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DATA   编 者按 2017年12月17日，由华东师范大学商业数据分析MBA项目策划推出的“产业融合大数据论坛”隆重举行。论坛邀请了8位商业数据分析MBA项目学员从8大不同的产业领域视角汇报大数据应用情况，由专业学位教育中心学生事务与职业发展办公室主任王红岩老师主持，并邀请了上海产业合作促进中心唐德根主任、上海数据交易中心张敏翀副总裁、上海国烨控股有限公司丁峰副总裁、上海柏观数据科技有限公司CEO 谷俊博士、华东师范大学工商管理学院副院长许鑫教授5位领域专家进行点评，共同打造了一场产业融合大数据盛会。  学员立足领域，精要汇报， 专家着眼宏观，精到点评， 全场干货回顾，敬请品鉴！  智能制造行业物联网平台建设 鲁炬（MBA2012级2班） 智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。  医疗行业的Bigdata应用 刘洪庚（MBA2014级9班） 肺癌作为全世界发病率与死亡率最高的恶性肿瘤之一，由于早期无明显症状，且在检查的过程中很容易被忽略，导致肺癌患者确诊时往往已达中晚期，治疗花费大而效果不佳。大数据应用如火如荼的今天，如何智慧地解决此问题？智能阅片作为重要的辅助治疗手段，在智慧医疗中占有重要一席，精准的图像数据分析，为医生带来了帮助，更为病人带来了福音。  基于网络口碑分析的商业应用分享 施平洋（MBA2015级5班） 随着中国移动互联网和社交媒体的高速发展，基于网络口碑的数据分析依旧是目前在大数据产业中值得企业去研究和投资的项目之一，它不仅能帮助企业在和消费者沟通的外部环境中获得有价值的市场营销信息，而且也能协助企业内部在产品研发，创新等领域获得更多的行业洞察，因此如何利用好网络口碑的商业场景，对于企业管理而言也是一个值得探讨的主题。  基于室内定位的创新应用 陈骞（MBA2015级5班） 作为具备全球视野的物联网解决方案及位置数据综合服务提供商，懋特物联通过全球领先的室内定位技术（蓝牙/WIFI/IMU）、2.5/3D室内陆图测绘及制作能力、可穿戴设备等智能硬件（蓝牙网关、智能手表、定位标签）的研发生产、大数据分析以及软硬件技术的集成整合能力为医疗、养老、教育、景点景区、工地工厂、会展中心、仓储物流、商场等B端用户提供物联网感知与数据分析、处理的能力，让B端企业以及C端用户拥有物联网感知、数据分析处理的能力，进而享受数据带来的价值。懋特的使命是连接世上的人和物以及物和物，万物因连接而产生更大的价值，世界因连接而更加美好！  IPTV收视大数据及智能推荐 何凯（MBA2016级3班） 据统计，目前全国IPTV用户人数已达1.89亿，互联网视频用户已经接近6个亿。作为当前国内最早开拓IPTV业务的运营商之一——东方明珠百视通，在IPTV内容提供上面较具优势。但是面临激烈竞争的视频市场，东方明珠需要更好地进行内容编排、推荐推送，吸引扩大用户群体；需要顺应时代的潮流，应用大数据技术，搭建大数据平台，建立用户画像，完善视频标签，为用户提供个性化的服务，最终实现公司精准的营销，提升公司用户的忠诚度。  基于互联网消费者健康大数据 王磊（MBA2016级3班） 古人云：“是药三分毒”，国人经济能力在大幅提升，健康意识也在不断增强，用药安全反而成了威胁我们健康的重要因素。2017年，中国发生的严重药品不良反应事件已经达到42.3万例，现行的事件监控上报体系存在着主动性差、覆盖面小、时间滞后等不足。我们设计运用大数据技术，针对基于互联网消费者产生的大量原创内容进行获取和分析，所得结果与现有监控体系相互补充，相互验证，形成全覆盖的智能药品不良反应监管体系，构建药物安全的网络“长城”。  商业智能中数据可视化应用漫谈 陈岩（MBA2016级3班） 智能手机可以内嵌全球卫星定位系统，通过该系统，我们可以找到最近的银行网点，并且可以预约排队；银行可以分析我们的喜好，向我们推送附近刷卡打折的购物信息，我们可以享受到各种趣味的银行服务；企业生产中，决策可以通过数据支持快速提出并有效执行……这些让我们的生活更便利，让企业创造更多价值的技术实现，就是商业智能的体现。