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大数据的价值在于创造,在于去弥补那个无数个还未实现的空白。
每个新机遇的到来都将经过四个阶段:
看不起、看不见、看不懂、来不及。
我现在听到很多人说大数据是忽悠的,就说明大众是处在看不起的阶段。
对于我,一个大数据营销实践者来说从刚开始利用存在电子表格中的数据建立预测模型,到建立客户关系管理数据库,来指定客户关系管理策略策划,到现在利用分析指定营销策略策划,这样一个数据由小到大、由单一到多样,由滞后性到实时性的作用,深深体会到了大数据给企业带来的前所未有的价值。
现在想说,每个新机遇的到来,都将创造一批先锋,当别人不明白的时候,他们明白在做什么,当别人不理解的时候,他们理解在做什么。
当别人明白了,他们富有了,当别人理解了,他们成功了。
我想现在在座的各位都是或者将是大数据时代的先锋。
展望全球大数据在政府实现市场经济调控、公共卫生防御、社会舆论监督,大数据在智慧城市预防犯罪,实现智慧交通、提升紧急应急能力。
大数据在帮助医疗机构指定患者的实时检测,疾病风险机制,大数据在帮助医药公司提高医药的临床使用效果,大数据在帮助电商向用户推荐商品和服务。
大数据帮助企业来提高营销的精准性和经营的效应。
大数据也在帮助娱乐业来预测歌手、歌曲、电影、电视剧的受欢迎程度。
并且帮助投资者评估投资多少钱才能够得到最大的回报。
其实,这些还远远不够。
我相信只要这个发展的脚步不停止,大数据对各行各业起的颠覆性变革,将会渗透到全球的每一个角落。
我记得一位成功的人士这样说过,趋势是一匹马,在马后赶,永远都赶不上,只有骑在马上才能够和马一样的快。
这就叫马上成功。
我们今天请来的四位嘉宾都是骑在马上大数据时代的先锋,他们将和我们分享一下他们深深体验和目睹的大数据落地案例。
主要是从实时性、可视性和预测性展现大数据分了价值。
现在首先请允许我简单的介绍本厂的演讲嘉宾:
KarlMouantriDatawatch亚太区执行总裁
何春银先生江苏省生态环境监控中心主任
刘旭中IBM大中华区智慧流程管理行业总监
徐仲锳香港中文大学医学院助理院长(研究)
下面有请四位嘉宾上场!
接下来请各位嘉宾就自己的观点分别做一个5分钟左右的简短发言。
何春银:
非常高兴有机会与大家分享,我是1831负责人,这次时间比较短,其实我把1831这个平台也带到了现场。
这个平台就是把全省总共25.5万个节点不断通过这些点。
我们提出江苏现代化环保怎么办?
环保现代化就是信息化,这个信息化是信息一体化,是如何改变过去多元冰用,信息不共享的一网打尽1831工程随行,不断用一桃树据感知和智慧我们的工作。
让这个平台成为我们决策之下的灵魂,管理之上的思想。
欢迎在座的各位有机会能到江苏现场去看一看这个在建在用的1831。
我今天来由于条件有限,我给大家看看什么是1831。
当初就是一个平台省市先三级监管,产生一套数据管理。
但现在随着我们系统建设的不断发展,已经不是八大数据了,是13例数据。
有一个往右叫我顺时针旋转90度,形成了一个笑脸。
这个笑脸揭示了我们信息化大数据的客观规律。
下面的一就是一个平台,这个3,就是道生一一生二二生三三生万物,这个也就是大数据的未来发展趋势,就是一个平台让无限万物的唯一在上面共享,这就是1831。
我也欢迎在座的各位有机会和我在微博上进行交流,我不仅仅在我们环保大数据上不断的拓展我们的1831,其实我再实践中也用和用户分享交流什么是大数据,什么是环保大数据,欢迎各位与我交流。
谢谢大家!
