黎江：今天我们讨论的议题非常时髦，也引起各方的关注，大数据如何落地，大数据与云计算、移动互联网，物联网之间是什么关系，企业作为行业服务的产业应当如何更好的熟悉大数据，更好的去采用大数据，更好的把大数据和很多企业的销售，经营管理更好的结合，希望在这一个小时进行。在这之前有请我们的对话嘉宾，首先是候卫真教授，人大信息资源管理学院的教授和博士生导师；另外符刚先生，南车集团的CIO，还有李峰，国双科技的高级副总裁，有请对话嘉宾入场！

今天我们讨论的议题是围绕着大数据和集团信息化，企业的战略和企业的信息化，首先在讨论我们的议题之前可能先介绍一下我们嘉宾所在的企业和我们现在所持的工作，候老师也介绍一下您在电子政务方面对政府在大数据、在信息化的标准方面一些想法。

我首先先借着主持人的特权介绍一下我们自己，我是来自于中金数据系统有限公司，类似民营企业，到现在已经有8年的历史，主要是做信息系统的基础设施，也就是建立数据中心和在数据中心上面提供外包服务和云计算的服务。到现在为止，我们是投资在国内建了4个很大得数据中心，分别是在北京、上海、广州和烟台，在北京的数据中心现在很多客户都来源于咱们的金融机构。90%的客户是金融系统的，在过去3年半我们也开始尝试做一些云计算的业务，因为我们认为云计算实际上是更高层次的，更灵活，更有弹性的外包。

在做云计算的时候，无可避免就是牵扯到大数据，因为云计算和大数据是一个硬币的两个方面，一方面是更多的业务属性，另外一方面是它的基础设施。所以我们这一边在云计算和大数据方面已经做了大概三年多的积累，目前在这些方面取得成功的案例，比如说像北京市信息技术开发区在亦庄的电子政务，就是采用外包的云平台。也就是说政府只是付服务费，也不用在这些基础设施方面采购服务器，或者运营人员考虑机房等等情况；我们也给金融行业比如说交通银行它的信用卡，它本身就是一种大数据，这个银行有两千万张卡，三千个呼叫中心的坐席人员，每天生成几十万个文件，我们现在就是提供这样智能化的大数据的语音平台，每一天晚上把几十万个文件传到我们数据中心，第二天就可以做很多的检索，我们认为我们自己是在云计算和大数据方面是一个探索者。

黎江：下面请付总介绍一下您企业的情况。

付刚：大家下午好！中国南车不是做汽车的，而是做火车的。因为中国铁路大发展也带动了中国南车的发展。中国南车本身就是从铁路出来的一个企业，铁路现在做的比较热，中国铁路尤其是高铁的发展带动了中国汽车行业的发展，我们南车就是做火车、机客货包括地铁，城际列车，现在又向新的产业链发展，比如说做一些风电设备，我们跟京峰科技中国最大的风能源的制造企业合作。

从火车轨道运输装备应该说主业是轨道运输装备，不管是地面的还是地下的，从国家战略层面上讲，特别是十八大角度来讲，学习十八大精神把高铁的成就列入十八大的主题报告，有高铁，有蛟龙，有神九一共有五项，高铁是其中一项。这成绩是在茁壮发展的。

从信息化层面来说随着工业化的发展，工信部最近两化融合里面的信息化是一个很大成分在里面，从大数据层面来说我们从产品的研发，生产制造以及我们供应链的管理，客户关系和规章管理成套的都要搞信息的实验室，这一套管理就是会带来未来日积月累的数据量。我们从集团战略的层面越来越重视到数据的重要性，越来越要求数据的集中处理，越来越要求数据挖掘，在对大数据大战略和大未来我就这个主题确实是非常之大，而且也确实是企业所要面临的，所要关注和重视和所要实施的东西，我先大致说这些谢谢！

