it时代在向dt时代迅猛发展,大数据引起广泛关注。
现如今大数据技术早 已渗透到金融、通讯、城市运营等行业以及生物学、物理学等领域。大数据在容量、多样性和高增速方面的爆炸式增长全面考验着现代企业的数据处理和分析能力, 与此同时也为各个行业带来了准确洞察市场行为的机会。迄今为止大数据技术与产品有哪些创新,工业大数据应用面临哪些挑战,金融行业大数据应用现状如何等。 围绕着这一系列的问题,4月27日至4月28日,一场由中华人民共和国工业和信息化部指导、中国信息通信研究院主办的国家级大数据产业盛会——“2016 大数据产业峰会”在北京国际会议中心拉开帷幕。
在4月28日“大数据与电信业转型”论坛上,工业和信息化部信息通信发展司政策与标准处副处长黄业晶、中国移动大数据系统总架构设计师段云峰、中国电信股份有限公司云计算分公司大数据事业部产品总监杨维、中国联通集团公司信息化事业部副总经理、总架构师(cto)范济安、中国信息通信研究院高级工程师韩涵、享宇金服ceo蒋妍君出席会议并发表致辞。
在困境中的联通是利用大数据转型充满希望,历史给电信运营商关闭了一闪大门,同时打开一扇窗,在互联网+的环境下和国家政策推动下电信运营商迎来了大数据创新业务最佳时期,中国移动、中国电信、中国联通三家运营商深入进行了大数据转型的探讨。
中国移动2001年就开始规划了数据仓库,在做数据仓库的过程中,主要汇集的数据是结构化数 据,段云峰对大数据的个人理解是非结构化数据和半结构化数据出来。2010年开始中国移动做了一些云计算方面新技术的研究部署,中间还有一个mpp,分布 式数据库,主要是想降低成本。原来数据仓库的问题是成本比较高,在hadoop的架构上,现在基本上把有关的技术,hadoop上组群技术都做了尝试。
中国移动段云峰在会上表示:中国移动是大数据的承载者 和倡导者,2000年开始做大数据,也是最早的,中国移动也是一个建设者,中国移动在大数据领域,把能涉及的技术都做了探索,最后中国移动也是大数据的运 营者,在大数据对外工作方面做了大量的基础性的工作,包括对外的服务和变现。在整个过程中,过去的15年间,整个团队包括各级领导,当年能够有这个见识这 样建数据仓库确实是有远见和卓识,中国移动2001年开始做这个系统,在做的过程中包括省级的各个同事奋斗15年,包括我们的合作伙伴,我们合作伙伴在大 数据领域的技术水平在业界是数一数二的,因为我们都干了15年了,特别感谢大家。在整个大数据建设的过程中,我个人觉得可能会给电信运营商一些新的战略转 型的机遇,在这个方面的利润有可能有一些新的增长点和新的发展趋势出现。
运营商的大数据商业化应用有一个典型案例是“移动手机贷”,同场蒋妍君分享了作为领先的运营商 大数据+金融的公司的一些业务思考:享宇金服的“移动手机贷”现在运行一年的业务状态,目前在四川移动做全面的合作,现在合作的正规金融机构14家,这是 业务形态我们已经完成几千万的放款,仅在试点环节每天有几百位金融机构推进到里面。这个数字为什么小,电信机构不是引流公司,第二审核通过率还在不断提 升,享宇合作的某家金融机构的审核通过率和芝麻信用差不多,移动数据经过加工后的信息能够部分的取代银行自己审核体系里的某些指标值。这样其实通信领域的 数据,在金融领域里应用的安全性和边际性就非常高了,已经进入审核领域了,这些数据是要进入金融机构的风控领域,我们有更重要的突破,由于数据代表性更 强,这方面需要我们的金融机构在底层数据给我们非常好的保证,在这一点上作为应用型公司,我们只能是一种呼吁,这是我们应用的案例,大家也可以找到,非四 川地区我们还没有开放,因为没有数据,因为你不能时时从合作方那提到数据,一旦能提到,我们就可以全面做开放,因为我们合作的金融机构是全国性的。像享宇 这样一个以应用为主导的,我们是创业和创新性的公司,我们活着的动力就是创新,我们必须以创新推动业务发展,我们不是数据源公司,我们没有任何数据源,我 们是在打通两个领域之间关联性的公司,我相信很多这样的公司在各个领域都有,只是处于不同的阶段.
我们从2014年到现在,看整个过程,我们觉得这条路是对的,其实我们已经看到了,我们坚持到 现在,已经有行业内的人对享宇认可,也有其他的因素,各方面资源的投入对享宇认可,这样的方式实现一种跨领域的融合,不光是第三方收入体现,还有要以业务 驱动大数据的发展,其实有时候也许在看来很多问题的时候也是一条可行的路径,这个路径走下去了形成一个结果了,这个结果会被这家公司复用,这样的逻辑在其 他领域也值得借鉴一下。
中国电信的大数据运营经过了两年多的历程,在这个过程中,电信也在反思运营商的数据资产是整个 社会有机组成部分,运营商重要的职责不是自己做产品,而是应该开放出来,让这个数据在社会生产过程中发挥价值。杨维表示:中国电信自身定位目前是在做数据 能力开放平台商,我们是把中国电信的数据资源和能力包装和合法合规的能力向社会开放,在这个当中有三个问题,一个是互信融合,安全合规和怎么高效,现在大 家在讲数据在分享过程中需要融合训练,你的数据是你的,我的是我的,都互相不相信,这个数据融合很难推进。什么样的数据是安全的,数据的颗粒度开放出来要 安全合规,什么样的数据要关联,这个过程中也出现这样的疑问,作为一个海量的数据,对于社会上广泛的合作伙伴,这个时候性能,以及设备灵活性会成为制约整 个数据开放的很重要的问题。