【精彩交流】大数据在行业应用的场景与策略

    2021年7月19日，以“开源大数据技术的生态与应用”为主题的“第四届中国大数据应用论坛”在北京大学隆重举办。本次论坛由北京大学信息化与信息管理研究中心和中国新一代IT产业推进联盟主办，北京大学CIO班教务办公室和北达软协办，CIO时代网承办。活动当天来自业界的专家领导、大数据专家、技术大咖、知名企业CIO、知名媒体等近200位嘉宾参与了此次盛会。本届论坛的主题聚焦开源大数据技术的生态与应用，嘉宾们分别从不同的侧面揭示了大数据技术本身的发展与行业应用趋势，带给了台下嘉宾们很多的干货以及经验分享。

 

 

    下午的对话主题为：大数据在行业应用的场景与策略，下午的对话由德普新源科技发展有限公司全球信息管理部部长王佳佳主持，参与对话的嘉宾有：中国新一代IT产业推进联盟技术分委会大数据技术顾问刘刚、南方石化集团公司IT总监巩姬鹏、金发科技股份有限公司信息管理部部长张乐、天津聚龙嘉华投资集团有限公司副总经理汪刚、中山永盛玩具厂有限公司IT经理刘新荣、岱达金融信息服务有限公司副总裁黄嘉粤、数据价值网创始人孙有平、内蒙古准格尔旗信息化工作办公室主任武新阳。各位嘉宾分别阐述了自己对于大数据的理解以及目前自己企业在大数据方面所做的规划与实践，从金融、石化、能源等多个行业的角度出发，深刻的分析了大数据未来的应用趋势。

 

 

    主持人：大家下午好！希望在下一个环节当中快快的收集一些干货。下面有请对话嘉宾入座。首先请大家介绍一下自己的企业和自己的企业如果要开动大数据的项目，所承担的角色是什么？

 

 

    汪刚：谢谢主持人，我们公司是一个做食用油的公司。业态比较多，在信息化过程中也是比较难整合的，我们有种植园、油料加工、港口物流、产品研发、产业金融服务等，它是一个综合了好多行业的特点。

 

 

    巩姬鹏：大家好，我来自南方石化。前十年主要做油品化工贸易，而我们现在的主要业务是做油品开发。大数据应用对油品开发，我们正在探索过程之中。

 

 

    张乐：我是来自金发科技的张乐，金发科技是一家专业做改性塑料为主的公司。它广泛应用在我们的生活当中，包括汽车内饰、汽车保险杠、手机、IT产品等等。金发主要是做改性塑料的，其他的很少涉足。未来会在三块涉及大数据，首先是做技术延伸，分析市场上对产品的需求状况是怎样的，来提前做储备。另外在研发过程中数据的储备，每年有3%的销售收入会在研发上，这么多年来已经投入了七八十亿资金在做研发过程中的收集，未来这块可能会做一些文章。还有通过物流发货情况，因为我们是一家上游企业，获得当前市场产品的情况，下游的，包括家电厂、主机厂等分析，预测未来经济走势，给自己生产经营做一个辅助的支撑。

 

 

    武新阳：大家好，我是武新阳。来自内蒙古准格尔旗信息办。我具体工作是负责智慧城市建设，如果大家有兴趣希望大家和我们一起建立我们美丽的智慧鄂尔多斯。谢谢。

 

 

    刘新荣：大家好，我是刘新荣。来自中山的一家玩具企业。目前的模式是OEM、ODM。年销售额大概20个亿左右，是一个传统的典型制造行业。在大数据方面的应用，主要是在内控方面的跟踪，希望跟大家分享一下，谢谢！

 

 

    刘刚：大家好，我是刘刚，来自于新一代IT产业推进联盟。我大概是2010年左右就开始做大数据平台，2013年进入外企，专门做大数据的，一直在电信、银行以及一些传统行业里面，比如我们正在准备做的一个是互联网医疗行业的案例。我会分享一下电信、银行比较经典的案例。

 

 