候卫真：从产业发展角度来讲，传统产业在不断的运用信息技术和信息技术产生大量的数据信息，在改进和优化自己的价值链，提高在整个市场上的竞争力，这是一个非常重要一方面。既是信息化要做的一方面，同时也是使企业提高到一个新的层次的重要方面，它是一个企业发展的大战略，像南车集团是一个传统的制造企业怎么样利用信息数据来发展自己的企业，是对企业走到一个新的高度，还有一个企业是新创立的企业，新创立的企业是基于现代的信息技术和新兴的。比如说大数据这样的概念创造的企业，这样的企业也是在蓬勃发展，而且这种企业发展的非常快。

如果大家最近到中国股市去看看，传统的企业随着大盘走都很弱，几个企业跟大数据相关的企业，比如说跟北斗卫星相关的空间数据企业，还有其他相关的信息处理企业这一段时间都脱离大盘走势走的非常好，这显示了一个趋势，全国人民都在认识到这个问题给我们带来的想象空间是非常巨大的，需要我们有新的战略思维考虑产业的发展和产业的方向。

其实全世界在这方面也做了大量的探索和实践，包括提供信息的服务，李总他们用云计算的概念提供相关的服务去为企业和政府做外包的服务。还有就是基于信息建立一个新兴的企业，典型的例子就是苹果公司，包括我们国内百度这样一些公司都在用新的方式和新的运营机制建立一种新的企业，发展自己新兴的模式。这种大数据给我们带来大量的机会，我们过去没有这样的企业形态今天变成可能性。

过去没有一种经营模式今天也变成了一种可能的模式，这需要我们去做大量的探索，而且有一个非常重要的问题对于创业者而言，只要你这个模式设计可能发展会很快，你在市场上进行风险投资也会有很多人来找到你，可能会发展得很快，给我们社会的活力也提供了充分的条件。

李峰：我来自国双科技。非常高兴今天可以在人大国学馆最神圣的地方跟大家交流。

我们算是小型科技公司，国双科技现在主要做的事情是围绕数据给企业提供数据方面的咨询和服务，我们有四块业务，第一块业务是围绕广告在线的投放做在线数据的量化和跟踪，在这个领域我们是国内最大的供应商，我们服务的客户很多，像可口可乐、迪斯尼、宝洁等等，我们服务的有将近300家全球五百强的企业帮助他们在线上营销做度量，做效果跟踪以及做后期网站的用户体验的优化。

第二块业务就是跟国家信息中心合办的网络政府研究中心，这也是围绕数据给政府和各大部委做电子政务的数据分析和数据优化。

第三块业务是围绕着运营商，像移动、电信等这些运营商提供在线的业务数据分析以及用户行为分析。还有一块业务是围绕电台，给几大电台提供数据的分析和优化，比如北上广比较大的电视台在前厅可以看到国双的大屏幕，上面会显示全国每一天各地的用户情况以及它的各个节目，各个栏目的并发情况以及播放器的使用情况，这是我们国双所做的事情，基本上我们提供的是SAAS的服务，就是将企业的数据存储到云端，存储到我们服务器上，我们帮助这些企业做客户，去来进行他们的数据采集，分析以及挖掘。所以我们有一个简单的口号叫钻透数据创造价值。

黎江：我个人其实对大数据可以说每一个月，每一周的理解都有不同，都在深化，我这星期日刚从美国回来，这一次专门陪同北京市的领导去硅谷和西雅图对很多高科技的公司进行了访问。确实从我们接触中看到美国很多企业在大数据和企业的战略方面结合上说实话让我们非常震惊的，举个例子，在我们IT行业有一个很著名的投资家在前一段投资了很著名的企业叫PayPal，有一点相当于我们国内的支付宝，PayPal后来被亿贝收购，用PayPal的资金投了两家企业，一家是电动汽车，还有一家是专门是做卫星发射的。这一次我们专门试开了他这个电动汽车，我特别的惊讶，因为这个电车汽车可以说是大数据的产物，因为完全是一种颠覆性的汽车设计，而且它的控制面板是非常的大，它运行的是Linux系统，在Linux上面把谷歌的地图，电动汽车很多的信号盘，很多的控制装置等等都结合的特别完美。