如今商业智能已经渗透到我们生活中的每一个角落。商业智能离不开数据，而数据的价值需要可视化手段来揭示。本次汇报围绕商业智能和可视化这两个核心，阐述以下问题：一，企业商业智能的发展；二，企业商业智能现状及目标；三，可视化应用——管理驾驶舱的方案；四，对于商业智能的总结以及提出发展的思考。  大数据对B2B行业品牌传播的影响 周琼（MBA2016级4班） 随着社交媒体的丰富，信息技术在市场传播中的影响日趋深刻，尤其是面向大众的B2C（快消）行业，大数据能有效收集信息，洞察客户，快速反映品牌传播效果。而对于消费者比较陌生的B2B（行业）市场，大数据的品牌影响力则相对不那么明显。因此，B2B企业对于大数据营销，做与不做，怎么做，不同的认知会有天壤之别。在我们看来，B2B企业的大数据营销可以归纳为感知、分析和解决方案三个层面。重要的是，大数据不只是一个数据集合、一种工具，更是一种思维方式，是方法论。 DATA 嘉宾 分享 上海数据交易中心 张敏翀副总裁 大数据并不是一个技术范畴，而是一个商业概念的范畴。第一，在大数据应用产业的前期规划中，一个真正的好的企业，必然专注于自身的核心竞争力，要实现业务核心优势做大之后再做对。企业的早期规划阶段其实是一个试错过程，尚不知道哪些是核心业务，哪些是核心方向，也就意味着大数据的价值还没有被完全发掘，常理也没有被发现。 第二，从长期来看，大数据还是会风云再起，因为这是一个不断技术迭代的过程，并且会有一个技术稳定的过程。在未来的三到五年内，大数据的技术平台会逐步稳定下来，框架也会稳定下来。那么，我们在接下来的三到五年内需要做什么？其实核心来说是要做应用产品。今天从整个资源分布上看有互联网数据和产业数据。互联网数据上看，在2C这一侧，生活服务这一块机会已经很小，因为BAT，京东等已经牢牢地控制住了这一部分。然而，在另外一部分，中国的产业数据其实远远多于互联网数据。但是，产业数据很难被数统化，需要通过规则才能输出，并且数据转化信息和行业规则联系在一起，所以困难的点一个是数据上，一个是规则上。但是，同时也是一个机会。如果在座同学想要绕开BAT这样的大架构，就一定要与垂直行业相结合，一定要找准你的行业，找准你的应用场景，并且把你的场景构建在你对行业的理解基础上。最后核心就是，找准工业、教育等传统行业的切入点，BAT等巨头还没有打入进去的行业，都应该成为我们的重点方向。 上海国烨控股有限公司 丁峰副总裁 大数据的应用，就当前来看在B端的应用机会要远远大于在C端的应用机会。第一，大数据应用倘若要市场化，首先要有人愿意购买这个大数据应用的结果，那谁来愿意买？C端的消费者首先会考虑的是数据的公信力问题。如果公信力问题无法解决的话，大数据的价值很难被受众者认可。那么，公信力目前集中在谁的手里？有人说，我们掌握的是互联网公开的一个数据来源，这个来源其实并不可信。因为互联网当前的很多数据其实是人工编辑的。花费很多成本用很多爬虫技术挖掘到一些数据，然而这些数据其实是别人花钱买的，然后你再把这些数据通过一些建模，得出一些结论，再准备卖给消费者，你觉得消费者愿意相信这些数据吗？所以数据公信力的问题是首先要解决的。然而，对于B端就不存在这个问题，因为B端的数据是一个相对封闭的平台。 第二，在C端的应用会有一个非常大的潜在风险。事实上，大数据技术并不算是一项很新的技术，在欧美发达国家，数据源的公信力要远远高于一些发展中国家，为什么？因为很多法律对于数据、信息的保护使得数据的质量要高。但是为什么没有去应用？因为一旦应用，就会面临可能侵犯个人隐私的法律风险。当前，发展中国家对于个人隐私的保护没有达到一个非常高的水准，但这个时候如果用“法无禁止皆可为”的观点去进行将来的产业布局，就会遭遇非常多的问题。等到一旦成功的时候，法律对个人隐私的保护或许也已经达到一个全新的高度。所以，我们必须事先要考虑这个问题，因为将来一定会面临这样的问题，就是对于法律风险的考虑。