爱尔兰留学专业中哪些就业更有优势

经济学专业

推荐院校：圣三一大学

关于经济学专业

经济事件总是在各大新闻上占据头条地位，并且对国家和每个人都有着极大的影响。经济学中一个很重要的部分就是收集并分析出现的经济现象，包括价格、雇佣、花销等等，可以吸引一些持有广泛兴趣的学生。如果对当下经济事件感兴趣，或想要了解国家政策如何降低失业率以及支持全球发展，那就可以发现学习经济学是既有兴趣又有价值的。同时经济学专业在商业和金融上也有很大的就业平台。

关于圣三一大学

都柏林圣三一学院创建于1592年，位于爱尔兰首都都柏林，是一所综合性大学，与英国的剑桥、牛津大学，美国的哈佛、耶鲁大学齐名，是一所具有悠久的学术传统，在文、理、医学等有关专业的学术及教学方面堪称一流的世界名校，一直享有很高的国际声誉。圣三一大学的文凭和学位在全世界范围内受到广泛认可，400多年来一直是世界著名的教育中心，享有很高的荣誉，培育出了爱尔兰之一任总统道格拉斯海德、诺贝尔奖得主物理学家沃尔顿等闻名世界的名人。

经济学专业的设置

多数的教学都会以讲座为主小组教学为辅的模式进行。

之一学年：对于经济学、数学以及统计学的基本介绍;第二学年：学习全球经济学、爱尔兰经济、国家政策中的经济学部分、数学和统计学的研究 *** ;第三、四学年：会大量减少必修课程。学生可以自己选择他们自己的独立项目和工作，以在后续事业上有更好的判断和发展。

此外，学生在第三学年还有机会去到一些著名合作伙伴的学校进行学习，例如澳大利亚、法国、比利时、德国和荷兰，学习时间可以是一学年或是半学年，大部分学生都是选择半学年。

圣三一大学经济学专业的优势

在2015年QS排名中，圣三一大学被列为世界前150名经济和计量经济学大学。学院将教育重点放在为所有学生提供一个鼓励与激发的教学环境方面。除了享有国际名誉的优质教师演讲之外，学院还鼓励学生通过以下途径进行学习：小型辅导团组，学生报告演示，分配学生到各个课程做教学助理，以及所有教学人员和教学辅助学生在每周留出一定时间来一对一解决学生的困难和问题，此外还会参与社交活动，辩论以及《学生经济回顾》的出版，来促进学生得到宝贵的经验。

经济学专业的就业情况

经济学专业学生杰出的逻辑推理和分析能力受到广大行业的雇佣者的欣赏，这些行业包括商业，金融，新闻，法律，政策，公共服务和学术界。

以下是几个经济学专业学生的工作举例：爱尔兰中央银行、花旗集团、高盛集团、摩根大通集团、马士基船队公司、谷歌、瑞士信贷集团、Dublin Web Summit、爱尔兰人寿公司、雅培、埃森哲、摩根士丹利。

经济学专业中三分之一的毕业生都选择进行研究生学习，有在圣三一大学，也有前往其他世界领先高校例如斯坦福、牛津、剑桥以及伦敦经济学院。

计算机专业

推荐院校：都柏林大学

关于计算机专业

计算机专业是对于电脑系统、软件和计算程序的学习、设计、开发和估值。都柏林大学的计算机专业包含了理论和实践，促进学生学习如何开发程序(抽象指令)来执行信息以及解决电子方面的问题。学生可以单独或者和团队一同利用更先进的工具和科技来进行设计开发电脑程序。

关于都柏林大学

爱尔兰国立都柏林大学源于1851年建立的爱尔兰教会大学，1908年以它为主创建爱尔兰国立大学，1997年都柏林大学自治，成为爱尔兰规模更大的大学之一。都柏林大学是一所科研和教学水平堪称世界一流的现代化大学，学校通过科学研究和优秀的教学提高学生的知识和能力，尽可能地发展广阔的国内和国际间的联系。

都柏林大学在爱尔兰的发展过程中起到了重要作用，建立起了为学者和社区服务而著名的悠久传统，也是一个充满朝气的现代化大学，为爱尔兰国内外的学生进行智力和个人发展提供了一个支持良好、充满激励的学习环境。

计算机专业的设置

之一阶段：

让学生们利用计算机科学来洞察以及了解生活。此外，拜访例如谷歌，IBM，微软等不同公司也会使学生得到更多的了解。

第二阶段：

除了在之一阶段的基础程序和技能上继续学习之外，网页多媒体模块会教给学生基础的设计原则，包括所有网页的创建。并会帮助学生探索到计算机取证、网页多媒体和理性科学等广泛的不同领域。计算机取证会让学生了解到病毒和黑客。利用都柏林大学 *** 犯罪调查中心的研究人员开发的软件，学生可以在网上目睹对于 *** 犯罪的事实探测。

第三、四阶段：

毕业前最后的两个阶段，学生有机会从事不同的应用领域例如计算机绘图、信息处理技术、无线 *** 和数据挖掘技术。另外一个比较受欢迎的领域是人工智能。

计算机专业的优势

爱尔兰留学签证网专家表示计算机专业是都柏林大学的强势专业。

都柏林大学的计算机专业旨在执行优质的研究和教学来给学生们提供可以支持ICT技术的技能和创新力。这些适用于爱尔兰学生和欧洲学生，同时也在吸引着欧盟之外的学生，尤其是亚洲区域。

此类教学体系是由我们数据科学，计算机 *** 和软件工程的一百名博士后和在校工作的博士学生的调查活动所决定的。我们旨在确保都柏林大学的教学体系是目前在整个计算机科学领域中最为领先的黑马。