现在很多新兴的应用，像谷歌的眼镜等等，所以说大数据一方面来源于刚刚付总讲的，很多传统的IT不断的集中、整合，把小数据变成大数据。第二方面有很多非结构化，新兴的数据比如说像音频数据，视频数据，像一些以后传感器传输的数据，另外一方面也来源于我们以前地方在信息技术，并没有把它当数据来处理的现在产生新的数据，比如说我们以前log文件，每一天都可以记录很多的过程，实际上log完以后就会把它删掉，而现在在国外已经产生了很多新兴的基于log进行分析的这样新的数据服务新兴公司。比如我们进行网络浏览时，我们的浏览这些东西实际上在我们应用这些浏览器的时候，我们这些浏览行为，我们浏览跟踪的东西已经被大数据公司做侵入。你可以看到这种浏览我们自身也在给大数据公司创造数据。所以请教一下各位嘉宾，基于大数据这种不可逆转的变化，您的企业打算怎么样把大数据去整合到您信息化的规划中？

付刚：我们集团企业发展的思路，从集团层面来讲，从我们这企业、子企业大多数都是百年企业，有一些历史的堆积，某种程度上是先有儿子后有老子，就是很多很多的基础数据堆积在底层，集团最近在做什么事情呢？实际上是一个数据整合与挖掘、集中。现在从集团层面的信息化战略方面来说一个正在做的一个是数据中心，一个是计算中心，一个是我的灾备中心，再有就是电子商务平台，电子商务集中平台，从这几个层面来考虑。

另外从子企业来说，从他层面来设计肯定是很大的，多少个T数据层面的，这个数据怎么为集团所采用，怎么为集团进行国际化所有，这是集团层面的考虑。我们现在的设备把它做成数据中心，还有我的计算中心，因为我们企业有很多子企业，四级企业有30多家，有控股的有130多家自己的企业，怎么把他的数据集中起来，把我们的数据更好的利用起来，没有用一个社会的概念只是用我们私有云，我们搭建了我们南车私有云基于我们的专线网络，适合外网和内网分开的，这是从安全层面来考虑的。

另外我们的主营业务是基于轨道运输装备的机、客、货有电的和发动机的，内燃的，我在全国建立了四个中心，在华东，在江苏，在山东，在湖南，在武汉，怎么把这四个中心里面的固有的资源用起来，因为云本身就是一个提高我的资产利用的概念通过总部的集中调度，把我所有的工具，包括硬件在130多家企业里面合理的调度，另外这个东西现在逐步走向集中，集中到总部北京，放在北京的机房里面。

实际上这种趋势除了我的云调度，云计算，云利用以外，我就可以把它集中起来，根据过去已经形成了这种基本态势了，现在就要把它在总部机房里面形成一个新建的中心，使得你引入的投资回到我总部来，企业就逐步减少和淘汰，除了我的调度以外逐步集中一个计算中心，有数据中心和计算中心在建设中间。

还要建立各个地方的数据中心，各个子企业的数据中心异地灾备从安全层面上异地要灾备的容灾放在北京，这样的话从安全层面也能够达到要求，从我的管控层面又可以达到要求，从集团层面来说管控必须要有这接触，还有我的电子商务，现在电子商务除了我的集中采购以外，各个企业也必须在我这个平台上面采购，真正做到我这有服务器，他那也有服务器，你的数据全部留在本地，真正做到数据的透明化，这和我们当下最近廉政建设相结合，同时可以体现公平、公正、公开集中总部的情况。

这一些数据的集中以后会带的深度挖掘，细化分析，能给总部各业务部门和领导的决策提供强力的支撑。包括我现在国外企业，它的一些经营数据，营销数据、客户管理以及我们供应商管理全部纳入这一套管理系统中。真正做到我们的大数据充分利用，这至少是我对这个大数据关键的理解。

李峰：我们国双的数据中心和数据部门不但做自己的事，我们还为很多的企业和客户做了数据管理的事，我想给大家举一些例子就是数据的应用，关于数据的应用我举一个大家熟悉的公司，百度这一家公司大家非常熟悉，我过去在这个公司工作过5年多，那国双现在在帮百度处理一些数据，百度有一个百度客户登陆的后台系统用国双的量化系统做检测，我们现在帮百度的管理后台做监测去分析这些中小企业客户，他们每一天登录后台系统使用什么，他们在操作中的帐号最多使用的功能是什么，比如他们每一天的加款、充值啊，以及他们不同的关健词的跟加等等，我们通过这些不同的账户和对后台操作的分析跟百度一道分析我的中小企业的发展态势是什么，未来我的财报怎么做预测以及更多是我应该如何抓住我的生意，从哪些区域和行业入手，这是我们比较典型的例子。