    黄嘉粤：大家好，我是黄嘉粤，来自岱达金融信息服务有限公司。互联网金融是一个非常热门的行业，希望借此机会与大家做交流。

 

 

    主持人：谢谢各位嘉宾！我也简单介绍我的企业，德普新源是一家专门提供生物质和垃圾发电的一家外企，我们在全球范围内建造了80家生物质电厂，国内有60家。我们下一步对大数据的应用更多的体现在对于电厂运营数据的监控、作为输入，能够指导我们电厂自动化的优化这样一个智能系统。这可能是下一步我们的应用。我想问一下在座的各位嘉宾，哪位现在已经手头上或者已经做过的关于大数据的项目？

 

 

    黄嘉粤：我先简单说一下，因为我们对接了900家银行。可能大家对很多银行不了解，印象中就是工、农、建、交等银行。我们目前做的更多的是大数据，从我们应用的策略来说，举几个简单的例子。我们有五个场景，跟企业里面的运作是息息相关的。在征信平台上，银行与银行之间的征信，银行与银行之间的票据交换，银行与企业之间的票据交换，我们有一个票据联盟，中间会给企业各方数据，我们会抓，抓到数据以后会提供给银行做相对应的征信和数据分析。

 

 

    我们在安全的平台、信息下是做出了两整套应用环境，分析出资产端和执行端的特点。我个人认为大数据，技术是一方面，但更多的是应用场景。时间关系我只能简单举两个例子。大数据模型可以说是银行都在用，所以维度比较多。有兴趣的话我们再线下交流。

 

 

    刘刚：大数据其实就是要创新。上海某运营商做了一个什么事？一般大广场上都有一个LED屏，夏天可以放个电影，大家在那看。他做了一个服务，把大数据变现。就是通过现有数据，把这个数据应用起来产生价值。做了什么事呢？可以通过不同的时间段，比如说一小时或者说半小时，甚至是两小时这个时间维度来分析预测，有多少人经过这个LED屏下面来看这个屏。那么有些广告就会投入。这就是怎么变现的一个例子。如果说不变现，数据价值再好、技术再强、业务产品再多，最终的价值就是怎么把数据变现。这是大数据最终目的。

 

 

    我在山西某个医院做了一个病历分析。分析出来以后，当时我们做得比较简单，分析出什么呢？分析出疾病，比如说感冒有哪些状况，做了分析、挖掘、归类，比如说下次再来一个人说头疼、嗓子疼，根据这个状况可以基本预测是什么疾病。当然了，再加上以前的病历。当然大数据不是一个100%确认的情况，只是给你一些建议。但是最后实施的话，还得去到医生那诊断，但是小的问题也OK。这是第一期，基于病历的分析。比如北大医院有一个App，你把你的情况往里一输，它会给你建议，如果过一两天没有好转可以再去医院。这就是大数据给医疗领域带来的一些方便。在北京有一些专家诊疗，我们觉得贵倒是次要的，关键是不好约。那么就把专家过去诊过的一些经验存到电脑里，把专家诊疗的一些信息通过大数据的手段进行整合，这样就不用再预约了，我们通过这个平台先把我目前的状况输进去，然后匹配一些结果，我先看一看，如果不行再去面对面找专家治疗。这也是有效利用医疗资源，毕竟专家很少。

 

 

    主持人：非常感谢刘总。总结下来，透过大数据现象看本质，大数据应该是一个闭环的体系，它除了挖掘，最终还是要回到应用。武主任在智慧城市这块是不是也已经展开了大数据的应用？

 

 

    武新阳：我们政府在大数据的经验主要是集约整合共享。具体到我们智慧城市建设这块，移动办公、门户网站、视频会议、数字窗口等等。第二块就是做数字教育。再一块是“两化融合”。我们被调到市里面具体负责信息化建设，一个重要职责就是互联网+和两化融合。如何把这块做好，我也希望和大家多探讨。希望大家提好的意见。

 

 