计算机专业的就业

获得计算机科学硕士学位的学生具备理论和实用背景，让他们可以具备设计复杂的 *** 和分布式计算机体系以及参与领域研究工作的能力。这对于日后的就业的工作中有很重要的实践作用。

生物医学专业

推荐院校：国立科克大学

关于生物医学专业

当今社会对于医疗科学类人才的需求正在上涨，传统的临床医学已经主键不能满足人们对于生理医疗以及心理健康程度日益上升的要求，生物医疗事业正在不断地发展改革，同时一并产生了更好的就业前景与政策支持。从事生物医疗研究、技术研究、光子与纳米技术研究等多种学术背景的人才也逐渐成为社会刚需。

同时，生物医药科学类毕业生的就业前景也被普遍看好，总体上是供小于求，在发达国家的各大国际型医药公司、生物制药厂都是吸收这类毕业生的大户，制药业对人才的需求是稳中有升。另外，因为世界卫生监管水平的发展进步，国际卫生组织和生物医疗机构在不断提高对医药界的贸易、经销和检验流程，完善医药平台信息管理系统的建设，这对于技术人员的需求也将会大幅度增加。因此，生物医学专业在国际医疗机构与制药业都有很好的就业前景。

关于爱尔兰国立科克大学

爱尔兰国立科克大学其前身是1845年成立的皇后学院，位于爱尔兰第二大城市科克市，是爱尔兰最古老的大学之一，同时是著名的爱尔兰国立大学联盟成员之一。

科克大学在爱尔兰乃至世界范围内的科研领域都处于领先位置，是一所以科学研究著称的综合性大学，在所有爱尔兰大学中，它的科研投入是7所大学中更高的，因此每年所获得的 *** 研究经费是全国最多的。特别是在生物医学、生物技术、食品科学、光子学和纳米技术等领域取得了显著成就，聚集了众多国际科研机构，高质量的教学设备，高水平的教学队伍和顶尖的科研成果，使考克大学被泰晤士报选为2003-2004年度爱尔兰大学，并在2005-2006年度学校再度当选。

生物医学专业的设置

同时强调基础医疗科学和临床授课指导，特点是小组围绕式教学。

之一学年：医药科学的基础整合课程;

第二学年：继续学习基础医药科学;

第三学年：基础医药科学的学习与进阶;

第四学年：成人疾病基础;

第五学年：深入学习四级临床。

生物医学专业的优势

爱尔兰科克大学的医学楼建于1860至1880年，并迅速因其毕业生而享誉内外。爱尔兰最早的两名女医学学生就是于1898在该医学院毕业的，而牛津大学则是在20年后才开始招收女医学学生。考克大学还是爱尔兰中国研究院的所在地。学生在中国研究院能够通过艺术和商业学习中国语言和文化。该系最近荣获2008欧洲语言奖。

生物医学专业的就业情况

对于就业前景而言，爱尔兰是全球更大的药品出口国之一，全球前15家大型生物制药公司中有13家在爱尔兰建立了生产基地或研发中心。爱尔兰有大批医药和保健产品企业和近百家大型公司，因此身为爱尔兰国立大学联盟之一的考克大学受到了 *** 对于生物制药专业发展的大力支持。

对比美国高额的学费和生活成本，在爱尔兰学习生物医药专业无疑是一个明智的选择。过去10年当中，爱尔兰科克大学在发展生物技术方面取得了突出的进步，以制药行业为主的生物技术产业对爱尔兰经济发展的贡献率不断提高，在就业和出口方面所占的比重逐年增加。目前相关行业的企业数量达170度家，从业人员3.5万。

谁知道有关IBM大型机培训的有关事项

IBM 主机程序开发工程师

◆专业介绍：

主机(MainFrame)作为计算机中的最顶级产品，由于其安全性(目前尚无黑客可以对其进行攻击)和高可靠性(目前号称全年宕机时间不超过5分钟)一直被用于金融，证券等行业。

大型机不仅仅是一个硬件上的概念，它是硬件和专属软件的一个有机整体，是一套密不可分的封闭系统，如同IBM的As/400小型机系列一样，大型机也使用专门为其量身定做的专用软件，这种封闭系统在为大型机系统带来了高可靠性和安全性的同时也使得一般的计算机从业人员难以进入这一领域，一方面是在全球包括美国等发达国家在内，没有比较完善的社会性质的大型机系统培训，这与风起云涌的JAVA等开放开发平台的培训形成了鲜明的对比。

◆工作前景：

一直以来，主机的培训都采用类似于师傅带徒弟这种古老的形式，使得懂得主机业务的人很少能走上社会为广大受众群体进行相关的技术讲解，在网上我们可以经常性的看到Unix的论坛，却几乎找不到关于主机的论坛(不能说没有，但是大部分都是IBM等主机的软硬件厂商的官方论坛)；

另外一个很重要的原因就是，主机是一种昂贵的系统，价值百万美元之巨，一般的培训学校是无法承受得起其高昂的硬件投资。

以上的原因，造成了现在主机开发技术人员队伍的严重匮乏。一方面IBM公司及其合作伙伴对员工的需求有很大的缺口；另一方面，各大软件公司针对大型机的软件开发业务对懂得大型机的员工有很大的缺口。例如：IBM公司引入一个合格的大型机技术人员，公司对介绍人员有一次性3000元鼓励，由此可见IBM公司大型机技术人员的匮乏程度。

相关企业还有：花旗银行、埃森哲、中软、柯莱特、华信、海辉等均通过猎头公司从全国招收相关技术人员。

通常情况下，一个大型机技术人员的入职工资大约4000—6000元之间，而对于一个熟练的大型机技术人员的工资可达6000元—12000元之间，上海和北京等地的待遇更高。