同时国双有一个数据中心，在前一段时间刚刚跟国家发改委的信息中心共同发布的国双的信息中心，这利用了我们现在正在服务的客户和各个行业的数据做了几份行业报告，在这个行业报告里面有政府的数据报告，有电子商务的数据报告，有各个行业不同行业的报告，可以包括企业以及消费者去及时了解市面上最新的动态以及老百姓的趋势，也帮我们的政府去更多了解百姓更多关心是什么话题。

这是我们在数据方面的应用，我们觉得数据方面的研究就像主持人给我们大家提供的最开始可能是数据，演变成信息，最后可能成为企业的决策依据。我们努力去洞察这中间有序的关联性努力为企业和消费者可以提供咨询和帮助，这是我们对于数据的应用和理解。

黎江：刚才两位讲的过程中我想到我亲身经历过一个例子，我在2006年前后给别人做一个证券交易网，这证券交易网除了满足交易以外还设计了一个小的模块是做投资人的行为分析的，根据他们的每一天交易的情况给它做一个分析，给客户提供什么样的依据呢？给客户提供消费类型的分析判断，让他知道自己是什么样的交易类型，是每一天做交易还是三个月才做一次交易，交易的对象是什么呢，当时涉及到做这个模块的时候是涉及到一个问题，就是客户的隐私问题，我们是属于打擦边球，数据只对客户本人公开，当时感觉到非常困难，数据采集非常的困难，现在想想这种情况完全不一样了，我们可以找很多互联网的企业来跟这样的企业调查了解，可采集的数据是非常丰富的，而且这个数据量协调非常非常大，如果这些数据应用到了对客户服务上，找到客户的价值主张，对于提高一个企业的能力是有非常重要意义的。

我觉得现在每一个过程都会产生数据，我们对大数据的应用是对数据过程的监控，比如说对企业建立一个比较好的物流，你在什么地方做仓储，仓储的量是多少，仓储的时间，包括成本的占用以及物流过程中其他的环节，整体运作的情况都会通过数据来进行处理和管理，这是一个方面，就是对企业这种流程的监控，对过程数据的监控。

还有一方面现在在市场交易过程中，很多企业是属于信息强势的地位，利用信息强势的地位无论是走电商的渠道还是走通常的渠道，往往对消费者而言都是形成一个强势，这种强势过去确实给我们企业带来很多赢利上的可能性，但是我觉得现在在一个物联网非常普及的时代，在大数据盛兴的时代，你依靠这种强势地位建立一种经营优势是很脆弱的，很容易被客户识破，你这种强势地位立刻就化为弱势地位，使你的经营和管理变成一个不确定性的情形。

怎么改变这种趋势呢？我觉是很多企业应该思考的问题。现在正好借助于非常发达的通讯手段以及大量数据，我们实际上可以在经营活动中转变自己的强势地位，不仅仅对你不会造成损害，可能会对企业造成更加有利的，我想到一个相关的东西就是去年帮助新疆地区做信息化的规划，一方面讲精准的制造，一方面是讲精准的农业，我们就是想把精准的农业从地头开始一直到市场，这所有的过程信息我能不能都向客户进行有效的展示。

从市场转回到信息里面调整你种植的内容和种植的品种，这样就形成相对比较开放的或者这样的企业生产方，供给方信息强势的地位，如果有这样的体系对整个产业的发展是有非常大促进作用的。当然这是比较大的工程，需要很多企业来参与，需要生产者来参与，需要很多信息服务者来进行参与，但是这是一个发展的趋势，在农业上面如此，在工业上也如此。工业的产品，制造业的产品都会进行这样的方式给我们带来革命性的经营模式。因为我现在离制造业比较远，只能谈谈我的想法供大家参考。

