北京云基地大数据实验室

❶ 中国大数据中心在哪里

中心基地-北京、北方基地-乌兰察布、南方基地-贵州。
2015年1月16日，由蓝汛与北京市供销总社共同投资的蓝讯首鸣国际数据中心项目启动仪式在北京天竺综合保税区举行。据了解，该数据中心是北京首个国家级、超大规模云数据中心，产业园占地面积8万平方米，包含9栋数据中心机房和1栋感知体验中心。
2015年以来，200余个大数据信息产业项目签约落户贵州，富士康、阿里巴巴、腾讯、华为等大型企业抢滩贵州发展。中国电信云计算贵州信息园1.1期、中国移蚂旦动（贵州）大数据中心、中国联通贵安云数据中心一期建成运营。中电乐触、高新翼云、翔明科技等第三方数据中心已建成并投运，目前数据中心服务器达到2.2万台；北京供销社数据中心、惠普数据中心等一批项目已经启动，预计2016年将达5万台服务器规模。乌兰察布国家大数据灾备中心启动大会于2016年07月08日早上八点正式启动，内蒙古自治区主席布小林出席会议。乌兰察布市委市政府依据自身地理位置优越，地质板块稳敏物陵定，电力资源丰桥戚富，气候冷凉适宜，临近京津冀经济圈核心市场等优势，将信息产业作为战略性新兴产业来发展，致力于将乌兰察布市打造成面向华北、服务京津的国家级云计算产业基地，为承接高科技产业、加快产业转型升级提供强有力的支撑。市委市政府将为该建设国家大数据灾备中心项目提供充足的土地与极具竞争力的投资政策吸引广大企业参与建设。

❷ 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤

企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。

❸ 如何利用大数据撬动人力资源

当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从单凭经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。
前不久，专注于大数据分析的人力资源公司“数联寻英”和雇主品牌咨询及招聘服务商HiAll联手推出了基于大数据的精准员工推荐模式及解决方案-人才雷达（Talent RADAR）。这是基于企业定制化的招聘需求，通过对社会化媒体及简历数据库中用户关系和文本描述大数据的定向挖掘，帮助人力资源主管通过社交招聘这一全新模式成功实现精准化、智能化、个性化的员工推荐和筛选，让招聘工作变得更为简单、高效和有趣。
基于大数据分析而产生人才雷达系统，不同于传统的人力资源办公管理系统（E-HR），它面向的是招聘的业务支撑和决策系统，并结合大数据社交网络数据挖掘和分析，提出一套同时面向求职者和招聘官的双向扩展匹配算法，既能让人力资源工作人员在茫茫人海中发现与职位需求高度匹配的专业人才，又能为求职者提供个性化的营销渠道，找到能够展现个人才华的最佳舞台。它的独特优势还体现在对各种社交网络如Linkedin、新浪微博、人人网等网络大数据的深度分析上，通过建立求职者的性格图谱、兴趣图谱和关系图谱，深入了解求职者的性格特点、兴趣方向和社交圈子。这些因素在招聘官最终决策和求职者人生职业规划中都占有重要地位。同时，人才雷达系统在企业内部员工推荐上的优势更为明显，通过对员工社交关系的延展和判断，系统不仅能精准发现与职位需求匹配的求职者，还能计算求职者与推荐者的信任关系及参与应聘的意愿度。
目前，越来越多的企业意识到数据在人力资源管理中的重要性，并希望将其运用到人力资源战略决策中。HiAll公司CEO曾舒煜先生提出：“通过数据分析和量化招聘渠道对人才引进产生影响，并建立有效的人才数据库，管理并持续积累人力资源方面的战略数据资产，是众多企业当前遇到的普遍挑战。”
据分析，传统的商业智能系统中用以分析人力资源的数据，大都是企业自身信息系统所产生的标准化和结构化的运营数据，低于企业可利用数据的30%，另外70%的非结构化和半结构化数据则广泛存在于以社交网络为代表的媒介之中。这也就意味着，企业一旦掌握了基于社交网络等媒介所产生的定向人才数据，就能够掌握获取优秀人才的先机。
谈到将大数据分析技术引入传统招聘行业，数联寻英的创始人、首席执行官周俊临先生强调：“数联寻英在招聘领域的大数据技术应用方面已有深厚的积累。现在我们将更进一步，从人力资源行业普适需求中切入，解决企业人力资源战略遇到的挑战，成为企业HR经营决策的参谋官。”
北京云基地大数据实验室创始合伙人，数联寻英投资人郑毅先生对大数据助力企业人力资源管理的前景充满期待。郑毅先生认为：“大数据时代的意义不仅在于数据体量之大，更在于大量的数据能够帮助企业进行科学决策，提升企业效率。人才雷达系统通过引入外部数据源以及最先进的算法，改变了传统人力资源管理中缺乏数据凭直觉与经验进行决策的不足。这一方式将对传统的人力资源管理产生革命性的变革，成为支撑企业招聘业务不可或缺的“外脑”。”

❹ 天云大数据的管理团队

田溯宁先生，1963年出生于北京。1985年毕业于辽宁大学生物系，随后进入中国科学院研究生院学习并获生态学硕士学位。1988年赴美国德州理工大学就读于资源管理专业，1993年获得博士学位。
1994年至1999年，田溯宁先生参与创建了亚信科技（中国）有限公司并担任首席执行官职务。2000年，亚信在美国纳斯达克成功上市，成为第一家在美国上市的中国高科技企业（NASDAQ：ASIA）。
1999年至2006年，田溯宁先生担任中国网通（HKSE:0906; NYSE:CN）副董事长兼CEO。中国网通是国内领先的固话电信运营商，也是亚太地区领先的国际数据通讯运营商。
2006年田溯宁先生创建宽带资本(ChinaBroadband Capital)并担任董事长。宽带资本是中国第一家专注于电信、互联网、媒体与科技产业的股权投资基金。
2010年8月在北京市政府、北京经信委、北京经济技术开发区的领导和大力支持下，田溯宁先生创建了北京云基地。位于北京亦庄经济技术开发区的北京云基地成为了北京第一个云计算示范基地。 雷涛先生现任天云融创数据科技（北京）有限公司（简称天云大数据）首席执行官，服务于宽带资本投资的云基地，支持创始人田溯宁建立和拓展大数据业务，主导大数据商业模式、产品策略、研发和市场策略。
拥有20年丰富的IT从业经验，10年以上全球先进跨国IT企业技术领导职务，领域涉及网络，系统，J2EE中间件，存储等；2002年在Sun Microsystem晋级亚太区唯一的ES Ambassador企业方案大使, 期间获得诸多专业领域认证，Solaris认证；J2EE Architect; Sun Cluster集群认证；Sun ONE Identity安全认证；存储架构师认证；光纤网络BCSD认证；2004年在McDATA通过了最高等级的存域网专家资质MCSD；任SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席，推广云存储接口标准；任CCF中国计算机学会大数据专委会委员。