◆技术力量：

目前学校已成功地联系了拥有主机的国外开发公司，并最终达成协议，采用租用的形式，为学校的主机培训提供了硬件保障。在这套系统中，学校能够提供的合法适用用户不超过50人（受所购买许可协议所限），校方有足够的维护经验能在整个培训期间保证它的高效稳定运行，由工作5年以上的大型机管理员来承担。

◆师资力量：

将聘请长期在国内知名大型机软件开发公司内部培训的讲师为大家进行主机系统培训授课（届时您将领略到知名公司培训教师的风采），我们还将提供 *** 电子教材，这些都是在市面上根本无法用钱来买到的东西。

另外，学校建立一个关于主机的BBS平台，供大家在上面讨论技术。在这上面，学校会建立一个答疑区，专门为学员提供在线答疑，学校将安排一名培训老师值班，在最短的时间内为大家提供答案。

◆课程设置：

课程体系主要包含五大部分(十小项目)：

主机的基本概念和JCL；Cobol和PL/I编程；DB2数据库；IMS和CICS。

Course Title

Hours per module

Hours

模块一 主机技术课程

280

之一章：（单科学费3000.00,必修）

56

OS/390 基本系统技能讲授

24

Z/OS和OS/390的基本系统技能操作

32

第二章：（单科学费3500.00）

40

IMS数据库应用程序

24

IMS数据库应用程序操作练习

16

第三章：（单科学费4000.00）

72

PL/I 编程基础知识

32

COBOL编程基础知识

40

第四章：（参加前三科学习后，赠送，不单独招生）

40

DB2 SQL Workshop

16

OS/390 DB2 UDB应用程序编程WORKSHOP

24

第五章：（单科学费4500.00）

72

CICS基础知识讲授

40

CICS应用程序设计I

32

280

◆招生对象：

1. 目前从事计算机非主机开发但想转向主机开发的在职人员；

2. 即将毕业的大学生。

3. 有意从事大型机项目开发工作，并希望进入企业的人士。

◆培训课时及收费：

共计280小时，周六周日全天，每周8小时*2天，在18周完成讲授。

学费：12000元,可单科报名。

IBM大型机培训

IBM大型机是二十世纪六十年代发展起来的计算机系统。经过三十多年的不断更新，其稳定性和安全性在所有计算机系统中是首屈一指的。正是因为这方面的优点和强大的数据处理能力，到现在为止还没有其他的系统可以替代。由于成本巨大，使用大型机系统的一般是以 *** 、银行、保险公司和大型制造企业为主，这些公司和企业对信息的安全性和稳定性要求很高。将Mainframe作为后台服务器进行数据处理和资料库.而目前市场上大型机应用开发人才极其缺乏，为满足市场人才需要，IBM大中华区与大连软件园全面合作，首次面向社会推出大型机系列核心课程，为IBM及使用IBM大型机的企业定制培养大型机应用开发人才。

培训目标

1\ 融入国际先进的IT理念，拓展开阔学员的视野，贴近软件企业发展的需求

2\ 紧跟IT技术的发展趋势，保持知识的同步更新，掌握全球先进的开发技术

3\ 凝聚IBM数十年内部员工的职业培训经验，奠定坚实的专业技术发展基础

4\ 职业化素质训练，工程项目管理实践体验，提高未来适应工作的能力

5\ 科学权威的评估认证，保证获得充足的市场竞争能力

项目优势

- 师资队伍--由IBM公司有多年大型机工作经验的资深工程师及经过严格认证的教师授课

- 课程体系--由IBM公司根据数十年大型机开发和应用经验总结出的全球统一课程体系

- 硬件设施--独家采用IBM最新式大型机IBM eServer zSeries，全国范围内仅有5台用于教育培训，华北及东北地区仅此一台

- 学习平台--全部技术课程在IBM公司提供的IBM大型机平台上进行

- 使用教材--IBM全球统一全英文版培训教材。

- 教学环境--IBM英文教学资料和全球统一的网上课程辅导内容，对学员进入跨国公司提供国际化学习环境

- 就业保障--IBM公司及开展大型机业务的跨国公司的定点人才培养基地；

软件园专业的人力资源解决方案中心常年为园区260多家IT企业提供人才服务

未来，企业和人的关系是什么？

未来，就需要一个好的企业去工作，想有好的工作，靠的还是人际关系，这个年代这个社会，没有人际关系，说什么也不好用啊。所以这是一个典型的联系密切的三角关系。

数据安全有哪些案例？

“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。

员工监守自盗数亿条用户信息

今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。

被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在 *** 黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。

业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。

国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、 *** 号码、出生日期和部分登陆密码。

企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于 *** 黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。

去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。

上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。

当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。

企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？

企业机构亟待提升数据安全管理能力

“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。

5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础， *** 数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。

今年6月1日即将施行的《 *** 安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。

石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。

“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。

“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请

数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, D *** M）进行制订。

阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍D *** M。

作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果D *** M拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。

“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

大数据只是互联网吗其它行业用不着吗l

　首先，我认为大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

其次，想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，我着手从三个层面来展开：

之一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。我会从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；从对大数据的现在和未来去洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。我将分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。我将分别从互联网的大数据， *** 的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

和大数据相关的理论

? 特征定义

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

业界（IBM 最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：之一，数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）；第二，数据类型繁多。比如， *** 日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

其实这些V并不能真正说清楚大数据的所有特征，下面这张图对大数据的一些相关特性做出了有效的说明。

36大数据

古语云：三分技术，七分数据，得数据者得天下。先不论谁说的，但是这句话的正确性已经不用去论证了。维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。