黎江：候老师的谈话自然引入到下一个问题，刚刚我们已经交流了大数据是不可逆转的趋势，付总也讲了从集团企业，从企业治理这样的目标中理念出发，从基础设施的布局到数据的挖掘，到传统IT到互联网IT的整合，都涉及到了大数据。其实我们就很关心现在一个新的问题，这些大数据到底能产生什么样的价值？到底能不能给我们比如说对政府来说创造新的业态，创造一些新兴的创新型的企业，对于企业来说能够更加创造一些增加我们的营收，降低我们的成本和风险。

刚才候老师讲的我特别受启发，前一段中国大陆到香港抢奶粉，引发香港现在对我们奶粉方面的限制，现在开始抢购大米，其实你说我们在生产过程中，从田头到炕头到餐桌整个过程如果记录下来，把它能够在线的跟踪，在线的披露的话我相信去香港未来抢购奶粉，抢购大米的人会减少。

所以有很多的时候大家可能想象不到这些问题就是大数据的问题，我觉得大数据在中国会比云计算，物联网发展的更快，为什么？因为它实实在在的是业务问题，不是一个技术问题，如果业务人员一旦理解了大数据的意义，大数据的方法很快的他们会有很强烈的要求来做大数据这方面的应用。其实在国外我们看到很多例子，特别是很多行业比如说金融行业很多的假设是基于小数据的，基于结构数据，基于已知的数据对未来的预测，而现在在一个整体数据，在一个全局数据，在一个大数据时代我们跟多的数据挖掘，我们的客户评级，我们的风险评级，我们很多算法很多模型都会发生新的改变，都会根据把客户的行为做很多新的调整。所以我想请教各位嘉宾，您认为怎么样更好的挖掘大数据的价值？您有什么样的好观点？

付刚：大数据的价值我是这么来考虑和体会的，就某一个行业来说单机只能反映到一个局部点，数据的汇聚和集中和充分体现行业本质与发展的根本。像中国南车现在做这个事情的同时不仅仅是在做国内行业数据的分析，而对于全世界轨道运输行业的数据进行充分的分析。他的价值量我个人觉得是无穷无尽的，所以对于企业的经营决策与发展会带来无限的支撑。

从具体到某一个结点的事情比如说380公里的列车，现在南车原来500公里的已经下线了，各种原因导致的，现在是380公里的列车我们有很多都是应有于比方说通过云，通过大数据，每一辆车每一列车每一节，每一个车主的相关得数据都会和云端比对，每一次他的运行情况，故障情况，正点率情况哪出问题了都进行比对，出现问题以后怎么来排除，这是从安全层面来说。从成本管理来说，大数据的体现我可以细分到整个生产运营过程中间每一个环节的成本，因为现在成本关系到每一个工序，人财物在某一个结点所耗费的价值会在某一个结点，在信息化，在大数据中会充分的体现。同样的东西为当下经济形势不怎么景气的情况下对成本是尤其重要的。尤其是中央企业国资委对央企成本利润又那么高的前提下，今年要求是增加10%的利润，销售额要增加8%，这是硬指标。这种情况下尤其是上市公司怎么对我们股民有所交代，这对我们的控制经营层，扩大经营规模这是非常有用的。

现在大数据的比较能够充分体现出我们在生产过程中间，在经营管理中间每一个结点成本与发展时代。

李峰：我想讲一个故事再举两个实例来回答这个问题，大数据是如何为我们企业创造价值的，第一个故事是一个真实的故事，大家知道在上海外滩边上有一个很有名的铁桥--外白渡桥，这个桥是英国公司承建的，上海市市建局和规划局1997年的时候收到了一个英国企业的来信，说你的上海外白渡桥在一百年前是我们修建的，按照我们的施工标准和要求一百年后我们要运回国内进行修缮重新帮你运回来装上，所以这个外白渡桥在1997年那一年被拆结运回英国进行修缮再装回来了，这是现实生活中一个真实的案例。这个例子很简单，但是大家想想时隔一百年，一百年以后这个公司首先还在，这一百年里面发生很多事情，发生两次世界大战，发生那么多的事情，这一家公司能够完整的保存这一份数据在一百年后这一天通知他的用户我给你装的桥要开始修缮了，我觉得这是了不起的事件，这是一个严谨的管理，这是一个大数据的应有。