    统一规划、集成、监管。我们注重使用、协调发展。“智慧城市”主要还是把握好这个方向，第二是路径，路径要得到控制。我们鄂尔多斯到北京，到底是坐飞机还是火车还是私家车，要考虑到实际情况搞好顶层设计。三是做好“智慧鄂尔多斯”。我们过去鄂尔多斯基础非常不好，也造成了大量的浪费。

 

 

    主持人：谢谢武主任。预祝鄂尔多斯智慧城市可以成功。有机会在我们北大的平台上多多宣传和交流。其实今天的课题，大数据在行业应用的场景策略，本来想聚焦在能源行业，发现除此之外还要聚焦在传统行业。大数据在传统行业的急需性好像不像互联网那样那么急需。剩下的四位嘉宾都是传统行业，线下我们交流时，目前还没有相应的大数据应用。那么我们就问一下，下一步在自己的所在行业、企业，你们对大数据是怎么规划的？规划的策略是什么？先从刘总开始。

 

 

    刘新荣：我们大家都知道，作为传统的制造行业，制造业的输入主要是业务数据，特点就是关系型数据。那么做大数据对关系型数据进行模型建设时，目前没有一个比较好的模型工具。我举个例子，我们在生产产品过程当中的品质跟踪，在品质跟踪时，我们可以根据它自己产生的一些琐碎的数据，看这个产品容易出现问题的环节经常是在哪个环节，然后就攻克它。这是第一个问题，品质控制。第二，我们现在企业的人员流动量很大，这山望着那山高。我们可不可以通过大数据手段对员工工作行为进行监控。其实我觉得大数据这个东西，它的应用场景在传统行业特别多。比如说餐饮加盟店全国到处都有，当地的销售情况可以通过大数据跟踪，但这些建模很困难。我去了广东，广东人最不喜欢吃辣的，那么辣的菜在广东是不是卖得动呢？这不是凭我们自己的主观臆断，我们可以通过大数据的手段为企业高层或者运营官提供决策支持。传统行业，刚才主持人说传统行业不是很急迫，其实我感觉传统行业还是很急迫的。

 

 

[page]    张乐：我先谈一下我理解当中的大数据。我感觉很多人把大数据和数据挖掘混为一谈了。动不动什么都谈大数据。其实很简单，20年前、30年前的数据挖掘技术现在还在用，我认为那些不能称之为大数据。我个人理解是非单一场景的数据，很多场景的数据得出结果的，我更倾向于把这类应用叫做大数据。它并不是单指结构化数据和非结构化数据的应用情况。传统型企业对于大数据是不是非常急迫呢？我觉得它远没有互联网企业对大数据的需求那么急迫。为什么？因为传统企业的渠道、模式都已经经过了很长时间的积累，就算说句难听的，公司把信息化系统停掉，这个公司是不是马上就要倒闭？不会。让他生存三个月、五个月、一年，没有太大问题，只不过刚开始的阶段很痛苦。但是互联网企业失去这个之后，等于马上倒闭。对于金发来讲，金发是一个靠技术发家的企业。在刚才谈的过程当中，我从来不谈营销、渠道怎么做。我们不需要。我们所有的销售就是业务员直接找工厂。是这样的模式进行得。对于金发来讲什么是好的应用场景？第一种，我们的研发在做什么呢？我们都是搞IT的，很多人都创业了，做穿戴设备。我就问，穿戴设备上的手环，那个是用什么做的。我们现在的做法是，我们要做这个东西到市场上找这个东西能够用这个产品。老外为什么挣钱？老外是在你这个产品没出来之前就把材料定好了，你来买我的产品，这个时候利润非常高。中国大多数企业不挣钱，是因为他做好了，我想办法做的价钱比他低。金发就在研究分析未来需要什么产品，未来这个产品的走势是什么样的，我好提前储备我的技术应该是什么样的。我们公司签约了15个院士、200个博士、600个硕士，他们做什么？就是不停地对市场上的数据进行分析。我们单个技术员对市场的分析报告做得非常好，但是我们没有成套的整个公司层面的东西来支撑。每个业务员根据他的人脉来做。我们特别希望他能够帮助企业做这种分析，这种分析不光是研发层面，而是提升他竞争力，给他带来利润点的业务的方面。我以前负责IT现在负责供应量，我特别明显的感觉到IT人容易犯一个毛病，跟老板讲技术。他关心的是你做这个东西可以带来多少利润、解决多少管理困扰，我们要解决这个点，这样才能找到推广价值，不能老把这些停留在概念上，而要落地。