那么，什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为，1-需要全部数据样本而不是抽样；2-关注效率而不是精确度；3-关注相关性而不是因果关系。

阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如，

“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”

“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”

“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

? 价值探讨

大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

Target 超市以20多种怀孕期间孕妇可能会购买的商品为基础，将所有用户的购买记录作为数据来源，通过构建模型分析购买者的行为相关性，能准确的推断出孕妇的具体临盆时间，这样Target的销售部门就可以有针对的在每个怀孕顾客的不同阶段寄送相应的产品优惠卷。

Target的例子是一个很典型的案例，这样印证了维克托·迈尔-舍恩伯格提过的一个很有指导意义的观点：通过找出一个关联物并监控它，就可以预测未来。Target通过监测购买者购买商品的时间和品种来准确预测顾客的孕期，这就是对数据的二次利用的典型案例。如果，我们通过采集驾驶员手机的GPS数据，就可以分析出当前哪些道路正在堵车，并可以及时发布道路交通提醒；通过采集汽车的GPS位置数据，就可以分析城市的哪些区域停车较多，这也代表该区域有着较为活跃的人群，这些分析数据适合卖给广告投放商。

不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

1- 手握大数据，但是没有利用好；比较典型的是金融机构，电信行业， *** 机构等。

2- 没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它；比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3- 既有数据，又有大数据思维；比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未来在大数据领域更具有价值的是两种事物：1-拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益；2-还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

Wal-Mart作为零售行业的巨头，他们的分析人员会对每个阶段的销售记录进行了全面的分析，有一次他们无意中发现虽不相关但很有价值的数据，在美国的飓风来临季节，超市的蛋挞和抵御飓风物品竟然销量都有大幅增加，于是他们做了一个明智决策，就是将蛋挞的销售位置移到了飓风物品销售区域旁边，看起来是为了方便用户挑选，但是没有想到蛋挞的销量因此又提高了很多。

还有一个有趣的例子，1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行例常的“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。那几乎是重复着千篇一律枯燥无味的数据：每支部队歼敌多少、俘虏多少;缴获的火炮、车辆多少，枪支、物资多少……有一天，参谋照例汇报当日的战况，林彪突然打断他：“刚才念的在胡家窝棚那个战斗的缴获，你们听到了吗?”大家都很茫然，因为如此战斗每天都有几十起，不都是差不多一模一样的枯燥数字吗?林彪扫视一周，见无人回答，便接连问了三句：“为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其它战斗略高?”“为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其它战斗略高?”“为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其它战斗略高?”林彪司令员大步走向挂满军用地图的墙壁，指着地图上的那个点说：“我猜想，不，我断定!敌人的指挥所就在这里!”果然，部队很快就抓住了敌方的指挥官廖耀湘，并取得这场重要战役的胜利。

这些例子真实的反映在各行各业，探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据思维；与其说是大数据创造了价值，不如说是大数据思维触发了新的价值增长。

? 现在和未来

我们先看看大数据在当下有怎样的杰出表现：

大数据帮助 *** 实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督；

大数据帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

大数据帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

大数据帮助航空公司节省运营成本，帮助电信企业实现售后服务质量提升，帮助保险企业识别欺诈骗保行为，帮助快递公司监测分析运输车辆的故障险情以提前预警维修，帮助电力公司有效识别预警即将发生故障的设备；

大数据帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和更优惠价格；

大数据帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

大数据帮助娱乐行业预测歌手，歌曲，电影，电视剧的受欢迎程度，并为投资者分析评估拍一部电影需要投入多少钱才最合适，否则就有可能收不回成本；

大数据帮助社交网站提供更准确的好友推荐，为用户提供更精准的企业 *** 信息，向用户推荐可能喜欢的游戏以及适合购买的商品。

其实，这些还远远不够，未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，但我相信只要发展脚步在继续，因大数据而产生的变革浪潮将很快淹没地球的每一个角落。

比如，Amazon的最终期望是：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书。”

Google也希望当用户在搜索时，更好的体验是搜索结果只包含用户所需要的内容，而这并不需要用户给予Google太多的提示。

而当物联网发展到达一定规模时，借助条形码、二维码、RFID等能够唯一标识产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术可实现实时的信息采集和分析，这些数据能够支撑智慧城市，智慧交通，智慧能源，智慧医疗，智慧环保的理念需要，这些都所谓的智慧将是大数据的采集数据来源和服务范围。

未来的大数据除了将更好的解决社会问题，商业营销问题，科学技术问题，还有一个可预见的趋势是以人为本的大数据方针。人才是地球的主宰，大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。

比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体体征，社会 *** ，知识能力，爱好性情，疾病嗜好，情绪波动……换言之就是记录人从出生那一刻起的每一分每一秒，将除了思维外的一切都储存下来，这些数据可以被充分的利用：

医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况；

教育机构更有针对的制定用户喜欢的教育培训计划；

服务行业为用户提供即时健康的符合用户生活习惯的食物和其它服务；

社交 *** 能为你提供合适的交友对象，并为志同道合的人群组织各种聚会活动；

*** 能在用户的心理健康出现问题时有效的干预，防范自杀，刑事案件的发生；

金融机构能帮助用户进行有效的理财管理，为用户的资金提供更有效的使用建议和规划；

道路交通、汽车租赁及运输行业可以为用户提供更合适的出行线路和路途服务安排；

……

当然，上面的一切看起来都很美好，但是否是以牺牲了用户的自由为前提呢？只能说当新鲜事物带来了革新的同时也同样带来了“病菌”。比如，在手机未普及前，大家喜欢聚在一起聊天，自从手机普及后特别是有了互联网，大家不用聚在一起也可以随时随地的聊天，只是“病菌”滋生了另外一种情形，大家慢慢习惯了和手机共渡时光，人与人之间情感交流仿佛永远隔着一张“网”。