它称不上大数据也称不上小数据，但是它是一个真实数据的应用，我想这方面的应用非常多。我们为其他的企业应用数据创造价值的我举个例子，在我们有一个运营商事业部里面为中国移动服务，中国移动现在国企要提高收益，提高利润，中国移动也要提高收益，最大的指标就是它的收入。那中国移动公司经过研究发现他的收入减少最大的原因就是停机，在座你们手机没有去缴费，这一听停机了，你第二天赶紧去交费，但是让它一天没有话费可收，这是在中国移动收入当中影响最大的，所以我们在跟中国移动几个部门包括几个区域共同开发一个东西，我们做的是中国移动用户的质量评估，我们帮他去评估有哪个线以上的客户不给他办停机自动延续，他会按时去收费，但是这有一定的风险，如果我们把数据研究的足够好，这个风险规避到相对比较低的水平，中国移动为此收入比会大大的提升。我们相信这一项会为它增加的收入是几个亿，甚至比这个数还大，这是为数据带来的价值。

还有大数据带来的小价值，另外一个案例我们有一个客户是兰蔻，他在百度做关键词的投放，在百度关键词投放完以后可以投成千上万关键词的，兰蔻是一个电子商务的网站可以直接在自己的网站上卖化妆品，可能女士们非常感兴趣，因为兰蔻在欧莱雅里面也算是高端，那兰蔻在最开始买关键词的时候有一个倾向，这个倾向就是我只买我的品牌词，兰蔻市场人员研究发现品牌词带来售后的在线订单是最好的，所以就只买品牌词。通过行为分析我们会发现来兰蔻网站下订单这些人第一次来到兰蔻网站所使用的关键词并不是兰蔻，比如说兰蔻有一个系列产品叫眼霜，我们发现了在线买眼霜的人第一次找到兰蔻在搜索引擎里面使用的并不是兰蔻这些关键词，使用是一些这样的词，40眼霜推荐，眼霜什么牌子好等等是这样通用词。我们把它概括为专业词，通用词，品牌词等等。

我们发现真正的用户来到网站上，来到搜索引擎里面一次搜索不是品牌词是通用词，所以这些事情为我们带来两个价值，第一个价值是你以后购买关键词不能只买品牌词，因为很多用户第一次搜索并不知道你兰蔻，而是搜索到眼睛霜这样的通用词，这是第一个价值。

第二个价值是更加颠覆性的，兰蔻本以为我的品牌这么知名，所以我品牌知名度的建立应该是线下用户早知道了，但是它错了，因为用户第一次搜的眼霜推荐，40岁眼霜推荐这样通用词里面找到了兰蔻，这说明了搜索引擎在帮助他的用户建立品牌识别方面有起到了很大的兑现。从此以后兰蔻会更多选用通用词再投放一些精品词，再投放一些品牌词这样的组合来去提高自己的在线转化，实践证明他的转变是非常好的。今天我们还服务了欧莱雅等其他品牌，还有像宝洁的欧蕾这样的产品线，就是用这样的数据分析的方法帮它进行大量的扩词，找到感兴趣的源头词，以及最后的转化词。

这就几个例子证明了数据应用对企业可以带来真正的价值，这些价值我想有的会在实际收入上体现，有的会在实际客户满意度上有所体现，但是价值是越挖掘越大。

候卫真：我想给大家分析一下政府方面应用的概念，习主席主政以来要进行行政体制的改革，要下放政府的审批许可权，我觉得要提高整个社会的经营和运营效率重大的举措，我们也知道我们国家大部制改革也经过了几次反复了。有的说是越改权力越膨胀，我们觉得大部制改革是一个从体制上的变革，还有配合许多的机制上还有相关方面的变化才能够真正的把它变成提高整个社会运营效率有效的措施。

