大數據在企業中的應用
2015年9月10日，首席數據官聯盟成立儀式暨第壹屆首席數據官大會在北大召開，本次活動由中國新壹代IT產業聯盟和易觀智庫聯合主辦，中國新壹代IT產業推進聯盟技術分委會秘書長魯四海發表演講並參與對話討論。本次對話環節由易觀智慧院副院長葛涵濤主持，參與對話的嘉賓有北大電子政務研究院副院長楊明剛、殼牌中國CIO徐斌、華為大數據總監劉冬冬、北京瀚思安信科技有限公司聯合創始人董昕。各位嘉賓從大數據在企業的應用、人才隊伍建設等方面進行深入討論，以下是對話實錄：
葛涵濤：首先我想請大家做壹下自我介紹。
劉冬冬：今年上半年開始代表華為做大數據生態圈的建設，我們這個生態圈是1+6的模式，華為提供公有雲，大計算等服務，與數據挖掘，商業應用，數據可視化展示等合作夥伴，國內篩選200多家大數據公司，和比較核心的合作夥伴，開始了第壹批，第二批，第三批的流程，第壹批選擇16家簽約，第二批還有十幾家，今年年底會完成初步50家的合作夥伴的合作。
徐斌：殼牌品牌是比較大的公司，殼牌中國業務比較大，殼牌中國在今年已經是121年了，1894年正式進入中國了，就沒有離開。目前我們在中國的業務有上油的油氣的開采，中油的煉化等業務。大數據在殼牌的應用歷史比較悠久，我們開采油田的時候需要用海量的數據做分析，幫助我們在哪裏打井更有效，如何保證制造環節更順暢，更早的發現潛在的風險，這方面有比較多的應用。針對我們幾百萬的用戶，也在做很多的和社交媒體的合作，掌握我們的客戶，留住我們的客戶，尋找新的商業機會。今天很高興有機會和大家交流大數據，特別是我們傳統行業如何使用大數據。
董昕：謝謝大家，我們是瀚思大數據安全，壹個新的創業公司。大家想安全和大數據有什麽關系？其實有非常深的關系，我們後面有機會再和大家講。我們這個團隊是2014年成立的，主要成員是來自於埃森哲、甲骨文等這些公司。我們致力於把大型企業雲中心、互聯網裏面所有跟安全相關的，跟業務、應用安全相關的數據做統壹大規模的存儲、挖掘、學習和展現，幫助IT從業者，運維人員，甚至企業的領導層從數據終發現壹些跟安全相關的東西。希望通過數據驅動整個行業，和整個企業實現由傳統的基於防禦的安全策略，轉向主動智能的安全策略。我們成立壹年多，我們公裏56人，40多個人都是研發人員，數學科學家等跟數據相關的人員。非常高興有機會和大家探討比較新的行業。
楊明剛：非常感謝主辦方的邀請，很多朋友可能了解電子政務，電子政務就是政府的信息化，還有所謂的智慧城市，還有數字城市。在過去壹年多，壹直做政府相關的信息化的應用，包括頂層設計。現在隨著大數據概念的提出以後，應用和需求在過去壹直存在，只是提升了壹個水平。電子政務這塊近兩三年提上很重要的地位。電子商務對大數據的需求也是蠻多的，過去三四年，我們壹直研究政務數據和商業大數據，非常高興和大家探討數據和首席數據官未來在整個企業決策和政策決策中的作用。
葛涵濤：我們的各位嘉賓對大數據，對數據資產進行了前期的描繪和支撐。我們都知道現在大數據產品和數據產品數據來源非常廣，包括來自於智能設備，可穿戴設備，來自於金融，來自於終端設備。有了大量的數據，基於數據進行挖掘和分析，數據產品化以後，再將數據產品應用到業務中。但是這些數據產品安全性怎麽樣？針對數據安全和用戶數據隱私與大數據是什麽關系？
楊明剛：我先從價值方面跟大家分享壹下。美國有壹本書《數字化生存》目前這個社會，隨著網絡的發展，我們所有的網絡，所也的社會的形態都可以用數據來表達，這個時候無論是政務數據，還是商業數據，還是個人數據都可以用來提供，或者給我們未來決策提供參考。無論是政府治理，還是企業的科學決策，或者個人未來合理的消費計劃，都可以從數據中提取到相關的決策參考。所以這塊，其實所有的數據，看似雜亂無章，各種非結構數據和結構化的數據，通過適當的方法處理，或者通過數學模型處理，能夠給我們管理和決策帶來新的支持或者更大的支持，這是我對整個目前數字這塊所謂的資產，數據是可以增值的資產。