? 大数据隐私

你或许并不敏感，当你在不同的网站上注册了个人信息后，可能这些信息已经被扩散出去了，当你莫名其妙的接到各种邮件， *** ，短信的滋扰时，你不会想到自己的 *** 号码，邮箱，生日，购买记录，收入水平，家庭住址，亲朋好友等私人信息早就被各种商业机构非法存储或贱卖给其它任何有需要的企业或个人了。

更可怕的是，这些信息你永远无法删除，它们永远存在于互联网的某些你不知道的角落。除非你更换掉自己的所有信息，但是这代价太大了。

用户隐私问题一直是大数据应用难以绕开的一个问题，如被央视曝光过的分众无线、罗维邓白氏以及网易邮箱都涉及侵犯用户隐私。目前，中国并没有专门的法律法规来界定用户隐私，处理相关问题时多采用其他相关法规条例来解释。但随着民众隐私意识的日益增强，合法合规地获取数据、分析数据和应用数据，是进行大数据分析时必须遵循的原则。

说到隐私被侵犯，爱德华?斯诺登应该占据一席之地，这位前美国中央情报局（CIA）雇员一手引爆了美国“棱镜计划”（PRI *** ）的内幕消息。“棱镜”项目是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划，年耗资近2000亿美元，用于监听全美 *** 通话记录，据称还可以使情报人员通过“后门”进入9家主要科技公司的服务器，包括微软、雅虎、谷歌、Facebook、PalTalk、美国在线、Skype、YouTube、苹果。这个事件引发了人们对 *** 使用大数据时对公民隐私侵犯的担心。

再看看我们身边，当微博，微信， *** 空间这些社交平台肆意的吞噬着数亿用户的各种信息时，你就不要指望你还有隐私权了，就算你在某个地方删除了，但也许这些信息已经被其他人转载或保存了，更有可能已经被百度或Google存为快照，早就提供给任意用户搜索了。

因此在大数据的背景下，很多人都在积极的 *** 无底线的数字化，这种大数据和个体之间的博弈还会一直继续下去……

专家给予了我们一些如何有效保护大数据背景下隐私权的建议：1-减少信息的数字化；2-隐私权立法；3-数字隐私权基础设施（类似DRM数字版权管理）；4-人类改变认知（接受忽略过去）；5-创造良性的信息生态；6-语境化。

但是这些都很难立即见效或者有实质性的改善。

比如，现在有一种职业叫删帖人，专门负责帮人到各大网站删帖，删除评论。其实这些人就是通过黑客技术侵入各大网站，破获管理员的密码然后进行手工定向删除。只不过他们保护的不是客户的隐私，而大多是丑闻。还有一种职业叫人肉专家，他们负责从互联网上找到一个与他们根本就无关系用户的任意信息。这是很可怕的事情，也就是说，如果有人想找到你，只需要两个条件：1-你上过网，留下过痕迹；2-你的亲朋好友或仅仅是认识你的人上过网，留下过你的痕迹。这两个条件满足其一，人肉专家就可以很轻松的找到你，可能还知道你现在正在某个餐厅和谁一起共进晚餐。

当很多互联网企业意识到隐私对于用户的重要性时，为了继续得到用户的信任，他们采取了很多办法，比如google承诺仅保留用户的搜索记录9个月，浏览器厂商提供了无痕冲浪模式，社交网站拒绝公共搜索引擎的爬虫进入，并将提供出去的数据全部采取匿名方式处理等。

在这种复杂的环境里面，很多人依然没有建立对于信息隐私的保护意识，让自己一直处于被滋扰，被精心设计，被利用，被监视的处境中。可是，我们能做的几乎微乎其微，因为个人隐私数据已经无法由我们自己掌控了，就像一首诗里说到的：“如果你现在继续麻木，那就别指望这麻木能抵挡得住被”扒光”那一刻的惊恐和绝望……”

和大数据相关的技术

? 云技术

大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。

云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。

如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。

业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。

那么大数据到底需要哪些云计算技术呢？

这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术（类似模式识别以及自然语言理解）等。

云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务；通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。

36大数据

如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：

之一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。

第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。而大数据是CEO关注的、是业务层的产品，而大数据的决策者是业务层。

详情：http://baike.baidu.com/view/9424571.htm

大数据在企业中的应用

大数据在企业中的应用

2015年9月10日，首席数据官联盟成立仪式暨之一届首席数据官大会在北大召开，本次活动由中国新一代IT产业联盟和易观智库联合主办，中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海发表演讲并参与对话讨论。本次对话环节由易观智慧院副院长葛涵涛主持，参与对话的嘉宾有北大电子政务研究院副院长杨明刚、壳牌中国CIO徐斌、华为大数据总监刘冬冬、北京瀚思安信科技有限公司联合创始人董昕。各位嘉宾从大数据在企业的应用、人才队伍建设等方面进行深入讨论，以下是对话实录：

    葛涵涛：首先我想请大家做一下自我介绍。

    刘冬冬：今年上半年开始代表华为做大数据生态圈的建设，我们这个生态圈是1+6的模式，华为提供公有云，大计算等服务，与数据挖掘，商业应用，数据可视化展示等合作伙伴，国内筛选200多家大数据公司，和比较核心的合作伙伴，开始了之一批，第二批，第三批的流程，之一批选择16家签约，第二批还有十几家，今年年底会完成初步50家的合作伙伴的合作。

