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CDA大数据生态峰会现场回顾!

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来源: CDA数据分析师 | 发布时间:2016-01-24 16:56:53

18日,2016大数据生态纵览峰会在北京圆满落幕。30多名嘉宾参与分享,20多家企业共同参与,30多家媒体参与报道,1000多名与会者见证了这场盛会。如果你错过了,确实有点遗憾。不过没关系,现在来一次回放,一起来感受现场的气氛吧。

 

以下嘉宾演讲和PPT会上传至网盘,可在CDA数据分析师微信公众号后台回复关键词“cda”获得下载链接。(因嘉宾演讲需要进一步编辑,故分批上传,本次上传的嘉宾为:洪建勋、吴继业、林逸飞、谢邦昌)。

 

IBM爱好者的盛宴

 

如果你是IBM爱好者的忠实粉丝,这次峰会你就来着了。不仅有IBM大数据产品总监洪建勋在主论坛的精彩分享,还有专题分论坛全面解读Power Linux各种技术和性能,更可以体验展览区的多种产品。

 

洪建勋 IBM大数据产品总监

《从大数据到认知》

 

 

 

IBM大数据产品总监洪建勋提到,2015年6月份IBM对Spark开源,把十多年的积累无偿开源给Spark社区,并在旧金山建立一个Spark的社群,研究Spark和已经有的业务融合在一起,做更多的发展。这几年技术层出不穷有各种各样的技术,技术非常重要,但不能为了技术而技术,所有的技术为业务服务。业界最重要的不是搞IT建设的人,是会玩数据的人,而且懂业务会玩数据的人。未来十年,这一类角色相信可以获得很高薪水的角色。因此, IBM在中国计划培养100个数据科学家,懂行业懂数据分析科,有很深入的全方位的知识。

 

 

除了主论坛的精彩分享之外,另外设置了“让数据大有作为的Linux服务器”分论坛,来自IBM的3位嘉宾从技术层面探讨了大数据解决方案和案例。

 

 

而在会展区,IBM的展台也相当吸引人,主要展出了IBM Analytics for Apache Spark。Apache Spark 是一种开放源码计算框架,它使用内存内处理技术,与当今市场中的其他技术相比,可以使分析应用的运行速度提升 100 倍。

 

Apache Spark 适用于为数众多的环境,以易于使用,能够创建算法从复杂数据中提取洞察而闻名。Spark 在 2014 年升级成为顶级 Apache 项目,并继续扩展。

 

IBM 对 Apache Spark 项目作出承诺,投资于以设计为主导的创新和大规模的培训计划,促进开放源码创新,将智能加速融入每一个应用。

 

听听他们说了啥

 

本次峰会嘉宾奉献的演讲精彩纷呈,来听听他们在现场说了什么

 

谢玲 永洪科技联合创始人《如何构建一站式大数据分析平台》

 

 

 

一站式大数据平台包括三个阶段:数据准备,探索式的数据分析和深度分析。为什么把这三个放在一起构建成一个大数据分析平台呢?因为这是跟数据分析的三个阶段相匹配的。

 

我们在分析过程中对接到很多数据数据相对原始,离最终要进行分析的数据要求还有一段距离。我们要把数据进行清理进行整合,做一个轻度建模。

 

接下来探索式的分析,在这个阶段由业务人员或者IT人员来进行操作,他拿到数据以后,选择组合、做指标和维度的匹配,选择合适的计算方式和展现形式,这需要灵活操作。

 

再到下一个阶段就会对组合分析不能满足的场景做一些挖掘的分析。有些数据本身是未知的,它的特征不明显,我也不确定怎样组合才能得到我想要的深度分析,就需要利用挖掘算法来支撑。

 

这三个阶段组合在一起,才能打造让用户感受一致性体验的平台。

 

李国静 贵阳大数据交易所首席运营官《大数据,国家战略与梦想》

 

大数据是一个资产,在整个经济形态里边,其实价值最大的释放并不是你独享,而是分享,是碰撞,是聚变。

 

所谓大数据,只是一个手段和载体,传统经济最后一切的产业链条未来都要进入大数据的生态。

 

所以未来所有互联网公司其实都会成为一个大数据公司,它都会成为一个载体。但是这些数据源本身的应用和发掘还远远没有开始,今天很多嘉宾讲了大数据的应用,从整个数据层面到应用到它具体的工具,大家都在做探索。未来我们把所有的这些点连成面,连成我们现在的空间,那就形成未来的生态。

 

吴继业 GrowingIO 联合创始人《用商业分析,变革增长》

 

 

简单介绍一下数据驱动增长的未来五大趋势:

 

第一,未来的数据分析要求更高,数据分析的数据的力度会更加细腻,用户行为数据愈加重要。

 

第二个趋势是实时和全量。

 

第三大趋势,数据分析能力应该成为企业员工必备。

 

第四大趋势,自助式工具会大规模使用,而且像大数据的技术还有数据分析师的鸿沟在渐渐被填平。

 