其實我們有了互聯網以後，每個人在網絡上，無論是購物，還是通過社交工具或者社會化媒體發表相關的看法或者思想等，我們在網絡上留下了大量的數字的網絡痕跡，其實提取這些痕跡，包括相關的特征，用壹定的方法去分析，就可以找尋每個人或者相關的機構未來的表現。這個東西在這裏面，有很多東西涉及到個人隱私，可能在這裏買的房子，或者附近相關的消費，根據妳的社會屬性可以判斷妳未來的行為。從某種行為來說，會讓我自己感覺很不舒服，但是這些信息是通過我們允許的放在網絡上，只是相關的機構提取過來做壹些加工，可能對個人的隱私或者個人尊嚴是壹種挑戰。隨著國家立法的完善，我相信網絡的隱私權保護會逐漸解決。
董昕：其實好惡誇張的說，我們在座的每壹個人都不安全，在網絡空間，無論是妳產生的數據，還是妳的痕跡，還是妳的隱私，或多或少在自己的手機裏，PC裏，或者是服務器端，安全和隱私可能是永恒的話題，比較大，我就不展開講了。從我們的角度來說，我們更關註的，從壹個角度如何把核心的數據，核心的資產保值增值，安全隱私的問題。無論是大數據下面的數據隱私，數據安全，還是小數據的數據隱私和數據安全方法論是壹樣的。在管理制度上怎麽進行保障？
過去談論到數據安全，更多的時候是靠技術手段為主，所以才會出現各種各樣的防火墻，加解密設備，數據防泄漏，防入侵。這些東西都有用，但是無法解決所有的問題。要不然也不會出現JP摩根信用卡數據泄漏等問題。我們需要擁抱新型的技術，新型的平臺，通過技術本身解決安全問題。
另外壹個國外很多報告中都寫到了，設備本身控制數據資產不太現實，我假設所有的東西都是不安全的，把所有的東西都放壹個安全體系，這是國際探討的問題。我們怎麽用新型技術保護數據安全，同時結合技術，如何使安全管理的流程和措施，能夠在企業中獲得更多的認識，從而解決這個問題。
葛涵濤：關於數據能力開放的問題，在之前大數據會議上，阿裏集團代表上講過，阿裏的數據不開放，他們是不是有數據安全的考量。因為他們收購了高德等壹系列的社交和位置的公司，掌握了用戶全維度的數據，這是出於隱私保護，基於安全的數據開放，還是比較遙遠的話題。剛才我們在CDO調研報告裏面，在未來的數據業務和大數據技術方向上，在行業領域裏面的發展是非常重要的，我想請劉冬冬和徐總分別談談，比如說大數據業務，還有數據資產等等相關的技術和服務，在妳們相應的通訊和能源行業怎麽與妳們的業務結合落地的。
徐斌：像大數據的應用，在我們自己的傳統行業會產生什麽樣的作用？我們自己內部把大數據的企業進行劃分。從企業決策中大數據起了很多的作用，同行用爆破的方式采集信息，幫助我們判斷出這個地方打壹口井效率是不是高，因為每壹口的井的成本是上百萬的，提高10%的成功率是很可觀的，這是決策支持。
第二個是運營優化，比如說油站地下油庫存在非常大的隱患，汽油和柴油泄漏的時候，壹對環境造成很大的風險，第二對地下水有影響，甚至產生爆炸。壹旦發生這種情況，通過大數據技術能不能提前發現潛在的泄漏風險。通過對比站的分析，提前發現是否存在不適當的損耗的發生，從而發現風險。
第三個就是市場營銷，在我們消費互聯網層面談了很多，我們怎麽樣找到客戶的特性，延伸業務領域，包括業務合作。另外通過合作，找到我們潛在的客戶。像今天的孫總，我們客戶最典型的，對油品的質量要求比較高。我們從互聯網找到這個維度，在電商上購買率很高的，經常談到汽車的，這兩個碰撞就能找到潛在客戶。
第四個就是企業安全進行風險管控。能源行業是高危行業，包括油品配送過程中，配送的時候出現問題，可能出現爆炸的風險，包括成本的增加。因此我們在海外作業的時候，不能很好及時發現風險，可能造成重大的人身傷害，包括知識產權的保護，有跟多配方，這是很關鍵的，這個怎麽防止黑客攻擊。這個和董總有相關性，企業安全，人身的安全，包括信息安全。
第五是業務創新，第六是模式變革。這兩個把我們傳統的，我們通過賣汽油變成我們可能變成第三方汽車服務後市場。以後我們油品可能免費，免費的意義在於盈利模式通過後面衍生的新業務，就是羊毛出在豬身上狗來買單。這就是大數據在我們能源行業6方面的價值。