    徐斌：壳牌品牌是比较大的公司，壳牌中国业务比较大，壳牌中国在今年已经是121年了，1894年正式进入中国了，就没有离开。目前我们在中国的业务有上油的油气的开采，中油的炼化等业务。大数据在壳牌的应用历史比较悠久，我们开采油田的时候需要用海量的数据做分析，帮助我们在哪里打井更有效，如何保证制造环节更顺畅，更早的发现潜在的风险，这方面有比较多的应用。针对我们几百万的用户，也在做很多的和社交媒体的合作，掌握我们的客户，留住我们的客户，寻找新的商业机会。今天很高兴有机会和大家交流大数据，特别是我们传统行业如何使用大数据。

    董昕：谢谢大家，我们是瀚思大数据安全，一个新的创业公司。大家想安全和大数据有什么关系？其实有非常深的关系，我们后面有机会再和大家讲。我们这个团队是2014年成立的，主要成员是来自于埃森哲、甲骨文等这些公司。我们致力于把大型企业云中心、互联网里面所有跟安全相关的，跟业务、应用安全相关的数据做统一大规模的存储、挖掘、学习和展现，帮助IT从业者，运维人员，甚至企业的领导层从数据终发现一些跟安全相关的东西。希望通过数据驱动整个行业，和整个企业实现由传统的基于防御的安全策略，转向主动智能的安全策略。我们成立一年多，我们公里56人，40多个人都是研发人员，数学科学家等跟数据相关的人员。非常高兴有机会和大家探讨比较新的行业。

    杨明刚：非常感谢主办方的邀请，很多朋友可能了解电子政务，电子政务就是 *** 的信息化，还有所谓的智慧城市，还有数字城市。在过去一年多，一直做 *** 相关的信息化的应用，包括顶层设计。现在随着大数据概念的提出以后，应用和需求在过去一直存在，只是提升了一个水平。电子政务这块近两三年提上很重要的地位。电子商务对大数据的需求也是蛮多的，过去三四年，我们一直研究政务数据和商业大数据，非常高兴和大家探讨数据和首席数据官未来在整个企业决策和政策决策中的作用。

    葛涵涛：我们的各位嘉宾对大数据，对数据资产进行了前期的描绘和支撑。我们都知道现在大数据产品和数据产品数据来源非常广，包括来自于智能设备，可穿戴设备，来自于金融，来自于终端设备。有了大量的数据，基于数据进行挖掘和分析，数据产品化以后，再将数据产品应用到业务中。但是这些数据产品安全性怎么样？针对数据安全和用户数据隐私与大数据是什么关系？

    杨明刚：我先从价值方面跟大家分享一下。美国有一本书《数字化生存》目前这个社会，随着 *** 的发展，我们所有的 *** ，所也的社会的形态都可以用数据来表达，这个时候无论是政务数据，还是商业数据，还是个人数据都可以用来提供，或者给我们未来决策提供参考。无论是 *** 治理，还是企业的科学决策，或者个人未来合理的消费计划，都可以从数据中提取到相关的决策参考。所以这块，其实所有的数据，看似杂乱无章，各种非结构数据和结构化的数据，通过适当的 *** 处理，或者通过数学模型处理，能够给我们管理和决策带来新的支持或者更大的支持，这是我对整个目前数字这块所谓的资产，数据是可以增值的资产。

    其实我们有了互联网以后，每个人在 *** 上，无论是购物，还是通过社交工具或者社会化媒体发表相关的看法或者思想等，我们在 *** 上留下了大量的数字的 *** 痕迹，其实提取这些痕迹，包括相关的特征，用一定的 *** 去分析，就可以找寻每个人或者相关的机构未来的表现。这个东西在这里面，有很多东西涉及到个人隐私，可能在这里买的房子，或者附近相关的消费，根据你的社会属性可以判断你未来的行为。从某种行为来说，会让我自己感觉很不舒服，但是这些信息是通过我们允许的放在 *** 上，只是相关的机构提取过来做一些加工，可能对个人的隐私或者个人尊严是一种挑战。随着国家立法的完善，我相信 *** 的隐私权保护会逐渐解决。

    董昕：其实好恶夸张的说，我们在座的每一个人都不安全，在 *** 空间，无论是你产生的数据，还是你的痕迹，还是你的隐私，或多或少在自己的手机里，PC里，或者是服务器端，安全和隐私可能是永恒的话题，比较大，我就不展开讲了。从我们的角度来说，我们更关注的，从一个角度如何把核心的数据，核心的资产保值增值，安全隐私的问题。无论是大数据下面的数据隐私，数据安全，还是小数据的数据隐私和数据安全 *** 论是一样的。在管理制度上怎么进行保障？

    过去谈论到数据安全，更多的时候是靠技术手段为主，所以才会出现各种各样的防火墙，加解密设备，数据防泄漏，防入侵。这些东西都有用，但是无法解决所有的问题。要不然也不会出现JP摩根信用卡数据泄漏等问题。我们需要拥抱新型的技术，新型的平台，通过技术本身解决安全问题。

    另外一个国外很多报告中都写到了，设备本身控制数据资产不太现实，我假设所有的东西都是不安全的，把所有的东西都放一个安全体系，这是国际探讨的问题。我们怎么用新型技术保护数据安全，同时结合技术，如何使安全管理的流程和措施，能够在企业中获得更多的认识，从而解决这个问题。