徐仲锳:
我讲一讲我的背景,我工作的时候是在加拿大,我是做统计的,我在里面好像从来不跟其他人讲太多,就是工作。
工作十几年都是做临床时间的方法。
回来香港的时候,2000年也是做肿瘤临床实验。
后来我一个学生,是中山大学眼科的,找不到什么题目,我说你随便找一个题目,当时就是跟眼睛有关系,当时做这个项目时间很长,我觉得太花时间了,所以我跟手下研究一个方法,这个就是我开始做的原因,帮助学生毕业,不能太长。
这个就非常有兴趣,在做这个事情开始的时候,有另外一个教授,我从来没有想过生物统计会有专利,就觉得很好玩,很奇怪,我从来没有想到要做这个事情,后来想到也不错。
就做这个专利。
因为我在公共卫生学员做了十几二十年,看过很多的药物,要找到一个药物,一个方法,其实真正能够帮助病人好的生活实践,我觉得在药物的研究上面。
我就觉得应该早一点找到这个病理原因,所以开始做投放。
我在眼上面找到很多的血管和其他的资料,这些大数据可以能够帮助我在分析看到可能性,看到视网膜病变,还看到很多的东西。
就出现了改变他们生活,改变他们不需要到了病的时候,才发现要吃药。
所以我是做这方面的。
我就开始不断的找寻它的方法。
希望找到一个很简单便宜的方法,能够极早的找到风险。
所以我现在能够讲的大数据,就希望把这个眼法,把这个推到实施应用的层面上。
但要学的东西很多,我觉得将来用iphone能做的话,每个人都知道自己大的风险,可以降低这个系统的风险。
刘旭中:
大家好,我是刘旭中,来自IBM的软件部,我是负责大中华区销售的工作。
我们说IT行业是像一个慈善行业一样的,技术发展是很快的。
技术本身我们觉得其实并不是说一直都存在的。
比如说97年的时候,IBM深蓝的机器人,2011年IBM研发了新一代的机器人,新一代的机器人跟之前不一样的,我们知道机器人都是数学的。
2011年的机器人,可以听得懂人说话,可以听得懂你上下文的关系,也在美国语言类挑战节目中打败了人类的两个冠军,本身这样的技术其实一直是存在的。
事实上IBM大数据的解决方案,包含了物联网的东西,包含了数据库、程序应用。
其实我主要是怎么用这个东西。
我们用三个字讲应用的话也是比较简单,就是存、管、用。
怎么存储,存储完了怎么管理,包括结构化的数据、非结构化的数据,包括卫星遥感数据怎么存储,包括关键性的数据存在ERP里面,我这里主要是用。
用的话我们现在落地的方案非常多了。
比如说一些工业分销方面营销的方案,包括在金融行业,金融行业也是一样的。
我本人最开始大学里学的是金融,金融方面我们知道现在有互联网金融的东西。
我觉得互联网上任何一个创新都是一个小事。
这里我共享一个特别有意思的事,金融行业我们都知道互联网创新、互联网金融这些东西。
其实我们的银行特别希望,包括证券公司、保险也是一样,特别希望用户找到一个沟通的渠道,客户沟通体验管理。
其实我们知道客户沟通载体越来越小,比如现在打电话,现在的手机上大家都装了软件,知道这个是什么电话,接都不接。
实际上大家都忽略了,有时候我们关注一下,我们的帐单,特别是信用卡的帐单,其实信用卡的帐单每个人去看至少会停留7秒。
现在我们知道各大银行的信用卡帐单对每个人是一样的,你收到帐单,每个人每个月都是一样的。
但我们现在做精准营销是什么意思?