 

 

    巩姬鹏：由于我们现在转型做油田，也是刚刚起步。关于我们行业这方面我也是在学习中。我认为大数据在行业的应用已经很多年就开始了。无论是互联网+还是大数据概念，我们都把它推到风口浪尖上。家庭冰箱的使用寿命是多长时间？大家知道吗？冰箱的寿命是10-15年，这是一个行业的标准。那么这个数据是怎么来的？其实都是冰箱企业在经过了多年的大数据的分析，大家知道冰箱核心技术在压缩机上，通过各种压缩机测试、冰箱容器、内胆等寿命的检测得出了多年的行业标准，这就是一个典型的大数据应用。这是在互联网+还没有像现在这么广泛之前，大数据已经在使用了。未来大数据应该怎样用呢？结合武主任说的，我觉得大数据未来是智能技术的基础。为什么这么说？未来大数据应该不像以前那样起到说明的作用，而是起到预测的作用。我讲两个场景，一个是美国有个网站，这个网站是专门预测葡萄酒品质的。他会提前知道某年要产出的葡萄酒的品质怎么样。原因就是他分析当地葡萄当年，根据当年的气侯、气温、湿度等预测到这个年份葡萄酒的品质。而品酒师一定要等到通过品葡萄酒才能知道它的品质。但是这个网站可以提前知道。这就是一个场景。还有一个场景，就是在美国有一个父亲，有一天收到了一个广告，这个广告是婴儿用品广告。这个父亲就非常生气的致电发广告的公司，就说我们家女儿才17岁，未成人，没有婴儿，为什么寄这种广告，大发雷霆。结果过后十几天他女儿怀孕了。这个厂家就是提前知道他女儿怀孕了，所以才发这样的广告。现在已经走到了DT时代，未来还会回到IT时代，这个“I”就是智能。所以我们走在IT前端的从业者，我认为我们将来要按照这个路线走下去。这就是我今天的发言。

 

 

    刚好前几天我也读了《浪潮之巅》，我很认同这里的观点，30年后大数据将彻底改变世界。我认为这个预测还稍微有点长了，我觉得10年以后大数据肯定会改变世界。

 

 

    汪刚：大数据来临，我经常会接到一些公司说我是某某信息公司的，讲大数据方面的情况，希望可以聊一聊。其实我们并不反对大数据，但是一味的炒作这个事情就很令人反感。我们传统的企业，就像刚才主持人说的，我们会稍稍的慢一点。基础设施、系统、数据等不一定那么规范、齐整。那我们一开始做大数据，可能会出现一些不好的结果，反而把大数据这个好的东西弄的不好了，所以我们在做的时候一定要做好充分的准备。我们公司是多种的业态，每一个环节属于一个不同的行业，那么信息化的基础特点是不一样的。像种植园里面就是种树，一个种植园一万公顷，大概一百平方公里，那我们的树木怎么观察到它是健康的、正常的，这里面需要用到无人机的监测、航拍，对树进行比对，包括颜色、大小、果串儿是不是良好的，等等方面，这个东西需要逐步的有个过程，不能操之过急。我就讲这么多，谢谢。

 

 

    主持人：我有一个单独的问题想请教一下黄总。以数据为核心的产业融合，数据资产在商业领域主要是驱动行业的跨界融合。我相信在您的行业中，利用大数据进行跨界的融合场景是非常多的，也有一些商业模式的创新，您能不能给我们分享一下？

 

 