    葛涵涛：关于数据能力开放的问题，在之前大数据会议上，阿里集团代表上讲过，阿里的数据不开放，他们是不是有数据安全的考量。因为他们收购了高德等一系列的社交和位置的公司，掌握了用户全维度的数据，这是出于隐私保护，基于安全的数据开放，还是比较遥远的话题。刚才我们在CDO调研报告里面，在未来的数据业务和大数据技术方向上，在行业领域里面的发展是非常重要的，我想请刘冬冬和徐总分别谈谈，比如说大数据业务，还有数据资产等等相关的技术和服务，在你们相应的通讯和能源行业怎么与你们的业务结合落地的。

    徐斌：像大数据的应用，在我们自己的传统行业会产生什么样的作用？我们自己内部把大数据的企业进行划分。从企业决策中大数据起了很多的作用，同行用爆破的方式采集信息，帮助我们判断出这个地方打一口井效率是不是高，因为每一口的井的成本是上百万的，提高10%的成功率是很可观的，这是决策支持。

    第二个是运营优化，比如说油站地下油库存在非常大的隐患，汽油和柴油泄漏的时候，一对环境造成很大的风险，第二对地下水有影响，甚至产生爆炸。一旦发生这种情况，通过大数据技术能不能提前发现潜在的泄漏风险。通过对比站的分析，提前发现是否存在不适当的损耗的发生，从而发现风险。

    第三个就是市场营销，在我们消费互联网层面谈了很多，我们怎么样找到客户的特性，延伸业务领域，包括业务合作。另外通过合作，找到我们潜在的客户。像今天的孙总，我们客户最典型的，对油品的质量要求比较高。我们从互联网找到这个维度，在电商上购买率很高的，经常谈到汽车的，这两个碰撞就能找到潜在客户。

    第四个就是企业安全进行风险管控。能源行业是高危行业，包括油品配送过程中，配送的时候出现问题，可能出现爆炸的风险，包括成本的增加。因此我们在海外作业的时候，不能很好及时发现风险，可能造成重大的人身伤害，包括知识产权的保护，有跟多配方，这是很关键的，这个怎么防止黑客攻击。这个和董总有相关性，企业安全，人身的安全，包括信息安全。

    第五是业务创新，第六是模式变革。这两个把我们传统的，我们通过卖汽油变成我们可能变成第三方汽车服务后市场。以后我们油品可能免费，免费的意义在于盈利模式通过后面衍生的新业务，就是羊毛出在猪身上狗来买单。这就是大数据在我们能源行业6方面的价值。

    葛涵涛：我们原来做过石油远程管道安全监护。现在俄罗斯他们传输的油气管道，很多油气管道每隔多少公里就有检查油压、温度，还有油管表面的状况，加入了很多传感器，获取管道表面的数据，另外还有相应的机器人，会在轨道上定期巡逻，用光来检查表面的状况。将这些数据全部汇总在当地的数据中心，最后汇总到欧洲数据中心，如果正常就显示为绿色的。大数据帮助能源运输企业，在你发生问题之前就帮你预测问题即将在什么时间大概发生。在发生之前进行预警，我觉得这个也是大数据跟商业智能整合的非常好的一个案例。

    徐斌：在我们石 *** 业，特别是化工行业，生产行业一旦有一些事故终止生产，想恢复是非常长的时间，一般是三个月，三个月损失多大。越早预测到危险，提前采取措施，效率是很明显的。

    刘冬冬：我们通讯行业跟石 *** 业是很像的。我们华为也会装各种各样的传感器采集数据，知道什么地方有什么问题，然后解决问题。比如说一个大型会场，一个足球场，数万人，大家都在发微信，这个时候能不能发出去，信号如何？这是我们自身运营商的应用场景。衍生出来的应用场景，如果华为或者运营商更早的把大数据应用到企业的经营管理等等各个维度中去，就不会发生像上海那样的踩踏事件。当外滩单位面积内聚集的人口超过一定量以后就应该有一个预警，告诉相关的管理部门，公安也好，告诉相关的部门人说这个地方已经超多了，通过手机我们可以捕捉这个信息。我们在大数据行业刚刚起步，我相信将来所有的行业，都会面临变成以数据为驱动，或者以数据为核心驱动力的，而不是像以前以产品为驱动力，以渠道或者品牌为驱动力的。以数据为驱动力的话，这个问题是蛮大的，作为华为来说，现在从各个方面改为以数据为驱动力。从宏观来说，我们将要做什么，我们要做哪些产品，这些都可以通过数据给我们进行指导。

    在大数据产品里面，哪些是最需要的，哪些是最急迫的，我们可以通过分析挖掘出来，这个可以指导我们企业将来做什么，不做什么。从很小的细节来说，华为2016年找谁做手机形象代言人，我们可以用大数据做。华为手机的粉丝超过100万。这些人共同关注的是谁，他们共同兴趣爱好是什么？他们每天什么时间上网，数据的统计就告诉我们了，不需要决策部门每天坐在一起拍脑袋决定是谁，不是谁。刚才说到数据安全问题，我认为数据安全和技术是矛和盾的问题。现在接受就可以了，当我们现在收到骚扰短信垃圾短信，为什么会收到，是因为他们掌握了我们手机信息。当企业掌握了很多的信息以后，这时候就造成可以满意度的问题，让数据决定数据安全，让市场决定技术到什么程度，自然会有优胜劣汰，服务好的企业就会持续发展，服务部好的企业就会死掉。

    葛涵涛：我们对用户数据掌握的越来越多，我们对数据精准分析越来越多，我们传递出来的消息就是精准营销，传递的信息就是有用的信息，而不是垃圾信息。这实际上对我们大数据企业，对技术和算法提出了更高的要求。如何通过大数据分析 *** 寻找数据中隐藏的，还没有被发现的价值和知识。