我们现在为什么要提大部制改革呢，实际上是面对很多实际的社会问题，我们现在政府的管理是分工式的管理，你面对社会的问题也是很复杂和多样的，从空间上、时间上都是离散的，这造成了我们信息管理和管理对象之间信息不对称，我们通过大部制改革是在某一些方面综合政府职能，把政府职能进行一些合并，使得我们应对社会问题避免信息孤岛。由于信息孤岛职能分工带来的信息孤岛的状况引起了我们对管理的抵消，但是这不能解决根本的问题，矛盾没有得到根本解决，我们必须有一些用信息管理和数据处理的方式来解决问题。

比如说我们是不是能够把整个食品流程过程中所有的时点数据采集的颗粒度更小一点，然后使我们得到更丰富的方式反映这样的过程，使我们得到相关得数据采取相应的措施，这是需要做一些机制上的变革。除了这种体制部门之间的调整还要做机制上的变革。可能利用我们化小颗粒度信息的采集和多样性的信息采集为我们进行更准确的管理，比如说处理的数据提供一个有利的条件。这是一个要分享的情况。

第二个分享是现在各个城市都处于在信息化过程中做了一个城市基础部件的管理，后来有一些地方把这个基础部件的管理扩展到社会实践的管理。通过建立一个统一的信息中心来进行这种管理，包括基础部件，比如说北京市就有这样的体系，有管理井盖，有不同的井盖，有通讯井盖有自来水井盖，管理起来非常复杂，这样一个城市基础部件的管理，有的地方在综合的社会事故管理上通过统一的渠道采集上来实施管理的策略，过去的方式虽然也用了地理空间数据和业务数据相结合提高了管理的精度，但是还是不够的。比如说这些基础城市基础部件或者是社会的一些事件，发生总有规律的，出现问题也是有规律的，我们能不能把这些数据集成起来进行有效的处理，形成我们更有效的管理，需要我们在信息化过程中不断要努力的方式。

第三个是现在大家都生活在北京，知道北京的交通，除了PM2.5以外，交通非常的堵塞，其实我们每一天都在开车上班或者是出行，其实发现交通也是有规律的。大数据时代我们要改变思维模式，改变经营模式，改变运营模式。举例子来说，美国的交通运行情况不如我们但是它会怎么做呢，它会开发一些软件，把这个交通数据实时公开以后，让所有的人用数据带这个游戏软件来测试这个交通服务出现了什么情况，你就等于说把所有每一个人对这个事件的认识和创造力都集合起来了，这样为我们制订交通改善的措施，交通该的方式提供了一个开放让社会共同创作的机会。

通过讲这三个例子归纳一下我想讲一个大数据，现在我们的应用基本上是属于被动式的，面对问题这样的应用，我们现在逐步的把它转化成一种系统，比较系统性的涉及到组织结构的，运行方式整体的方式和应用。这需要我们不断的进行探索，那么我们希望这种探索过程中越快对我们社会的发展，无论是对政府，对企业，都会起到一个更好的推动作用。

黎江：就是在大数据时代我们可能遇到的困难在哪些方面？我抛砖引玉的讲一下其实在大数据的时代我个人更看重的是为什么是大数据？大数据是大用户，更多人的参与，如果我们是给一个部门开发了两年时间，十几个人用一个系统这根本用不上大数据，因为让更多人通过互联网，通过移动互联网，通过社交网通过微信和微博来参与这就必然的要做大数据，没有别的选择。所以参与是最重要的，第二个系统我们传统的东西根本支持不了大数据，怎么能让公众把更多的对井盖、对电梯、对我们一些交通的可能潜在的故障一些用手机拍下来，用微博，用各个方面来传递，这样的系统在很多传统企业跟政府根本就没有。

其实我看重大数据时代最重要的，因为大数据最会用大数据，最会用互联网，移动互联网，社交网。现在的年轻人代表了大数据的未来，大数据在中国能不能做成就看你们这一代人， 90年代，80年代这样一代人，互联网帮助你们要把你们的观点，你们使用的习惯，你们经常用的工具要来参与到我们现在信息化的潮流中。只有这样的话我们的大数据才可以成功。所以下面请各位嘉宾谈谈他们的观点。

