糜万军：请各位结合具体的案例，或者是应用的场景，我们讲一些发展了解决了什么问题，是怎么解决的？按应用场景讨论一下。
林春雨：在这之前，我先给大家讲一个刚才发生的例子，今天我一大早，八点半从家里出发去亦庄，因为这个会有两个会议议程。昨天是云计算的大会，我下了APP就看到云计算在亦庄，我的经验主义就决定今天就奔着亦庄去为，这点证明经验是靠不住的。我赶紧用百度地图从亦庄跑回来，我选择了一条错路很堵车，我就在想这时候数据也是靠不住的。因为百度告诉我这边没有太堵，但是我过去的时候堵的时间远远超过百度上面的红线。所以数据也是靠不住的。
这时候我在想未来什么东西最重要？我觉得分析是最重要的。能够准确的把数据分析成有用的结论，这是最重要的。在大数据处理里面，最大的核心是分析。昨天我们跟一个政府的师长汇报项目的时候，他们是从非技术员的角度去理解大数据。最后他的结论是：大数据无非就是把这些散落的垃圾重新组合里面，发现里面的价值。我觉得他的总结非常到位。
去年4月份，我们一直在从事大数据的技术，后来总结成四个缩写：第一个就是SB，第二个是AE，都是IT我们最喜欢的东西。大数据首先要解决数据源的问题，很多公司都在打造数据，你有什么数据。政府、包括证监会都在打造数据，首先要解决数据源的问题。数据源有三类：第一个是互联网数据，第二个业务数据。第三个就是未来的物联网的数据，现在我们也得不到。我们为什么做社交？社交能够把人们的行为记录下来，有足够的数据供你研究，这有是S。
第二、B代表什么？一个是商业，一个是大数据，B为什么那么重要？你的方向比努力更重要。现在大量的人在做股票的预测，作为一家上市公司的高管，我自己无法预测公司股票的走势，我不相信你能够通过一些方法预测这个股票。不是说大数据什么都能做。
第三、A就是分析能力，我们看一些不同的行业，有很强的分析能力hadoop不代表一切。最核心的分析问题，甚至包括数据库的很多问题，他都没有办法解决。
第四、E就可视化，大数据太了大，我们需要有一个可视化的工作，把那些复杂的东西，用最简单的方式表达出来。谢谢大家。
赵国栋：我讲一个金融类的案例，这个公司的名字我不说了，说了有点做广告的嫌疑，因为它还没有上市。这家公司以前是做供应链的管理软件，在做这个业务的同时，他发现他掌握了这个材料里面一些采购商的所有的数据。基于这个数据我们能不能做贷款，后来发明了一套新的模型，完全根据用户采购的数据，上下游的数据，精确的定价这个用户的信用。根据这个信用去银行做贷款。最高的金额做到1500万的贷款，没有担保，也没有抵押，他们做了五年。延伸出来来看，我们探讨互联网行为发展的时候，我们常用的说法是互联网颠覆金融，未来大数据重构信用。
张福波：我想给大家分享一下我们在大数据方面做的事，我们有三个层面？大数据解决IT的技术，大数据解决数据平台的应用，最后是大数据的应用问题。我们是搞IT的，我们发现用户会有一个问题，我80%是传统的架构怎么办？这就是我们的困惑。我们有很美好的想法，但是具体的落地，你会发现一下子需求缩减了，这就没有多大的意义。这是我们在做大数据犯的错误，大数据也好，或者是存储也好，我们必须回答解决用户什么问题。按这个角度来讲，我们可以把存储80%的数据管起来。IT的投资不能浪费，分布式的存储不能解决所有的问题。
我们觉得把存量的数据存起来能达到什么样的应用？就是安全。可能把每个工程师上网，上网的行为记录下来，记录下来以后，对每个人可以建立一个行为的模型。这样就发现，某一个人在一天上机的行为，和原来的历史差别很大，有两种可能，一种是有人冒充他在上网。第二个可能，他在做以前常规的事情。
宣晓华：分析和应用是我们的核心能力，十年来我们在服务运营商，电商企业、金融企业。数据的应用无非有几个，一个是增加收入，第二个是增加成本，第三个是做决策。
在增加收入的过程中，我们有很多的服务企业，都是大零售的企业，不管是运营商也好，航空也好，电商也好，很大的工作是增加收入的。怎么增加收入？因为它有大量的客户，十万、几十万、上百万、千万级也好。怎么增加收入？很大的工作就是能够延长这个客户，在我这家企业的时间。这样就是客户关系关系，或者是客户保有是非常重要的工作。
怎么提升每一个客户消费的价值，一个是把时间延长，第二个是把消费的能力增加，发生交易的收入增加了，这是产生收入非常好的方式。对大部分的零售企业，一个是时间，怎么延长时间？要洞察客户，分析这个客户需求是什么，消费的能力是什么？你能够有方式，提供合适的产品。在这个基础上有合适的价格。
