《小时代》说会根据大数据选角和删减戏份；网络称靠数据挖掘押中了今年的高考作文题；目前正如火如荼的世界杯中大数据也没有缺席——德银甚至借助大数据计算出了一份夺冠概率表。据外电报道，德银根据各个球队的FIFA排名、历史战绩、球员构成和赌球赔率等因素，建立了量化分析模型，并根据复杂计算得到一份夺冠概率表格。其中巴西名列第一，紧随其后的是德国、西班牙、法国。然后再根据某些假设，得出最终的冠军得主。对于看似万能的大数据，如今在利益格局多元化、社会需求多样化的公共决策与公共服务领域，是否也能一显身手呢？大数据为政策制定导航今年年初，备受关注的“单独两孩”政策在各地落地后，国家卫生和计划生育委员会宣传司司长、新闻发言人毛群安曾透露，为这项政策的出台，相关机构和部门做了将近10年的研究，对人口政策采取什么样的调整都进行过数据模拟。大数据同样可以被用于城市交通规划。PADIS还曾对某个城市的交通拥堵问题进行过预测分析。与认为应该限制人口和机动车数量，加快发展公共交通的传统观点不同，PADIS的预测结果显示，人口集中居住区域与经济中心的严重偏离才是导致市民出勤需求上升、交通恶化的根本原因，单纯增加公共交通设施、控人控车只能扬汤止沸。为此，PADIS开出的“药方”是改善城市规划管理，让城市向多中心方向发展。除了能帮助政府调整计生政策、规划交通外，这一系统还能凭借其拥有的海量数据和强大的模拟预测能力，对延迟退休、养老金缺口、环境治理、房价上涨等热点问题提出自己的“真知灼见”，范围足以涵盖我们生活的方方面面。大数据只能辅助决策大数据的魅力在于能够通过对海量数据的分析，以一种前所未有的方式获得具有巨大价值的产品或深刻的洞见。那么是不是意味着可以完全相信计算机，让数据和软件来帮助我们做决定？答案当然是否定的。PADIS系统项目技术总监、神州数码信息服务股份有限公司大数据专家史文钊认为，现在没有也不应该制造出一个自动决策系统。他说，大数据只能辅助决策而不能代替决策。总结这些年的经验，最好的系统应当是人和计算机的完美结合。大数据应用十分强大而且还会更加强大，它能实现数据挖掘分析、政策模拟、指标预警等多种功能，但它仍然只是一个辅助决策系统。挖掘大数据的富矿“互联网女皇”玛丽·艾克在《2014年互联网趋势报告》中专门将大数据提了出来，认为在2014年大数据将更加实用，比以往任何时候都更加贴近普通人的生活。从2014年开始一些依靠解读数据提供解决方案的新型服务开始出现，大数据解决大问题的趋势也将显现。同时她还发现在现有的通用数据中有34%的信息具备研究价值，但其中只有7%的数据被做了标记，被分析过的只有1%。数据获取固然重要，但缺乏分析的数据毫无意义。大数据真正的价值不是海量的数据简单集合，而是找到这些数据之间的关联，发现它们背后的规律，为解决实际问题服务。如同矿藏一样，数据也有贫矿富矿之分。在目前的情况下，尤其是在智慧城市建设中，我们需要注重的应该是如何盘活已有数据存量，用好大数据增量，来提升城市公共服务能力和管理决策水平。
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