1月8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》

 
在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！