匹配一个产品，和定价是非常重要的。怎么做这件事情，需要大量的分析和大量的产品的组合。基于分析和大量的产品的组合，同时有一个比较合适的渠道给他，让他知道这个合适的渠道，可以是电话，也可以是宣传，也可以是交互式的形式。这样我们做了很多的项目，可能有上百个这样的项目，来帮助企业使用好。
另外一个例子更有意思。我不但没有增加非常好的成本，运营商可以让你欠费，信用卡就是很好的例子。另一种运营商也让你话费用完继续 打电话，通过很好的分析客户的信用，让你在适当的时候欠费继续使用这个服务。这样你打电话的网络成本很低，通过这样就提高了他的收入，这也是提高收入的一种方法。做的决策有很多，比如说给人们发放信用卡，这都跟决策有关系。
史周军：我是来自用友公司的，这个公司目前是负责了大型，中型、小微企业近200多家，近期我们也在看企业的数据发生很大的变化。第一是这个数据，我们原来数据主要是过去的数据，现在的数据，目前有未来的数据。原来我们的数据是按年、按月、按日，目前到了时、分、秒，个别的行业到毫秒、微秒。
第二个是空间的数据，我们原来在企业管理里面，我们处理一些数据的时候，他可能是一些点，甚至是一些流程。目前我们在每一个点上，我们可能有一些关联，如果再加上实时，位置关联信息，状况，这是从点到面了。数据有很大的增长。
第三个维度就是类。在企业管理里面，我们原来更多处理的是一类数据。一些分类，批量的数据。到目前看，这个远远不够，我们已经到了每一个类具体的点，包括这个数据从产生到消失。
还有一个维度是聚集度，原来企业关注的数据更多的企业的人财物大数据，这些数据关系非常的复杂。现在企业已经从核心的数据，到各种的数据。包括一些大量的非结构化的数据。视频、声音，文本、日志的数据，还有流数据。这是从企业的内部，但是这个聚集度，已经从企业走向了产业链。企业内部的数据，包括跟客户，供应商，以及他们的一些社交。这个范围也在大幅度的增加。
正是这四个方面，我们说大数据，大家可能谈更多的是分析，其实远远不只是分析领域，除了我们讲的这些方面，像更广大的交易类，各个领域都涉及到了。这是第一个方面，就是企业未来一定是数据的企业，不同的数据，带来了很多的应用。这些应用，企业这么多的变化，也就是技术推动的变化。我们用友公司怎么推动？我们有两个平台。一个叫EAP，就是我所在的这个部门，还有一个部门是做数据应用的这个就不介绍了。
大数据跟其他的领域，包括跟云做支撑，移动做采集，作为一个端，还有社交，大量的关系数据。从EAP角度来讲，我们分了四层，基础设施层，我们有云平台。另外在数据处理层，我们有AE产品，这个主要是处理结构化的数据、非结构化的数据，还有流数据。结构化的数据，不是关系型数据库数据量就小，它的能力就差。不是这样的。我们结构化的数据里面，处理其他的数据量，依然可以是量级的。
再往上就是有一个分析的平台，包括结构化数据，再往上就是支持互联网，主要是B2B电子商务。另外就是移动、社交之类的。技术领域的面很广，如果说我们企业需要把这些技术做到，挑战非常大，它涉及的领域太广。这也是为什么我们要做一个平台，来帮助我们的伙伴，都可以用这个平台，在这个平台的基础上，更方便的去服务我们的用户客户，创建一个大的产业。
糜万军：我觉得不管是对各公司，对投资人，对创业者，都是属于一个伟大的时代，有很大的机会，大数据加上这个行业，在改善着我们的生活。各位都是数据产业的引领者、实践者，结合技术供应层，谈一下对未来的展望？你觉得未来有什么问题和需求，我们在规划中，或者我们准备颠覆谁，可能会被谁颠覆？
林春雨：拓尔思现在最大的还是政府，我们在政府方面的应用，可能会得到很大的提升。大数据分析分两部分，一个是过去数据的分析，另一个是预测。有一个很大的词是舆情的分析，舆情就是公众的观点，我们需要通过公众观点的采集，把这些东西提供给相关的政府部门进行决策。
有一个例子，某一个领导想做五大工程，他就展开宣传，我们就通过对社交网的采集，就可以分析出来，哪些工作得到了广大群众的拥护，哪些工程做的不好，这个可以有一个判断，他可以根据这个判断决定未来执政的重心，这是政府向更加开放、民主化的进程发展。
第二是预测。有一个天气预报，就是对所有过去历史资料的一个总结，才能预测。其实我们最近跟教育科学院做了一本年度的报告，我们就把往年所有的教育会发生的事情总结起来，发现教育的舆情也是有规律的。六七月份上学之前，会发生很多的乱收费的事情。比如春节之前，会发生很多堕胎的事件。你会发现当你把这个大数据的分析，按照时间线拉长，很多规律性的东西会出来。我们就可以这个规律性的东西，挖掘出最有价值的。这是一个技术，我给大家的建议就是，你注重分析当前的数据的时候，想一下把时间线拉长，把过去的数据再分析一下，会发现有很多的价值。