    黄嘉粤：互联网金融大家也听的很多了，但实际上出了部委的指导意见，其实在我们做数据分析和大数据征信的时候，大家的数据都被采集了，包括水、电、燃气等等。某个省某个市已经落实了一些做法，我们把大家的消费变成金融，在一个安全的环境中。这中间的核心东西就不细说了。在挖掘企业与银行、银行与银行、企业与个人互联网金融数据和在大数据里面去判断，这是一个很关键的基础。我们的数据日常其实都存在，刚才也提到了，其实很多数据原来就有，为什么国外可以预测。

 

 

    我们希望与企业对接，建立一个生态圈，获取数据、分享数据，包括瞬间聚合。刚才说了10年，我觉得未必到10年，可能五六年就到。

 

 

    主持人：好的，共同期待。刘刚总，您刚才也介绍了一些大数据相关的项目，因为我们还没有开始实施，我们也想问一下，在这个过程当中遇到了哪些挑战，又有哪些痛点？

 

 

    刘刚：大数据的实施，可以总结为四个阶段：第一就是筑基技术选型。这个阶段需要我们对整个大数据的架构生态系统非常熟悉。不管是电信行业还是互联网，他们都有一个共同点，就是用户行为发现。我们把这个就可以称之为大数据的底层服务。第二，当你第一个阶段已经做好以后，非常扎实了以后，你可以干嘛？可以把我的一些数据转化成服务。第三，数据对于一个公司来说，我们要把数据进行互通互联。也就是第三方合作，把外部数据接进来。之前先把公司数据的整合好之后，然后再把第三方合作的数据接入进来。当然了，方式有很多。数据共享。最终形成数据生态圈。把很多孤岛数据整合在一起，这就是大数据建设的四个步骤。这是我总结出来的四个步骤。现在基本上应该是互联网到第三步的比较多，第四步比较少，但是我相信未来几年会做到。而传统行业基本是在第一、第二步。当然实施中会遇到很多问题，我毕竟是做开发的，所以我的感受非常深。

 

 

    主持人：具体的问题就找刘刚总交流。时间有限，我问最后一个问题。很多企业就想下一步真正开展大数据的项目，我想问一下在座的各位，给我们还没有去开始做大数据的行业或者企业有一些什么样的建议？

 

 

    刘新荣：根据碰到的难题，我想到大数据的方法，根据各个班组或者某些设备，根据消耗情况建模型，看看能不能找出一些蛛丝马迹。那怎么建模、怎么搞这个东西。我希望从源头上解决问题，我们是传统行业，其实有时候大数据是随机性的，会面对一些新问题、新现象，要快速找出问题解决它，这个时候需要大数据，大数据的模型怎么做？这是摆在传统行业的一个问题。还有一开始说的员工行为监测，我希望大数据能够在这些方方面面给我们更好的支持，这是我希望的。谢谢。

 

 

    武新阳：我从政府角度谈一下大数据这个话题。我们有五步计划，其中就有大数据。特别讲一下文化产业库。为什么我们数据库建设速度放缓？主要是数据交换平台。我们的目的就是找到共性。你们挖掘的数据价值，而我更关注的是数据共享。如果不能共享，说明这个工作没有做好。如果是我们的观念还不改变，我们不用法律的保护信息产业，那不会有快速发展。所以我还是希望通过法律和政策来保护发展。

 

 

    张乐：我们甲方里面企业里面负责IT、信息化的，不要把你的主要精力盯在大数据技术，应该把你更多的精力做大数据运营，到时候你提供给老板的，你能告诉他，我做这个数据能给公司带来什么，简单明了能告诉他这个这是最好的。因为在大数据技术里面钻的再深也没有专业公司一半深。

 

 

    巩姬鹏：之所以在更多场合说大数据，我觉得并不一定是数据量越多，拥有多少量级的数据才叫大数据，而是真正挖掘到数据的潜在价值，另外作为我们IT从业者，在这个过程中尽量降低挖掘成本才是我们应该做的工作。

 

 

    汪刚：为业务服务，不要大数据而大数据，没有为公司增值，所有都是浪费。

 

 

    主持人：非常感谢今天各位嘉宾的分享。今天的对话就到此为止了。