如果把大数据应用作为产业方向的话，一定要规避掉对于灰色地带的尝试，规避掉这些潜在风险。 第三，大数据在企业的应用，在B端的应用可能会是在将来更多的方向。资本市场现在追逐的很多都是能听懂的东西，对于都懂的东西，资本就一哄而上。某些领域本身可能并不是一个“红海”，只是由于资本的推动将其变成了“红海”。然而，智能制造、人和物定位技术这些领域中可能存在着巨大机会。对于这些领域，我的个人意见是，不要轻易去触及决策层、战略层。对于企业管理中处于决策层、战略层的管理者而言，一个技术手段、一个模型就能提供管理建议？会让人觉得很不可信。所以，我认为，更多的应该把数据应用关注于制造过程和管理过程的一些具体问题的应用和解决上。 最后回到C端，其实C端的最大竞争对手，我认为并不是BAT，而是政府。因为最核心的数据都在政府手里。所以说，如果要做大数据，一定要注意避开这个最强大的对手。 上海柏观数据科技有限公司CEO 谷俊博士 大数据技术的整个逻辑，无外乎有关四个方面：如何获得数据？获得数据后如何处理？数据处理干净后如何分析？如何展示？当前，移动互联网爆发式发展，我们可以把移动互联网理解为一个大的数据库，需要做的就是从这个数据库当中去处理、抽取这些数据，再将其应用于商业和服务。 第一，从数据的获取来说，有一些数据可以通过与系统的对接获得，那么获得之后要做的就是数据的统一认证；也另有一些数据采集中需要通过爬虫技术，或者第三方的技术来解决。 第二，如何清洗这些数据？清洗数据其实是数据挖掘或者大数据分析中一个非常重要的难点，就是如何能够将这些杂乱无章的数据转变为自己想要的内容，如何将那些非结构化的数据，比如视频、语音等整顿成想要的东西。或者是存在大量的数据，如何去提取？ 第三，数据清洗完毕后，就可以非常清晰地基于分析目的进行一些适当的分析工作。最后就是展示，那就涉及到管理驾驶舱的概念。这就是完整的一个流程。其实，数据分析过程中的核心技术或者说核心方法都是一致的，无非就是应用场景不一样。 华东师大工商管理学院副院长 许鑫教授 大数据是什么？我认为在现在，大数据应该成为社会的一个基础设施。所谓的技术、应用，对我们而言应该都是更上一层的，而基础设施，应该就是位于底层的，就是说大数据这个概念本身就应该是跨界的、融合的。所以“产业融合大数据论坛”的主题其实并不贴切，提到产业融合事实上就已经是自己把自己约束住了，在此阶段，这确实是我们要做的，但是在未来，这个前缀就根本不需要了，因为大数据本身就包含了跨行业、跨界、多元、实时等各种各样的概念。 从商业的角度来看，如果作为一类基础设施的话，大数据能帮助我们做什么？其实就是一句话——再造一个平行世界。也就是说，现在世界里已有的东西，倘若在我们的虚拟世界中暂且没有的，那就是机会，例如气象数据，有些企业开始尝试把气象数据与外卖、生理健康等结合起来。因为这些在现实生活中是客观存在的，气象确实对生理健康有影响，但是这方面的数据暂且还没有能够很好地帮助我们的日常生活。再比如说工业4.0，制造过程中的管控，但凡在我们再造一个平行世界的过程当中，没有很好地应用的数据，就都是机会。 又比如，精神层面的需求、文化等等，这一类的应用都不多，例如非物质文化的保护也在讲求数字化。非遗保护的实际上是一个文化的传承，保护的是一个过程，比如说，茶叶是一个原始状态，饮茶是一个现时状态，中间涉及到晾干、炒晒等等，中间这个过程才是非遗关心的记忆。因此文化部提出，非遗的数字化、非遗的保护要“见人、见物、见生活”。哪些可以数字化？哪些可以虚拟化？哪些存在欠缺？这种过程需要都保留下来，很多传统领域中都还有大量的机会。 泡沫开始逐步散去，之后可能需要沉下来具体做一些事情，一方面我们需要具体到大数据的应用场景中去；另一方面，如果我们要将大数据视为一类基础设施，就需要去发觉在再造一个平行世界的过程当中，哪些内容是尚未从现实生活映射至虚拟世界的，那就是我们在寻找的机会。 DATA 来源丨品牌部 文字整理丨张晨蕊 图丨刘晓、张晨蕊 后期 / 编辑丨张晨蕊 |
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