第五个趋势是数据分析平台的云端化。

 

林逸飞  TalkingData 合伙人、执行副总裁《数有先后,进退有据》

 

 

移动互联网有几个最重要的特点,其中最最典型的特点就是霸屏,当我打开一款游戏,眼里只有一款游戏,没有其它,固定资产再高,你跟顾客的联系被这一款APP涵盖。

 

很多人追求平均停留在APP的时间,只有那个时间你的消费者完全属于你。反过来,当我可以有效积聚客户,占有客户更长的时间,我的APP自然成为入口,我在上面不要广告,任何一个信息流的提示,任何一个小的关键词都特别值钱,霸屏摧毁了你背后各种各样的积淀。

 

这样纷繁复杂数据,如何让它真的发生价值,我认为这三件事情缺一不可。

 

第一,海量数据。

第二,极致工具。

第三,要有专业咨询。

 

高居泰 SAS中国首席咨询顾问《大数据分析及应用》

 

传统的分析的需求或者是挖掘的需求相对比较单一,但随着互联网的发展,各行各业竞争变得越来越残酷,各个业务部门都需要对数据做深入的分析,一个企业各个部门会提出很多的分析需求,所以在分析建模这个领域,会有爆发式增长的需求出现。

 

基于这种变革的情况下给我们带来很多的挑战。

 

1、数据和模型越来越多,未来一个企业要形成全企业所有数据得打通,数据要求范围更广而且要求内容更全。

2、模型越来越多,要快速满足业务部门的需求。

3、模型开发出来以后,投产需要很多的工作量,会耗费大量的人力和时间。

4、数据和系统集成更加复杂。

5、管理更加困难。

 

常国珍 CDA数据分析研究院院长《数据科学家的成长路径》

 

 

数据科学家养成需要什么?脑子结构什么样?一左一右。左边是什么?左边是理性,左边都是硬知识。但是只有硬性的是完全不足的。一个数据科学家必须要非常能讲数据,讲故事不是忽悠,讲故事才是真正的发现数据价值的必须要有的能力。

 

很多人做数据分析,你只要把数据给我,我绝对给你做出一个很好的模型,但是问题是,谁帮你整理数据?谁帮你整理信息?不是你自己吗?我们在建模的时候完全把这个事情想明白,把事情想明白,就会讲故事,不但会讲故事,还要有好奇心发现故事背后到底是什么样的逻辑,善于沟通。

 

章鑫辉 网易云市场总监《即时通讯云之大数据猜想》

 

 

世界上存在各种各样的沟通,有人与人的沟通,人与机器的沟通或者机器与机器的沟通,各种场景的沟通,每一种沟通都对即时通讯有刚性的需求,所以我将即时通讯看成云PaaS层数据入口,在这里即时通讯跟大数据做起关联,就是数据沉淀。即时通讯云将成为更有价值的大数据的载体。

 

谢邦昌 台北医学大学教授《医疗大数据》

 

 

2015《经济学人》告诉你,台湾在世界最安全的城市里面排名第九,台湾医疗水准在全世界200家最有价值的医院中间有14家排名是前100,台湾医疗在亚洲甚至在全世界是前沿,其中很重要的原因是大数据分析对它的影响。

 

在台湾,政府是最大的开放数据的持有者,台湾的政府网站上可以看到开放数据的东西,结合产官学研,医疗健保数据库,结合经济,结合环保,再结合气象相关的讯息,就可以产生更多的价值性。

 

单艺 猎聘网首席数据官《大数据分析师的十大机遇与挑战》

 

对于新入行分析师,这些是你要特别注意的方面。

 

首先,理解业务。

 

第二,领会商业模式,你甚至要比你的老板比CEO两三句话把你公司核心商业模式说清楚,这样你才能够根据业务做分析。

 

第三,我们在做具体业务,经常打交道市场策略、经营策略,随时知道公司往哪个方向走,用哪样的方法布局解决自己现在面临的业务挑战的问题。

 

最后一点,财务方面很关键,大部分的业务跟收益有关系,你要有财务方面的背景,我觉得会对自己的业务发展、对于深入完成企业交给你的任务有很大的帮助。

 

刘冬冬 华为大数据总监《大数据·以和为贵》

 

 

2014年以前大数据都是靠技术为驱动力来发展的。2015年以及2016年越来越多的企业将会变成以数据为驱动力的企业。

 

数据会越来越多用在人工智能、深度学习、机器学习方面。大数据目前还有一个瓶颈,就是同时进行分布式存储计算,目前这个瓶颈还没有跨越。所以我们认为在2007年大数据行业将会有突飞猛进的发展。

 

数据可以归纳为两大类价值,一是社会价值,二是企业价值。社会价值是触目惊心的;企业价值在于,数据需要组合在一起,它能够发挥价值,就是1+1大于2

 

更多嘉宾的精彩演讲,将会陆续上传至网,尽请期待!

 

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