葛涵濤：我們原來做過石油遠程管道安全監護。現在俄羅斯他們傳輸的油氣管道，很多油氣管道每隔多少公裏就有檢查油壓、溫度，還有油管表面的狀況，加入了很多傳感器，獲取管道表面的數據，另外還有相應的機器人，會在軌道上定期巡邏，用光來檢查表面的狀況。將這些數據全部匯總在當地的數據中心，最後匯總到歐洲數據中心，如果正常就顯示為綠色的。大數據幫助能源運輸企業，在妳發生問題之前就幫妳預測問題即將在什麽時間大概發生。在發生之前進行預警，我覺得這個也是大數據跟商業智能整合的非常好的壹個案例。
徐斌：在我們石油行業，特別是化工行業，生產行業壹旦有壹些事故終止生產，想恢復是非常長的時間，壹般是三個月，三個月損失多大。越早預測到危險，提前采取措施，效率是很明顯的。
劉冬冬：我們通訊行業跟石油行業是很像的。我們華為也會裝各種各樣的傳感器采集數據，知道什麽地方有什麽問題，然後解決問題。比如說壹個大型會場，壹個足球場，數萬人，大家都在發微信，這個時候能不能發出去，信號如何？這是我們自身運營商的應用場景。衍生出來的應用場景，如果華為或者運營商更早的把大數據應用到企業的經營管理等等各個維度中去，就不會發生像上海那樣的踩踏事件。當外灘單位面積內聚集的人口超過壹定量以後就應該有壹個預警，告訴相關的管理部門，公安也好，告訴相關的部門人說這個地方已經超多了，通過手機我們可以捕捉這個信息。我們在大數據行業剛剛起步，我相信將來所有的行業，都會面臨變成以數據為驅動，或者以數據為核心驅動力的，而不是像以前以產品為驅動力，以渠道或者品牌為驅動力的。以數據為驅動力的話，這個問題是蠻大的，作為華為來說，現在從各個方面改為以數據為驅動力。從宏觀來說，我們將要做什麽，我們要做哪些產品，這些都可以通過數據給我們進行指導。
在大數據產品裏面，哪些是最需要的，哪些是最急迫的，我們可以通過分析挖掘出來，這個可以指導我們企業將來做什麽，不做什麽。從很小的細節來說，華為2016年找誰做手機形象代言人，我們可以用大數據做。華為手機的粉絲超過100萬。這些人***同關註的是誰，他們***同興趣愛好是什麽？他們每天什麽時間上網，數據的統計就告訴我們了，不需要決策部門每天坐在壹起拍腦袋決定是誰，不是誰。剛才說到數據安全問題，我認為數據安全和技術是矛和盾的問題。現在接受就可以了，當我們現在收到騷擾短信垃圾短信，為什麽會收到，是因為他們掌握了我們手機信息。當企業掌握了很多的信息以後，這時候就造成可以滿意度的問題，讓數據決定數據安全，讓市場決定技術到什麽程度，自然會有優勝劣汰，服務好的企業就會持續發展，服務部好的企業就會死掉。
葛涵濤：我們對用戶數據掌握的越來越多，我們對數據精準分析越來越多，我們傳遞出來的消息就是精準營銷，傳遞的信息就是有用的信息，而不是垃圾信息。這實際上對我們大數據企業，對技術和算法提出了更高的要求。如何通過大數據分析方法尋找數據中隱藏的，還沒有被發現的價值和知識。
楊明剛：其實所謂大數據，大價值，大數據應該不是大忽悠，我為什麽這麽說？因為我在過去壹段時間，有壹個地方政府，某壹個行業部門在使用大數據，但是建完的大數據系統無法滿足他們的業務需求。我們傳統的大數據，壹部分是對現有數據的發現，這就是數據檢索，傳統的數據方法就可以做到，對已知的東西，已知的問題，每個數據單元都是了解的，這時候無論是結構化數據，還是非結構化數據，我們可以帶著問題找到蛛絲馬跡，問題存在什麽地方。另外壹部分應該是預測的部分，就像海爾孫總談到的問題，其實可以預測。業務管理專家和業務模型建構專家需要有壹個緊密結合。大數據其實是壹件奢侈品，對華為這樣的產品，對我們海爾這樣的企業，對殼牌這樣的企業是可以投得起資金的，大數據是奢侈品，但是絕大部分的中小企業也需要科學決策，也需要了解市場需求，這時候面臨很重要的選擇，要面臨高昂的成本建立系統，這是不可能的。但是絕大多數的大數據企業都需要高投資，中小企業怎麽通過在數據時代不被淘汰，需要大數據解決方案提供商，或者需要大數據研究者提供壹種更典範的，或者更普世的大數據解決方案，不是依托與傳統的數據檢索，或者傳統的數據包裝實現大數據的方案，而是需要跳出傳統的大數據分析方法之外，能不能有另外壹種更科學，更普世的方法，讓我們很多中小企業都能享受到當今的大數據服務，需要我們在座的壹起探討。實際上個人也需要大數據服務。