付刚：在大数据运营中首先考虑到安全问题，从我们企业角度也是决定了从安全角度考虑多一些，因为我们做项目涉及到安全。大数据是一个共享的平台，对公众开放或者是对相当一部分人共享这么一个平台。我们现在也通过路基进入我们系统，把我们一些东西到境外去，这实际上对国家的损失，对企业是一种损失，但是这个东西早晚也要上的，这一定是一个趋势，而且已经在有了，只不过是更好的上的问题。

再一个是隐私，这里面也涉及到比如说手机坏了，手机坏了马上买一个手机，这上面所有的东西都复制下来了，作为乔布斯来说他的核心数据库在哪呢，是在境外呢。难免会带来一些隐私的泄露或者是核心数据的泄露，当时对那个手机核心服务器也是在加拿大，最近移到香港来了。这涉及到安全问题。

我们现在也在做的我们的资源怎么向社会开放，因为作为南车的话很多资源，很多工具，有很多经验，比方说我高铁列车每小时300多公里的速度，假如要给你黑了一个飞机一个导弹一样的速度，我们也在研究所有控制指令是单向的，黑进去触发它极速功能，因为飞机起速是280公里，离地面也就是280公里，我380，480甚至是500公里，这假如要飞出去的话就是一个导弹，非常危险，所以我们最近在研究怎么来使得我这个云，互联网，因为所有的设备一些状况，一些监控状态的反映都是通过无线反馈回来的，怎么保证这些有效性以及安全性，我的南车所有资源，我的经验，我的工具与设备，我的平台怎么向公众来开放，我们也在研究这个事情。因为毕竟那么高端的工具运营平台对于南车来说也是有限的，它不可能负荷率那么高，因为这是一个特色行业，比如说空气动力的东西我不进去计算，像汽车制造业开放我这个平台来做一些工作，把我既有经验告诉他，这又涉及到安全方面的。使大家共享我们的大数据，我们也在做研究取得一些小的成绩，但是离全面对社会的开放或者是利用国际化大平台或者是国内的大平台，毕竟我们的行业从安全部也好，公安部也好是有一些限制的，国资委层面作为核心涉及到国家战略也没有很好的来做。但是我想大数据的应用一定会在企业，在社会上得到大的发展。

李峰：刚才说到大数据贡献最大的障碍和阻力是什么，我想一个关键词对于我们遇到的客户和情况我觉得是打通，就是整合的困难和障碍。这个障碍是我们在服务企业客户当中最常遇到的，大家都知道大数据如果是数据量很大，又是非结构化的数据，那海量的数据是没有办法使用的，所以一定要整合打通起来才可以使用。就像候老师所说的他是一个全社会的事，我们在服务企业客户当中，我们有几个汽车行业的客户，我觉得最典型是日产，就是广州日产，应该说在信息化建设是整个汽车行业做的最好的客户，我们帮助日产做了一个线上线下的数据整合方案，我们收集了日产在线的广告投放数据，包括媒体各个投放的数据，整合日产线上的注册和在线预约试驾的数据，这一部分数据注册用户我们有，它的指标是留下咨询。我们同时又帮助日产整合了它线下4S店的数据，这样就可以帮助日产做到一个事就是他在线上投放多少广告，这些广告带来多少的网站预约试驾，这些预约试驾有多少的到店，最后多少形成购买，这就是日产现在做到的。日产是在汽车行业走的最领先的。

因为企业的对比数据存在不同的供应商甚至是自己不同部门的，线上数据是存在广告公司的，4S店数据是在线下各个门店里面的，这些网站的数据有一个网站的运营商是存在那里的，几家数据结构不一样，数据的层次和找到数据识别之间的ID不一样，所以整合数据说起来容易，实际在现实操作变得比较困难。所以我觉得大数据时代最难的就是整合，这个整合不仅仅是一个厂商的问题，是整个社会都要关注的，都要给上下游留一个口，这样大家才可以整合起来，这是第一个难事。

第二个难事我觉得是人才，这是一个新兴的事，这个事是有非常朝阳的未来，但是这方面的人才储备和积累是一个困难，我在这里略打一下广告今天来到我们人大，我们国双非常欢迎人大有志于此的同学来到国双进行试用和工作，我们非常欢迎！