    杨明刚：其实所谓大数据，大价值，大数据应该不是大忽悠，我为什么这么说？因为我在过去一段时间，有一个地方 *** ，某一个行业部门在使用大数据，但是建完的大数据系统无法满足他们的业务需求。我们传统的大数据，一部分是对现有数据的发现，这就是数据检索，传统的数据 *** 就可以做到，对已知的东西，已知的问题，每个数据单元都是了解的，这时候无论是结构化数据，还是非结构化数据，我们可以带着问题找到蛛丝马迹，问题存在什么地方。另外一部分应该是预测的部分，就像海尔孙总谈到的问题，其实可以预测。业务管理专家和业务模型建构专家需要有一个紧密结合。大数据其实是一件奢侈品，对华为这样的产品，对我们海尔这样的企业，对壳牌这样的企业是可以投得起资金的，大数据是奢侈品，但是绝大部分的中小企业也需要科学决策，也需要了解市场需求，这时候面临很重要的选择，要面临高昂的成本建立系统，这是不可能的。但是绝大多数的大数据企业都需要高投资，中小企业怎么通过在数据时代不被淘汰，需要大数据解决方案提供商，或者需要大数据研究者提供一种更典范的，或者更普世的大数据解决方案，不是依托与传统的数据检索，或者传统的数据包装实现大数据的方案，而是需要跳出传统的大数据分析 *** 之外，能不能有另外一种更科学，更普世的 *** ，让我们很多中小企业都能享受到当今的大数据服务，需要我们在座的一起探讨。实际上个人也需要大数据服务。

    葛涵涛：跟简单，更方便使用的大数据产品，方便企业减少这方面的预算，让更多的人使用大数据带来的便利。

    杨明刚：中国的天气预报部门利用大数据是更好的，把过去一百多年的历史数据拿过来进行预报。真正的大数据是对未来可能的知识的发现，通过大数据发现潜在的数据之间的关联。

    葛涵涛：实际上我们刚才提到了各个不同的行业和企业对大数据的应用，因为你在北大做了十年CIO方面的培养，你们对CDO这方面的人才培养有什么样的动作和支持。

    鲁四海：我们也在探讨，刚才我们在PPT里面分享，首先为什么会有这样的角色存在，驱动力是什么？然后再说需要什么杨得技能？我觉得CDO有一部分的东西需要从课堂学习的，偏技术这块的，能涵盖技术和基础管理这块。CDO需要有一些经济学的基础在里面。大数据更大的是告诉我们未来是什么样，告诉我们一些未知的东西。不是提一个假设，拿数据进行分析证明这个假设是对的或者是错的，这个意义不大。真正的意义能够告诉你未来是这样的。我觉得CDO在培养过程当中，除了课堂学习以外，还要跟内部的业务部门进行内部的学习和交流。因为我们面临着未知的世界，更多的需要广阔的舞台，像CDO联盟一样，未来我们做一些交流性的东西，各个行业，不同行业的方式 *** 进行跨界整合，因为数据在这个时代就是跨界。

    葛涵涛：下面我们请我们在座的各位嘉宾，用简单的一两句话展望一下大数据时代下，我们这些数据管理人才，CDO们如何在整个大数据背景下做好我们的工作，能在工作上出新出彩，在我们业务设计上有相应的业务创新。

    鲁四海：应该说任何一个行业任何一个企业的数据都是资产，每个企业都将拥有将数据变成核心竞争力的能力，这个能力可能是自建也可以购买服务获得。

    杨明刚：大数据应用成为未来决策的核心推动力，今天的大数据不能成为大忽悠。

    董昕：我们谈了很多技术方面的话题，我觉得一个CDO之一应该有大数据的理念，未来主要的价值都是数据。另外一点，我们认为作为一个CDO，一定要跟我们业务相联系，懂我们的业务，知道我们的收入从哪里来，成本在哪里，效率从哪里提升，这样CDO才能落地。

    徐斌：数据本身有没有价值，我个人认为数据是没有价值的，虽然我今天讲了很多大数据。只有当数据能帮助企业产生价值的时候才能成为有价值的资产。我经常说数据资产，每个公司都有大量的数据，他们不是资产，因为它没有用。数据只有成为有用的信息，成为知识，变成智慧，它才是真正的数据资产。不要神话大数据，大数据产生业务的价值，产生商业的价值才叫大。第二我们企业有CDO，或者有虚拟CDO职位，通过其他的CIO、CMO承担。最主要的是脚踏实地，循序渐进，如果你不把企业的数据用好，谈何大数据。如果企业没有从数据支持决策的文化，大家做任何事情不用客观数据帮我们做分析，给你再多的数据也没用。首先是企业文化。第二把现有的数据用好，然后循序渐进引用更多的数据做分析。通过数据发现未知东西，这是伪命题。因为你发现未知东西，因为你不知道，原因是什么。当形成智慧知道为什么会发生，这是我们追求的目的，只不过我们现在不知道，所以通过相关的分析找到了相关性，但是不知道原因。未来当我们有足够多的知识积累，我们就知道原因了。未知领域是大数据的使用阶段。

    刘冬冬：大数据这块没有找到盈利模式，没有找到市场，推不动。现在大家找到了盈利模式才推下去了，这才是有用的，大数据有用才是硬道理。对于CDO来说，我认为跨界才是最重要的。不光要有知道企业内部的小数据，同时也要知道外部的数据如何和企业内部的数据相结合。比如说做销售的，系统能不能很快的告诉员工，这个公司销售额有多大的产能，以及其他合作公司等等的情况，有价值才是最重要的。

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