引言：现在越来越多的公共突发事件当中，尤其是像人为的突发事件，比如说最近像上海的踩踏事件，互联网也好，大数据也好，能不能发挥一些正能量的作用?防止这种悲剧的再度重演呢?本期IT名人堂的访谈嘉宾是星环科技的联合创始人孙元浩先生，我们在2015中国Hadoop技术峰会上对他进行了独家访谈。
孙元浩认为，完全可以用一些新的技术手段来检测外滩人流的变化，为公安部门和交通部门提供一些信息指导，比如摄像数据充当数据源来做一些提前的预警。通过地铁刷卡数据、和轨道交通数据来判断人流量，发现地铁数据的异常，公安部门可以直接和交通部门协调，从而疏散人流。其次，我们还可以结合数据源运营商基站的信号对数据进行分析，它们包含了用户手机的大致位置，我们能够迅速的判断出人群密度以及变化趋势。随着手机的移动，根据基站里手机的移动方向可以预测密度的范围，这些信息综合起来可以形成从轨道地下、地面到空中的全方位检测，这些信息可以迅速反馈给公安，为治安提供导向性的方案。此外，还有一个车流信息数据的采集也是非常重要的，机动车辆经过外滩、乃至全市交通，都会留下一条记录，我们可以迅速判断哪些机动车没有离开，逗留了，从而推断出这里的车辆可能发生了挤压状况。在这种情况下，我们可以立刻反馈给交通部门，所有的营运车辆不允许经过外滩，这种方式也能缓解交通情况，所以综合这些措施也是能够做到预防的。
皮皮：在大数据的时代里，数据是一个让企业很纠结的话题，很多人会认为数据是死的，人是活的，数据挖掘的世界既是一个地雷阵，同时又是金矿，那大数据到底能给我们带来什么呢?如何在海量的数据里挖掘出有价值的数据为己所用呢?
在采访中，孙总为我们概括了大数据的三种典型应用场景，其用武之地小到个人、家庭，大到国家，大数据可谓是无所不能。今天Hadoop主要应用场景集中在技术处理上，但是已经有一部分的应用开始偏向机器学习。星环科技与合作伙伴也开始尝鲜，利用Hadoop技术来处理数据的高级分析，从大数据中挖掘出有价值的数据。
第一个典型的应用场景是利用大数据来满足实时营销，比如实时采集用户手机的位置信息，推送WI-FI的热点，根据用户的购物历史，刷卡记录来做数据分析，推送个性化的营销，比如电影票或感兴趣的商品等。
第二个典型的应用场景是利用大数据来预测用电量，孙总为我们介绍了一个从事用电数据分析的真实客户案例。有些省份已经布置了很多智能电表，多达几千万户家庭，电表采集密度每天高达23次，通过电网传感器的数据可以分析用电量与气候之间的关系，能够帮助电力公司来初步的预测未来的电力需求量，同时也能挖掘出企业用电和GDP增长之间的关系。
第三个典型的应用场景是大数据应用在医疗领域，有些企业应用大数据的分析对DNA进行比对。过去对高龄产妇进行检查，手术存在风险。现在采用大数据的新技术，通过采集胎儿的DNA序列进行比对，一旦发现胎儿的异常症状，就可以采取措施，这种方法与手术相比，更加准确，也无风险的，这种新的技术随着大数据应用越来越广泛。
皮皮：60%的Hadoop应用是用在SQL统计领域，最早的Hadoop是用于ETL，包括从数据的萃取到转制到最后的加载，而现在我们发现像FACEBOOK的数据仓库也用到了Hadoop 的数据仓库，那么Hadoop与数据仓库究竟有什么样的关系呢?
孙总坦言，互联网公司从第一天开始就是用Hadoop做数据仓库，所以Hadoop是互联网公司建数据的第一选择，实际上Hadoop是互联网公司的数据仓库。而对传统企业来讲，IT架构也发生了比较大的变化，比如在运营商、银行、物流、飞机等其它行业，Hadoop作为一个数据仓库的补充，但是把Hadoop运用到这些企业当中的时候存在一个显著的问题，传统的IT架构，在上面已经有大的应用了，这些应用很多是基于SQL的，应用类型与复杂程度其实是超过了互联网公司，所以hadoop在进入了这个领域的时候，有些局限，早期只是做ETL。而随着hadoop技术的发展，像国外的一些公司包括我们公司都能提供比较完整的SQL支持，这样使得我们能够更进一步用hadoop来替代企业的某些数据仓库。
传统的数据仓库像一些大的企业国有银行，动不动就是几个亿，维护扩建也是几个亿的，成本经费非常昂贵，而Hadoop提供了性价比非常高的方案，这是企业在选择的时候的一个考虑的重要因素。