2013年12月5-6日2013中国大数据技术大会在北京举行。数十家领军企业，近七十场主题演讲，不仅覆盖Hadoop生态系统与流式计算，实时计算与NoSQL、NewSQL等技术方向，还对互联网、金融、电信、交通、医疗等创新案例，大数据资源的法律法规、大数据商业利用的政策管制等有深入讨论。在大数据应用主题论坛上，中国移动研究院业务支撑研究所所长孙少陵在开场致辞中指出：我们对数据分析师的要求不光会使用Hadoop，使用大的数据仓库，也要熟悉各种算法，各种模型，具有一定数学的基础。最重要的，你必须要了解业务。你要了解你分析的行业，它是什么样的生产流程，它的特点是什么?所有的数据代表什么意思?如果没有这些方面的基础背景，数据量再大，摆在我们面前的也都是冷冰冰的数字。

　　易欢欢：大数据时代的跨界与颠覆

　　宏源证券研究所副所长易欢欢，演讲的主题是《大数据时代的跨界与颠覆——金融业门口的野蛮人》，他指出：以前的个人信用数据来源来自金融账户、水电煤气。现在的个人信用还包括了Amazon、eBay、甚至是Facebook和Twitter。打通社交网络的数据，可以提供多渠道的数据获取，决定贷款最终的发放。如果奥巴马发推at过你，那你的信用额度将会大幅提升。

　　专注极致，基于口碑的传播模式。这是一个充满颠覆的时代。重新审视核心竞争力、护城河、拥抱移动互联网大数据、重新评价公司产业事业的新价值。另外，易欢欢还讲到，整个产业的模式在变化。更加专注、更加极致、注重口碑、信息的传播会非常的快! 对大数据应用对于金融业有更大的意义，在企业层面，其拥有数据的规模、活性，以及收集、运用数据的能力，决定公司的核心竞争力。掌控数据，就可以支配市场，意味着巨大的投资回报。数据将成为企业的核心资产。面对大数据时代，各行各业的需求、运营和结构效率都将发生改变。

　　何鸿凌：Analytics as a Service

　　中国移动经分(BI/DW)系统规划项目负责人何鸿凌，演讲的主题是《Analytics as a Service》。他指出，大数据时代下电信运营商的分析需求变化。1. “头部”共性的需求越来越少，“长尾”个性化需求越来越多。2. 固化的需求越来越少，探索性需求越来越多。3. 向前总结性分析越来越少，向后预测性分析越来越多。(Predictive Analytics )4. 简单的统计分析越来越少，复杂的分析越来越多。(Advanced Analytics)5. 单一数据分析越来越少，跨域数据分析越来越多6.大数据平台越来越集中，但应用覆盖面却越来越广。(Pervasive BI)

　　陈奇：数据蕴藏价值，用芯发掘机遇——英特尔大数据实践

　　英特尔数据中心软件部首席架构师陈奇，演讲的主题是《数据蕴藏价值，用芯发掘机遇——英特尔大数据实践》。他指出，数据可以驱动创新的良性循环。在2012年，全世界产生了2.8ZB的数据。未来的2020年，全世界将产生40ZB的数据。

　　云将变得更加智能，将有更丰富的数据可以用来分析，智能客户端的用户体验将变得更加丰富。而由于使用了更多仪器采集数据，我们未来的物联网将变得更加的智能。整个世界将因为人们掌控的数据越来越多，各行各业将变得更加智能。

　　薛伟：腾讯广点通——大数据之上的实时精准推荐

　　腾讯精准推荐中心广告推荐负责人薛伟，演讲的主题是《腾讯广点通——大数据之上的实时精准推荐》。他指出，典型的大数据包含四个特征：

　　大量(Volume)：腾讯QQ月活跃用户超过8亿,在线人际关系链超1000亿;Qzone空间月活跃用户数超6亿。

　　高速(Velocity)：Qzone空间日均相册上传超过4亿，日写操作总数过10亿。

　　多样(Varity)：数据种类多(日志、视频、图片、LBS信息等)，非标准化数据比例高。

　　价值(Value)：价值密度低，商业价值高。

　　在算法方面，要针对不同的推荐场景，采用不同的数据和不同的算法策略。事实上，对于像广点通这样的基于腾讯大社交平台的效果广告营销产品，在腾讯大社交平台的海量用户积累基础上的大数据挖掘平台来说，推荐本质上是一种个性化排序，即Ranking= scoring+sorting+filtering。好的推荐，就是准确的排序+精准的预测值。

　　当然研究算法要构建算法谱系，将基本算法、基于内容的算法、协同过滤算法、图算法、分类算法等等做混合，形成一套完整科学的混合算法。因为用户是复杂的，应用环境是复杂的，单一的算法不可能解决所有问题。

　　魏凯：大数据商业利用的政策管制问题

　　工业和信息化部电信研究院专家魏凯，演讲的主题是《大数据商业利用的政策管制问题》。他指出，目前的大数据应用还是以互联网行业领先，其他行业还在摸索中。大数据分析已经开始向经济社会其他领域广泛渗透。全球大数据市场规模较小，但增速很快，在开源生态、投资并购等方面都非常活跃。

　　国际上，大数据技术创新，形成了“互联网公司原创+开源扩散+IT制造商产品化+其他企业使用”的明显格局。大数据应用的技术们门槛在降低，但差距在逐步拉大。

　　早在1993年，Peter Steiner在《纽约客》上谈到在互联网中，没有人知道你是一条狗。今天，MIT 2013年对150万手机用户15个月的记录进行分析得出的结论：四个位置信息就可识别你是谁，准确率95%。数据的开放与流通，用户的安全与隐私，已经成为了业界争论的焦点。

　　责任编辑：Mary