赵国栋：谈一个产业的趋势，很多的公司，你可能看起来不好说这家公司是属于什么行业？比如谷歌公司，它是媒体行业，互联网行业，还是制造业，还是造汽车的，你不好说它是什么行业？比如国内的小米公司，他现在自己做小米的手机，开发一些应用的软件，他未来可能靠卖电影，靠内容服务去赚钱，他应该属于哪类公司呢。产业里有很大的需求就是融合，产业跟产业的界限变得很模糊。我们很难说它是什么企业，只好笼统的称为大数据企业了。
张福波：我有一些不同的看法。我认为数据应用，就是把“大”去掉，数据已经存在了，数据和大数据差别在哪？为什么叫大数据？大数据对于一些老客户来说，大数据对他来说就是成本。第二，它数据的量级变大，因为是存储协议，不需要做数据的压缩，这也是一种改变。所以我认为对企业来说更多的大数据的成本，就是把数据存储的成本降低了。
对于一个社会来上，当下谈大数据很多，但是你必须要拥有数据，才能做大数据的应用。包括我们运营商也好，包括医疗也好，我觉得未来谁能够在大数据里面，能够做颠覆性，就看谁拥有数据。谁拥有数据，谁就有话语权。数据是他的，他可以做一些什么东西。我看好将来大数据，一个是医疗、养老，还有通讯，社交，这几个领域当中可能会创造出更多的应用出来，给老百姓提供更多的方便。
吴强：大数据的未来，有的时候比较难说清楚，但是大数据的机会很多。我们一开始创办这个公司，就是因为数据越来越多，数据是很有价值的。从这个角度来说，我认为各行各业，一家企业他可以通过数据优化他的流程，他的管理、决策，他的需求是巨大的。我们是数据挖掘的解决方案提供商，一般来说，我们都是针对怎么样对某一个行业，或者是对企业，行业，或者是一个社会，或者是一个个人，怎么让数据变得更美好，效率更高，或者是决策更简单。已经看到了各式各样的企业，跟大数据有关，所以我相信对我们也好，对在座的每一个人也好，有非常大的市场和机会。我们是不是想颠覆谁，或者是被颠覆，我们的定位从来没有想过要颠覆谁，或者是被谁颠覆，我们自己认为是帮助客户，帮助社会，帮助行业提供数据的解决方案。我们本身不是颠覆某一个人，只是让那个行业更有效，更简单。
大数据的持有者是不是某一家公司？我觉得是每一家企业最后都有大量的数据存在，而且有新的方式积累这个数据，变成每一家企业也好，政府也好，社会也好，会有大量的数据存在。数据肯定是一个资源，但是这种资源，不是说某一家，大家能够全部的占有。包括现在每一个人，如果你们看可穿戴式设备的发展，每个人都拥有非常大量的数据，没有人都变得有很多的资源。有了这个资源，怎么样让这个资源对个人有用，这需要大数据的分析，或者是数据的服务来提供。
我们公司来说未来可以做什么？我们要做的一点就是目前只做了很少的行业，金融、运营商我们做了一些工作，我们发展的大量的，为电商提供很多的服务，这种服务的形式不一样，有的是咨询的服务，有的是通过云模式提供的服务，以后还有各种不同形式的服务。但是我们对某些领域很感兴趣，刚才讲的医疗、健康、环保都很感兴趣，包括对个人，怎么样基于个人的数据，帮助他学习，提升健康。或者是帮助他个人用好时候，管理拥有好他的财富，这个可做的事情很多，不是一家公司可以做的。
史周军：简单的说一下，其实大数据，未来从行业来看，大数据的应用比如互联网应用、供应链应用，上下游的企业包括最终的消费者。但是我们从服务的企业更多的来看，可能不是颠覆，而是怎么创新，增加升级战略，怎么在大数据时代改变思维？
从企业角度，我们分析是两大类：第一类是SAT类企业，在大数据时代它的战略，更多的是从技术到应用，到价值，到建立自己的产业链，这是一条路，更多的是利用开源的的技术，整合的平台，让大数据落地。
从更多的其他行业，比如制造业、消费类、流通类，房地产，他们的IT技术没有那么强，这样会依托更多的伙伴。我们用友在未来会帮助更多的企业，但是只靠我们自己肯定不行。所以我们整个的战略，也是平台化，产业链的供应。在打造产业链方面，用友也有很多的措施，我们建立了开发者社区，这里面我们的各类伙伴，一起服务企业客户。还有应用商城，我们伙伴做的应用，可以在商城上去推广。我们的企业客户，也可以在商城少找到应用。
至于技术落地，大数据有各种的数据，各种的关系，如何把数据变成信息，然后把信息变成知识，最终产生价值，这里面挑战非常多。所以从用友的角度，我们今天北京市有重点公共实验室，企业云公共实验室。这里面我们会跟技术伙伴，包括我们的客户，包括产学研结合。在这个工程实验室里面，我们搭各种的环境，包括大数据相关的各类，包括移动终端，社交，包括云本身。
我们还是通过产业链的力量，大家协作，推进共同服务好我们这个企业，在这个大数据时代，怎么更好的转变我们的一些运营思路，提升自己的竞争力，创造更多的价值。
糜万军：时间关系，非常感谢各位嘉宾的分享，感谢在座的各位！