葛涵濤：跟簡單，更方便使用的大數據產品，方便企業減少這方面的預算，讓更多的人使用大數據帶來的便利。
楊明剛：中國的天氣預報部門利用大數據是最好的，把過去壹百多年的歷史數據拿過來進行預報。真正的大數據是對未來可能的知識的發現，通過大數據發現潛在的數據之間的關聯。
葛涵濤：實際上我們剛才提到了各個不同的行業和企業對大數據的應用，因為妳在北大做了十年CIO方面的培養，妳們對CDO這方面的人才培養有什麽樣的動作和支持。
魯四海：我們也在探討，剛才我們在PPT裏面分享，首先為什麽會有這樣的角色存在，驅動力是什麽？然後再說需要什麽楊得技能？我覺得CDO有壹部分的東西需要從課堂學習的，偏技術這塊的，能涵蓋技術和基礎管理這塊。CDO需要有壹些經濟學的基礎在裏面。大數據更大的是告訴我們未來是什麽樣，告訴我們壹些未知的東西。不是提壹個假設，拿數據進行分析證明這個假設是對的或者是錯的，這個意義不大。真正的意義能夠告訴妳未來是這樣的。我覺得CDO在培養過程當中，除了課堂學習以外，還要跟內部的業務部門進行內部的學習和交流。因為我們面臨著未知的世界，更多的需要廣闊的舞臺，像CDO聯盟壹樣，未來我們做壹些交流性的東西，各個行業，不同行業的方式方法進行跨界整合，因為數據在這個時代就是跨界。
葛涵濤：下面我們請我們在座的各位嘉賓，用簡單的壹兩句話展望壹下大數據時代下，我們這些數據管理人才，CDO們如何在整個大數據背景下做好我們的工作，能在工作上出新出彩，在我們業務設計上有相應的業務創新。
魯四海：應該說任何壹個行業任何壹個企業的數據都是資產，每個企業都將擁有將數據變成核心競爭力的能力，這個能力可能是自建也可以購買服務獲得。
楊明剛：大數據應用成為未來決策的核心推動力，今天的大數據不能成為大忽悠。
董昕：我們談了很多技術方面的話題，我覺得壹個CDO第壹應該有大數據的理念，未來主要的價值都是數據。另外壹點，我們認為作為壹個CDO，壹定要跟我們業務相聯系，懂我們的業務，知道我們的收入從哪裏來，成本在哪裏，效率從哪裏提升，這樣CDO才能落地。
徐斌：數據本身有沒有價值，我個人認為數據是沒有價值的，雖然我今天講了很多大數據。只有當數據能幫助企業產生價值的時候才能成為有價值的資產。我經常說數據資產，每個公司都有大量的數據，他們不是資產，因為它沒有用。數據只有成為有用的信息，成為知識，變成智慧，它才是真正的數據資產。不要神話大數據，大數據產生業務的價值，產生商業的價值才叫大。第二我們企業有CDO，或者有虛擬CDO職位，通過其他的CIO、CMO承擔。最主要的是腳踏實地，循序漸進，如果妳不把企業的數據用好，談何大數據。如果企業沒有從數據支持決策的文化，大家做任何事情不用客觀數據幫我們做分析，給妳再多的數據也沒用。首先是企業文化。第二把現有的數據用好，然後循序漸進引用更多的數據做分析。通過數據發現未知東西，這是偽命題。因為妳發現未知東西，因為妳不知道，原因是什麽。當形成智慧知道為什麽會發生，這是我們追求的目的，只不過我們現在不知道，所以通過相關的分析找到了相關性，但是不知道原因。未來當我們有足夠多的知識積累，我們就知道原因了。未知領域是大數據的使用階段。
劉冬冬：大數據這塊沒有找到盈利模式，沒有找到市場，推不動。現在大家找到了盈利模式才推下去了，這才是有用的，大數據有用才是硬道理。對於CDO來說，我認為跨界才是最重要的。不光要有知道企業內部的小數據，同時也要知道外部的數據如何和企業內部的數據相結合。比如說做銷售的，系統能不能很快的告訴員工，這個公司銷售額有多大的產能，以及其他合作公司等等的情況，有價值才是最重要的。
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