第一个我们可以把帐单电子化,电子化以后我们的帐单上可以做很多的交叉营销。
比如说我们可以根据客户以前的一些历史交易记录,给他推荐他比较感兴趣的东西,甚至是客户在浏览我的网站时,就能够感知用户想买个保险或者怎么样,实时的给他发这样的消息,当然在帐单上也可以有体现。
但我们把帐单变成电子帐单的话,里面有很多操作可以做,比如可以在里面加视频类广告的东西。
不是像以前很枯燥的。
同样对商家和银行来说也是双赢的关系。
比如说很多时候客户会跟我讲,特别是一些商业银行跟我讲,上一套这个系统写挺昂贵的,看起来比较简单的,其实还是很复杂的。
包括帐单怎么存储,怎么展现,以动态的效果展现,因为以往都是静态的模式。
实际上我跟一些商业银行交流当中,因为商家的帐单上,投放广告是要付费的。
如果说我的客户点击率特别高的话,我付费也要特别高,这个系统在给客户实施的时候,我们商家也要承担这样的费用。
还有一个事,就是跟一些银行CIO交流的时候,任何一个小的创新,比如说这个帐单变成电子帐单以后,我们知道我们做信用卡交易的时候,帐单有时候是看不明白的。
比如说上面写了你在某一个地方的消费是多少,商家信息跟你真实的商家信息可能是不一样的。
我们在连接,就是你看交流的时候,也给商家带来这样的一些流量,所以说类似这样的互联网芳年创新是非常多的。
我这样的案例非常多,大家有兴趣也可以在私下里交流。
今天也可以跟大家分享一下,在大数据时代创新是非常重要的。
确实非常多的给企业带来很多价值。
KarlMouantri:
我们站在Datawatch的角度,我愿意给大家分享的是,我们会说大数据有三样东西。
关于大数据我们是三个,第一个是数据量很大,第二个是速度很快,以前静态的现在是实时的,第三个以前都是关系数据报,现在都是非结构化或者半结构化的数据。
第一个是存储量,我觉得这是最容易处理的一个,以前是我们存储量比较小,存储的能力有限,现在存储已经不是一个问题,我们TB级别的都可以了。
第二个是数据种类不断的增多,现在有非结构化,半结构化的数据。
这个可以让我们把不同数据源的数据,包括半结构化、非结构化的数据联系到一起,很多时候给我们带来的结果是大家意想不到的。
我们在应用之中看到不少数据仓库的项目最终都失败了,原因是什么呢?
就是在建设数据仓库的时候,企业就会把数据先进行预处理,预处理的过程当中很多背后重要的信息就在处理过程当中消失了,这个过程不可逆。
我们认为不同种类数据的处理应该是我们把数据原本的所有信息以及本后的价值全部抓取出来,并且不经过太多的预处理,这样才能保持原有的价值跟新鲜度。
不少人跟我们聊都是希望能直接去到数据源,拿到最原始最纯真的数据,这样可以把数据价值最好的体现出来。
所以我们应该直接到数据源找到最完整最原始的数据保留原汁原味的数据。
我们看到应用当中如果我们能连接三到五个不同的数据源,并且把最原本的数据抓取出来分析的话,我们经常能得到一些非常令人兴奋得结果。
第三个就是我们说的速度,我们希望在任何时间、任何地点、任何速度最快的获得想要的信息。
我们昨天已经聊到了很多关于静态的数据,比如说数据仓库的数据,这个是很重要的,因为记载了历史,但同时实时的数据源也是非常重要的,因为正在发生的最新鲜的数据,这会对我们做决策非常有帮助。
过往的数据其实是对我们过去的描述,是静态的,但其实过往的数据并不一定是最好的来预测未来,尤其是短期的未来发生的事情。
实时的数据可以让我们最快的看到现在正在发生的事情,并且最迅速的采取相应的措施。
如果我们能把现在正在发生的实时的数据快速的可视化,以及呈现出来的话,我们其实可以很快就能做预测性的分析。
同时我们看到我们有一些不同的数据源并且实时的速度处理,并且分析数据的话,我们很重要的一点就是看到世界发生的瞬时,什么事情先发生,什么事件后发生。
我们刚才见到了一个非常好的应用,就是刚才何先生提到的那个应用,是非常好的例子。
我们认为刚才那个应用其实就是一个非常好的例子,实时数据可视化是多少的重要,我们需要最快最有效的能够看到实时发生的事情,并且采取行动,来做出决策。
这是一个非常好的例子,告诉我们大数据时代,数据可视化的一些实时的数据可视化是多少的重要。
我们再总结说的三个V,数据量是大家不用担心的,因为我们硬件已经足够好了,第二个是我们要关注的,越来越多不同种类的信息。
第三个速度,这是至关重要的,对我们做决策非常重要的。
这是我希望大家在会议上能得到的东西。
谢谢!
我们先讲一讲大数据的实时性,我想各位都讲了大数据的实时性。
我很想知道这样的实时性给政府还有给企业还有在你的实践中带来了什么样的价值,怎么样带来
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